# 干了这碗鸡汤
人生犹如一本书，愚蠢者草草翻过，聪明人细细阅读。为何如此。因为他们只能读它一次。
——保罗
我们平时编写工程程序时，除了功能可用性外，性能也是最主要的考虑因素。编写功能可用的代码很容易，往往难到我们的不是实现某个功能，困难的永远是保证功能可用的同时又能满足对性能的要求。
一般公司对程序的体积以及运行速度都有严格的要求，有时候因为几字节的代码段体积或者多了几十毫秒的运行时间，整个项目就达不到验收标准，导致不能成功上线。说了这么多只是为了突出性能优化的重要性。如何做好优化才能体现一个C++程序员的真正水平。
关于性能优化，有三个概念我们需要了解：
1. 性能指标要靠测量，不能靠猜：
我做过一段时间的SDK开发工作，每当我们发版SDK时候，都要附带着SDK使用文档以及性能测试报告，性能测试报告里面有很详细的指标测试数据，这个数据当然不能是自己猜测出来的，一定要进行测试。
2. 帕累托法则
帕累托法则，也称二八原则，80%的执行时间花在大约20%代码身上，80%的内存被大约20%的代码使用，80%的维护成本花在20%的代码上面。我们做程序优化也是如此，多数情况下也许我们只需要找到那20%代码，对其进行深度优化，基本上就可以满足性能要求。
3. 阿姆达尔定律
SPRING
阿姆达尔定律：有一个公式，公式中：St表示优化后整体性能提升的比例，P表示被优化部分运行时间占总运行时间的比例，Sp表示被优化部分性能提升的比例。
举个例子：
1. 程序运行时间100s，其中有90s调用函数func，func优化后性能提升30%，即P=90/100=0.9，Sp=1+30%=1.3，则程序整体效率为St=1/((1-0.9)+0.9/1.3)=1.26214，程序整体性能提升了26%。
2. 程序运行时间100s，其中有10s调用函数func，func优化后性能提升80%，即P=10/100=0.1，Sp=1+80%=1.8，则程序整体效率为St=1/((1-0.1)+0.1/1.8)=1.04651，程序整体性能提升了4%。
该定律其实也间接验证了帕累托法则的正确性，去优化那些至关重要的部分吧。
聊完了性能优化的原则，再来说下我的优化系列规划吧，目前打算优化大体分为以下几个专题：
1. 测量分析专题：例如使用什么函数来测量函数耗时，使用什么代码分析工具来动态和静态的分析代码。例如：
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2. 编码规范专题：分析C++各种操作的效率，包括不同类型变量的存储效率，使用智能指针、循环、函数参数、虚函数、数组等的效率，以及如何更好的利用他们进行代码优化。例如各个操作占用的时钟周期：
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3. 编译优化专题：各种编译器性能分析，理解常见的编译优化选项，分析编译器是如何对代码进行优化的，都做了什么优化，以及编译器优化的障碍（它不能做什么），如何充分利用好编译器的优化选项。例如优化编译器优化级别介绍：
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O0（默认选项）：不开启优化，方便功能调试
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Og：方便调试的优化选项（比O1更保守）
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O1：保守的优化选项，打开了四十多个优化选项
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Os：产生较小代码体积的优化选项（比O2更保守）
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O2：常用的发布优化选项，在O1的基础上额外打开了四十多个优化选项，包括自动内联等规则
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O3：较为激进的优化选项（对错误编码容忍度最低），在O2的基础上额外打开了十多个优化选项
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Ofast：打开可导致不符合IEEE浮点数等标准的性能优化选项。
如图：
4. 内存优化专题：内存使用情况往往是影响程序性能的关键因素，该专题会介绍如何有效利用缓存，如何操作缓存，优化内存访问速度，如何使用更少的内存，如何防止内存抖动，内存对齐等等。
5. 多线程优化专题：如何充分利用CPU，如何做好线程同步，如何使用锁，使用什么锁，理解和调试上下文切换，如何使关键线程运行效率更高等等。
6. 乱序执行专题：理解CPU的乱序执行策略，如何利用此特性写出高效代码。
7. 矢量运算专题：理解CPU的矢量运算以及各种指令集、寄存器以及内置函数，提高数据计算的效率。
8. 特殊的优化编码技巧：这里会介绍很多高效的编码技巧，如何降低分支预测率，如何优化低效的除法操作，如何更好的进行数据边界检查，介绍一些高效的数学函数库等等。
9.模板元编程的编码技巧：如何利用模板编程来优化程序运行效率。
10.大杂烩：其它一些实用小技巧。
介绍到这里，向大家推荐个好用的网站链接，第一个是：https://godbolt.org/
如图，输入C++代码，在右半部分会显示编译器编译后的汇编代码，通过查看高级语言背后的汇编指令我们可以更好的分析代码的性能。网站更强大的功能是它支持市面上几乎所有的编译器，而且各个版本都有。
如果我们看汇编代码比较吃力，那可以上这个网站：
https://cppinsights.io/
如图，该网站右半部分会展示编译器眼中的代码，对于我们分析程序也有很大帮助。
