在硬件资源昂贵的时代，编程人员非常注重程序的性能，以期望用尽可能少的硬件资源完成尽可能多的事情。随着科技的发展，
摩尔定律的魔力使得硬件资源已越来越便宜，速度也越来越快，似乎性能已不是编程人员所需关注的事情了。然而在一个竞争
与发展的时代，软件的功能越来越复杂，用户的操作体验越来越重要，而且竞争越来越激烈，谁能以更优势的价格，更好的操
作体验，完成更多更复杂的事情，谁就将在激烈竞争中胜出。因而软件的性能优化必将一直是软件领域所要关注的内容之一。
虽然软件的性能优化贯穿了设计与编码的整个过程，本文也将从设计与编码两个层次对性能优化进行分析。本文还将从CPU、内
存、磁盘、网络四个方面描述性能问题分析的过程。
2.设计出来的性能
1)系统架构
控制流与数据流?减少不必要的模块
2)程序结构
多线程程序
锁的粒度、各种锁/信号量的性能对比
共享内存通信
降低灵活性以获取高性能。
减少不必要的重复判断（SHTTP/HTTP）
3)接口设计
好的接口给予使用者充分的灵活性
4)数据结构与算法
Linux内存管理，数量小时使用链表
3.编码的艺术
1)内存访问与文件
减少new/delete或malloc/free操作减少换页
减少文件打开与关闭操作
减少文件读写次数（减少系统调用）
2)减少不必要的运算
消除重复运算
循环中的运算
最忙的循环放在里面
3)语言及库函数特性的利用
if与case语句
构造与析构
宏与内联函数
迟缓型计算
减少临时变量
缓存字符串的长度
不必要的memset
4)硬件特性的利用
字节对齐
移位与乘除2
性能热点用汇编实现
4.性能分析工具-callgrind
valgrind系列工具因为免费，所以在linux系统上面最常见。callgrind是valgrind工具里面的一员，它的主要功能是模拟cpu的cache，能够计算多
级cache的有效、失效次数，以及每个函数的调用耗时统计。
callgrind的实现机理（基于外部中断）决定了它有不少缺点。比如，会导致程序严重变慢、不支持高度优化的程序、耗时统计的结果误差较大等，
更多的外部工具有oprofile,gprof,tprof,Rational Quantify and Intel VTune
5.编译器参数的优化
大家要记住的是，编译器绝对比想象的要强大的多。编写编译器的人大都是十年、几十年代码编写经验的科学家！你能简单想到的，他们都已经想
到过了。普通的编译器，可以支持大部分已知的优化策略以及多媒体指令。至于哪个编译器更好，大部分人的观点是：intel。Intel毕竟是最优秀的
cpu提供者，他们的编译器考虑了很多cpu的特性，跑的更快。但目前intel编译器有一些比较弱智的地方，即它只识别自己的cpu，不是自己的cpu，
就认为是最差的i386-i686机器，从而不能在amd等平台上面支持sse功能。我们在linux上面写代码，一般更加喜欢流行的编译器，比如gcc。
Gcc的优点是它更新快，开源，bug修改迅速。正因为他更新快，所以它能够支持部分C03的规范。
5.1 gcc支持的优化技术
1) 函数内联
函数调用的过程是：压入参数到堆栈、保护现场、调用函数代码、恢复现场。当一个函数被大量调用的时候，函数调用的开销特别巨大。函数内
联是指把这些开销都去除，而直接调用代码。函数内联的不好之处是难以调试，因为函数实际上已经不存在了。
2) 常量预先计算
a = b + 1000 * 8
对于这段代码，程序会预先计算b + 1000 * 8，从而变成：
a = b+ 8000
3) 相同子串提取
a=(b+1)*(b+1)
这里，b+1需要计算2次，可以只用计算一次：
tmp=b+1
a=tmp*tmp
4) 生存周期分析
这是一个比较高级的技术。假设有代码：
a=b+1
c=a+1
在执行的时候，因为第二句依赖第一句，所以2句是线性执行。
但编译器其实可以知道，c就是等于b+2，所以代码变成：
a=b+1
c=b+2
这样，这2句就没有任何关系来了，执行的时候，cpu可以并行执行它们。
5) 清除跳转
看如下代码：
int func()
{
int ret = 0;
if(xxx)
ret=5;
else if(yyy)
ret=6;
return ret;
}
当条件xxx满足的时候，程序还会跳到下面执行，但其实是没有必要的。编译器会把它变成：
int func()
{
if(xxx)
return 5;
else if(yyy)
return 6;
}
6) 循环展开
循环由几个部分组成：计数器赋值、计算器比较、跳转。每次循环，后面2步都是必须的消耗。把循环内的代码拷贝多份，可以大大减少
循环的次数，节约后面2步的耗时。参考：
for(int counter = 0; counter < 4; count++)
xxx;
可以变成：
xxx;
xxx;
xxx;
xxx;
编译器不仅仅可以展开普通循环，它还能展开递归函数。原理是一样的，递归其实是一个不定长的借用了堆栈的循环。
7) 循环内常量移除
for(int idx=0;idx<100;idx++)
a[idx]=a[idx]*b*b;
因为b*b在循环体内的值固定（常量），所以代码可以变成：
tmp=b*b;
for(int idx=0;idx<100;idx++)
a[idx]=a[idx]*tmp;
8) 并行计算
大家都知道，现代cpu支持超流水线技术，同时可以执行多条语句。多条语句能否同时执行的限制是不能互相依赖。编译器会自动帮我们把
看起来单线程执行的代码，变成并行计算，参考：
d=a+b;
e=a+d+f;
可以变成：
tmp=a+f;
d=a+b;
e=d+tmp;
9) 表达式简化
当年笔者在学习《离散数学》和《数字电路》的时候，总被眼花缭乱的布尔运算简化题目难倒。gcc终于让我松了一口气。参考：
!a && !b
这句需要3步执行，但变成：
!(a || b)
只需要2步执行。
5.2 gcc重要优化选项
1) 内联
-finline-small-functions
内联比较小的函数。-O2选项可以打开。
-findirect-inlining
间接内联，可以内联多层次的函数调用。-O2选项可以打开。
-finline-functions
内联所有可以内联的函数。-O3选项可以打开。
-finline-limit=N
可以进行内联的函数的最小代码长度。注意，这里是伪代码，不是真实代码长度。伪代码是编译器经过处理后的代码。带inline等标志的函数，默认
300行代码即可内联，不带的默认50行代码。和这个相关的选项是max-inline-insns-single和max-inline-insns-auto。
max-inline-insns-recursive-auto
内联递归函数时，函数的最大代码长度。
large-function-insns、large-function-growth、large-unit-insns等
函数内联的副作用是它导致代码变多，程序变长。这里的几个参数可以控制代码的总长度，避免编译后出现巨大的程序，影响性能和浪费资源。
2) -fomit-frame-pointer
不采用标准的ebp来记录堆栈指针，节省了一个寄存器，并且代码会更短。但据说在某些机器上面会导致debug模式出错。实际测试表明，在gcc4.2.4以
下，O2和O3都无法打开这个选项。
3) -fwhole-program
把代码当做一个最终交付的程序来编译，即明确指定了不是编译库。这个时候，编译器可以使用更多的static变量，来加快程序速度。
4) mmx/ssex/avx
多媒体指令，主要支持向量计算。一般来说，-march=i686、-mmx、-msse、-msse2是目前机器都支持的指令。
除了基本的多媒体支持外，gcc编译器还支持-ftree-vectorize，这个选项告诉编译器自动进行向量化，也是-O3支持的选项。
多说几句。在平常的使用中，多媒体指令不是很常见（除非游戏）。如果你有几个位表（bitset），它们需要进行各种位操作的话，多媒体指令还是挺有效果滴。
5.3 gcc大杀器-profile driven optimize
这是比较晚才出现的技术。其基本原理是：根据实际运行情况，缩短hot路径的长度。编译器通过加入各种计数器来监控程序的运行，然后根据计算出来
的实际访问路径情况，来分析hot路径，并且缩短其长度。根据gcc开发者的说法，这种技术可以提高20-30%的运行效率。
其使用方式为：
编译代码，加上-fprofile-generate选项
到正式环境一段时间
当程序退出后，会产生一个分析文件
利用这个分析文件，加上-fprofile-use，重新编译一次程序
举个例子来说：
a=b*5;
如果编译发现b经常等于10，那么它可以把代码变成：
a=50;
if(b != 10)
a=b*5;
从而在大多数情况下，避免了乘法消耗。
5.4 gcc支持的优化属性（__attribute__）
aligned
可以设置对齐到64字节，和cpu的cache line看齐
fastcall
如果函数调用的前面2个参数是整数类型的话，这个选项可以用寄存器来传递参数，而不是用常规的堆栈
pure
函数是纯粹的函数，任何时刻，同样的输入，都会有同样的输出。可以很方便依据概率来优化它。
5.5 gcc其他优化技术
#pragma pack()
对齐到一个字节，节省内存
__builtin_expect
直接告诉编译器表达式最可能的结果，方便优化
编译带debug信息的小文件
以下代码能够大大减少编译后程序大小，同时保留debug信息。其原理是外链一个带debug的版本。
g++ tst.cpp -g -O2 -pipe
copy a.out a.gdb
strip --strip-debug a.out
objcopy --add-gnu-debuglink=a.gdb a.out
6.算法是核心
算法是程序的核心，一个程序的好坏，大部分是看起算法的好坏。对于一般的程序员来讲，我们无法改变系统和库的调用，只能根据
规则来使用它们，我们可以改变的是我们自己核心代码的算法。
算法能够十倍甚至百倍的提高程序性能。如快排和冒泡排序，在上千万规模的时候，后者比前者慢几千倍。
通常情况下，有如下一些领域的算法：
A）常见数据结构和算法
B）输入输出
C）内存操作
D）字符串操作
E）加密解密、压缩解压
F）数学函数
总上所述：性能问题通常体现在四个方面：CPU、内存、磁盘、网络几个方面。解决方法可以是修改代码甚至程序结构以更充分的利用现有资源，
也可以是增加相应的硬件以增加资源供给。