做任何事情要形成自己的方法體系，這樣在做事情的時候才能游刃有余。前面文章我們簡單介紹了一個簡單的例子，說明了代碼開發(fā)中應(yīng)該如何保證程序的性能。今天我們將更加深入的介紹如何在代碼層面提升程序的性能。并且我們總結(jié)為幾種情況，這樣在以后開發(fā)中就可以套用。另外，本節(jié)我們主要介紹的是代碼級的性能優(yōu)化，關(guān)于涉及操作系統(tǒng)甚至整個分布式大系統(tǒng)的性能優(yōu)化我們另外單獨介紹。

程序是運行在CPU之上的，因此在介紹性能優(yōu)化之前我們有必要介紹一下CPU的內(nèi)核結(jié)構(gòu)。在前文中我們對CPU進行了簡化處理(如圖1)，實際上CPU的結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，畢竟一顆CPU由幾十億個晶體管組成的。

CPU通俗演義

CPU的作用很好理解，它就是一個數(shù)據(jù)加工部件。CPU就像一個大型的工廠，它將原料(數(shù)據(jù))加工成半成品和成品;而內(nèi)存則像一個大型的倉庫。雖然CPU與內(nèi)存都在機箱中，但CPU訪問內(nèi)存中的數(shù)據(jù)并不是非常方便，就好像工廠和大型倉庫之間的距離，有幾百公里。從倉庫向工廠運算原材料需要用火車才行，運輸一次材料可能要幾個小時。

在這個大型工廠(CPU)里面有很多東西，最為重要的就是車間(CPU核)、生產(chǎn)線(ALU)、物料暫存區(qū)(寄存器)、工廠小倉庫(緩存)等內(nèi)容。為了更好理解上面這些內(nèi)容的關(guān)系，這里做了一個簡化的平面圖。

工廠加工產(chǎn)品所需要的原材料需要從外面的大型倉庫運輸過來。由于從工廠外大型倉庫到工廠的距離比較遠，耗時比較長，因此總是有計劃的，批量的將物料從工廠外的大倉庫運輸?shù)焦S內(nèi)的小倉庫。工廠的車間突然需要一些原材料，那就只能讓火車重新跑一趟了。

運輸過來的原材料不能亂放，否則要是下雨刮風啥的不就損壞了。因此，原材料會被統(tǒng)一的放在工廠內(nèi)的小倉庫(CPU緩存)里面，各個車間根據(jù)需要從小倉庫運輸原材料到車間。

在車間有個暫存區(qū)(寄存器)，用于存放從小倉庫運過來的材料。當然暫存區(qū)除了放原材料之外，還會放一些半成品和成品。車間有車間的秩序，不能亂放，否則會出問題的。暫存區(qū)是很有必要的，要不然需要點材料就去倉庫拿，那不得類似工人啊。

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有了原材料之后，工人就可以將原材料放到生產(chǎn)線(ALU)上進行生產(chǎn)了。生產(chǎn)完成的成品又會放回暫存區(qū)，然后運輸出去。暫存區(qū)和生產(chǎn)線都在車間里面，搬運原材料和成品都很快，幾乎是一兩分鐘就可以完成。

關(guān)于流水線

為了提高產(chǎn)品生產(chǎn)速度，在一個車間里面通常是有多個生產(chǎn)線的。每一個生產(chǎn)線的大概流程是運輸原材料、原材料預(yù)處理(比如撕掉包裝或者切成小塊等)、原材料加工和成品運回暫存區(qū)等步驟。CPU也是有類似的流水線的，任何一個指令都要經(jīng)過讀取指令、譯碼、執(zhí)行和寫回(寄存器或者內(nèi)存)等。

以一個生產(chǎn)黃桃罐頭的車間為例，在這個車間里面要同時生產(chǎn)罐頭瓶、罐頭瓶蓋和糖水黃桃(這里是假設(shè)，實際工廠不是這樣)。因此，也就有生產(chǎn)罐頭瓶的流水線、生產(chǎn)罐頭瓶蓋的流水線和生產(chǎn)糖水黃桃的流水線。通常我們安排的流程是先生產(chǎn)罐頭瓶和瓶蓋，這樣生產(chǎn)的糖水黃桃就可以裝瓶完成成品了。但是，有的時候可能運送暫存區(qū)或者工廠的小倉庫沒有玻璃了，這樣就沒法生產(chǎn)罐頭瓶。不過沒關(guān)系，車間還是可以先生產(chǎn)糖水黃桃的，生產(chǎn)完之后先放到暫存區(qū)，等什么時候罐頭瓶生產(chǎn)完之后在裝瓶。

上面這個流程其實就是所謂的指令亂序。也就是CPU在執(zhí)行指令的時候并不是按我們寫代碼的順序執(zhí)行的，而可能會打亂順序。比如下面這段代碼，由于兩行代碼之間沒有任何依賴，因此在CPU中可能會先執(zhí)行b=2，后執(zhí)行a=1。

int a = 1; 
int b = 2; 

存儲的金字塔結(jié)構(gòu)

另外一個比較重要的知識點是需要知道軟件開發(fā)涉及的存儲金字塔。具體如圖所示，其中寄存器、一級緩存、二級緩存和三級緩存是CPU內(nèi)部的部件，然后是內(nèi)存和磁盤。最后是遠程存儲，比如SAN、NAS或者對象存儲或者云計算中的云盤等存儲都屬于遠程存儲。

通常來說越往金字塔底部，容量越大，但延遲也越大，性能越差。這里面有個特例，就是本地存儲和遠程存儲，如果遠程存儲采用的介質(zhì)與本地相同，則肯定遠程存儲性能要差一些。但當前有些分布式存儲，通信鏈路采用RDMA，存儲介質(zhì)采用SSD，那么本地的機械磁盤就要比遠程存儲性能差了。

了解了這個結(jié)構(gòu)之后，我們總結(jié)一下。其實性能問題總結(jié)起來就是一句話，盡量少的使用計算資源(比如不同的排序算法)，盡量多的用金字塔頂部的部件存儲要訪問數(shù)據(jù)(比如文件系統(tǒng)的緩存)。

程序性能分析工具

正所謂：“欲善其事，必先利其器”。因此，要想進行性能優(yōu)化，自然需要有相應(yīng)的工具進行分析。本文僅針對Linux操作系統(tǒng)進行介紹，其它操作系統(tǒng)實在是不熟悉。在Linux操作系統(tǒng)下面，用的最多的性能分析工具恐怕非top莫屬。

(1) top命令

top命令可以實時的觀察進程的計算資源使用情況(CPU利用率)和整個系統(tǒng)的綜合負載。如圖是我們通過一個Python腳本模擬高負債程序，可以看到起CPU利用率已經(jīng)達到100%。

top工具可以幫助我們分析高度消耗計算資源的程序的性能。另外還有其它性能分析工具，比如ps、vmstat、mpstat和prstat等等。工具比較多，限于篇幅問題，本文暫時就不做介紹了。

性能優(yōu)化方法總結(jié)

有了前面的準備知識后，下面我們進入正題。本節(jié)內(nèi)容總結(jié)了在程序代碼級別常見的問題，并結(jié)合實例給出了解決方法，下面我們逐個分析一下。

1. 優(yōu)化程序代碼結(jié)構(gòu)

這種問題的原因在于程序代碼結(jié)構(gòu)不合理，導致過度使用計算資源。如果往高大上的說，那就是算法不行。比如下面兩段程序，前一段程序在for循環(huán)的條件判斷中有一個strlen調(diào)用，用于判斷字符串的長度。而后一段代碼則將strlen移到條件判斷外面。

如果字符串大的情況下，這兩個程序的性能差異可能有百倍。這個主要是因為strlen函數(shù)其實是個循環(huán)判斷，需要消耗大量的計算資源。

另外一種最為常見例子是關(guān)于排序算法的，比如冒泡排序的性能比快速排序差。因為兩者計算量(時間復(fù)雜度)不同，所以算法的性能自然就不同。

2. 運算符合理選擇

這部分也是針對計算資源消耗的優(yōu)化。在介紹這部分內(nèi)容之前，我們腦子里要有個概念。就是不同的運算(加減乘除)消耗的計算資源是不同的，其中加減、位運算和移位操作最低，可以認為是1，那么乘法則是3-4，而除法則大概是10-30左右。

了解上上面的內(nèi)容之后，那我們在程序開發(fā)中就要盡量少用除法運算，因為它的性價比實在不高(太消耗計算資源)。有人可能會想怎么可能?有的時候就要用除法怎么辦?下面我們看一個例子，這個例子是JDK中關(guān)于Hashmap的實現(xiàn)。

Hashmap是通過哈希表實現(xiàn)的，哈希表的概念這里就不啰嗦了。在查找或者存儲的時候需要根據(jù)Key值取模，定位元素的位置。通常我們能想到的方法就是取模的運算符(計算量類似除法)，但在Hashmap中卻沒有用取模運算符，而是用的位運算。這樣，整個性能就會有十倍以上的提升，如下是它的代碼。

static int indexFor(int h, int length) { 
return h & (length-1); 
} 

3. 減少對內(nèi)存的訪問

通過前面的準備知識我們知道內(nèi)存的訪問比寄存器慢100倍，因此在寫代碼的時候盡量減少對內(nèi)存的訪問。那么怎么減少對內(nèi)存的訪問呢?我們?nèi)匀豢匆粋€例子，比如一個簡單的累加運算(這個例子比較極端)。前者是通過全局變量存儲累加和，而后者是通過局部變量。

為了深入的了解兩者差異，我們需要對程序進行反匯編，然后對比一下反匯編代碼。對比上線代碼可以看出前者每次計算都有訪問多次內(nèi)存(其中帶圓括弧的匯編語句)，而后者則將其轉(zhuǎn)換成了寄存器訪問。

雖然我們通常認為局部變量在函數(shù)棧中(內(nèi)存空間)，但實際上編譯器在進行程序編譯的時候會對代碼進行優(yōu)化，將局部變量優(yōu)化為寄存器。因此，我們在實際開發(fā)的時候盡量使用局部變量，減少對內(nèi)存的訪問。

4. 減少對磁盤的訪問

道理跟前面一個是一樣的，還是那個存儲金字塔。如果你的程序有很多對磁盤的訪問，性能通常不會好到那去。通常的方法是使用內(nèi)存作為緩存。在磁盤方面性能優(yōu)化最經(jīng)典的例子恐怕就是文件系統(tǒng)的頁緩存了。也就是文件系統(tǒng)寫入的數(shù)據(jù)不會馬上寫到磁盤，而是先寫到緩存(內(nèi)存)中。而讀數(shù)據(jù)的時候則是通過預(yù)讀機制提前將數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存，文件系統(tǒng)從內(nèi)存讀數(shù)據(jù)，而不是從磁盤。由于內(nèi)存的性能是機械磁盤的十萬倍以上，因此文件系統(tǒng)的性能得以大大提高(這里有場景限制，我們后面再詳細介紹)。

另外一個經(jīng)典案例還是文件系統(tǒng)相關(guān)的，這個就是Linux的虛擬文件系統(tǒng)(VFS)。我們知道文件系統(tǒng)每個文件都對應(yīng)著一個inode，而inode也是存儲在磁盤上的。如果我們要打開一個文件，首先需要從磁盤找到inode，然后讀取到內(nèi)存，然后才能進行后續(xù)的讀寫操作。

在VFS中，在文件打開的時候，VFS會將inode放入一個內(nèi)存中的哈希表中，而且在關(guān)閉文件的情況下并不釋放。這樣，當應(yīng)用程序再次打開文件的時候就可以直接從內(nèi)存找到該inode，而不用重新讀磁盤了。

上面這些都是特例，大家要融會貫通，希望對大家的軟件設(shè)計有所幫助。最后，性能優(yōu)化本質(zhì)，還是那一句話，盡量少的使用計算資源，盡量多的用金字塔頂部的部件存儲要訪問數(shù)據(jù)。