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C++性能分析

目录

一,性能对比

二,性能分析工具

1,VS性能分析工具

2,汇编分析工具

三,计算机性能

1,存储访问

2,处理器性能加速

3,系统调用开销

4,时钟函数

四,编译器优化

1,总体特点

2,指令重排

3,防优化技巧

五,常见代码的性能

1,二维数组的访问

2,大批量内存拷贝

3,多分支语句的顺序

4,循环嵌套条件语句

5,虚函数

6,volatile

六,经验总结

1,异常性能

2,性能优化手段总结

3,增加Cache命中率

4,并行处理


一,性能对比

我们经常对比2份代码的性能,首先要注意控制这几点:

(1)2份代码的功能完全相同

(2)使用相同的测试环境(windows还是linux,编译器等)

(3)使用相同的性能测试代码

(4)使用相同的编译优化级别(VS开release模式)

对于简单的情况,编译器很可能已经做了大量的优化,使得对比结果并不明显。

但是,这却并不代表我们写代码可以完全依赖编译器。

代码的两种写法,在不同程度的编译优化下,哪种写法更快可能没有定论。

例如下面的“循环嵌套条件语句”,clion上运行的是1770 1501,visual studio上运行的是849 1228,感觉应该是vs做的编译优化比较多,简单的if语句可能被优化掉了。

我在windows机器上写C++代码,用cmake编译运行,用clock函数计时,用来判断程序运行时间。

性能测试代码

auto s1 = clock(); test(); auto e1 = clock(); cout << endl << e1 - s1;

二,性能分析工具

1,VS性能分析工具

点击 分析、性能探测器、更改目标

点击 可执行文件、开始、CPU采用、下一步、可执行文件、下一步

填写路径,完成。

2,汇编分析工具

在线汇编

左边可以用不同语言写代码

右边可以选择不同的环境和编译器版本,还支持输入编译选项。

三,计算机性能

1,存储访问

连续的不跳跃的存储访问是最快的,这对程序性能影响很大。

2,处理器性能加速

处理器性能加速:指令乱序执行、流水线、并发

条件分支代码可能打乱流水线,造成性能下降。

3,系统调用开销

read write open close mmap 耗时比较长

4,时钟函数

Linux中的时钟函数

Windows中的时钟函数

四,编译器优化

1,总体特点

2,指令重排

好处是可以提高指令并行度。

int x,y,a; int main() { x=a; y=2; return 0; }

然而从gcc8开始,这个代码在O2下是不进行指令重排的,不知道为啥。

3,防优化技巧

五,常见代码的性能

1,二维数组的访问

二维数组的访问最好不要跳内存。

#include <stdio.h> #include "time.h" #define N 1000000 #define M 1000 typedef struct { int a[N]; }Node; #define OUTCLOCK \ printf("%d ",clock()-theClock); \ theClock=clock(); int main() { clock_t theClock=clock(); Node *p=(Node *)malloc(sizeof(Node)*M); OUTCLOCK for(int i=0;i<M;i++)for(int j=0;j<N;j++)p[i].a[j]=i*j+1; OUTCLOCK for(int j=0;j<N;j++)for(int i=0;i<M;i++)p[i].a[j]=i*j+1; OUTCLOCK return 0; }

运行结果:

0 2339 2234

单位是毫秒

2,大批量内存拷贝

大批量内存拷贝,用memcpy代替赋值语句

int main() { clock_t theClock=clock(); Node *p=(Node *)malloc(sizeof(Node)*M); int *p2=(int *)malloc(sizeof(int)*N*M); OUTCLOCK for(int i=0;i<M;i++)for(int j=0;j<N;j++)p2[i*N+j]=p[i].a[j]; OUTCLOCK memcpy(p2,p, sizeof(int)*N*M); OUTCLOCK return 0; }

运行结果:

0 2811 276

3,多分支语句的顺序

形如如下的代码:

if(con1)do1; else if(con2)do2; else if(con3)do3; else do4;

假设do语句里面没有continue、break、goto、return语句,那么这段代码的执行时间分为con判断时间、do语句时间两部分。

其中,无论这些分支如何调整顺序,都不影响do语句时间,所以只需要考虑con判断时间。

假设各个分支的命中概率分别为p1 p2 p3 p4,判断时间(单个con表达式的执行时间)分别为t1 t2 t3 t4

则con判断时间T=p1t1 + p2(t1+t2) + p3(t1+t2+t3) + p4(t1+t2+t3+t4)

显然当p1/t1 > p2/t2 > p3/t3 > p4/t4时,T取到最小值。

也就是说,命中率高的分支往前放,单个con表达式执行时间较长的往后放(这种比如con表达式包含了执行一个函数)

4,循环嵌套条件语句

如果循环里面有if语句,无论是对程序员还是对cpu来说,都是一个复杂的行为。

#include <stdio.h> #include "time.h" #define N 1000000 #define M 1000 int x[M],y[M]; #define OUTCLOCK \ printf("%d ",clock()-theClock); \ theClock=clock(); int main() { for(int i=0;i<M;i++)x[i]=i*i,y[i]=i*i*i+i*3+1; int d,s=0; scanf("%d",&d); clock_t theClock=clock(); for(int i=0;i<N;i++)for(int i=0;i<M;i++)if(x[i]==d)s+=y[i]; OUTCLOCK for(int i=0;i<N;i++)for(int i=0;i<M;i++)s+=((x[i]==d)?y[i]:0); OUTCLOCK return 0; }

运行结果:

250000
1770 1501

可此可见,让条件只控制数据不控制指令跳转,对于CPU来说是很友好的。

5,虚函数

虚函数比较慢的原因有两个,一是需要通过函数指针来调用,二是通常会防止内联。

所以,CRTP模式会比继承模式要快。

6,volatile

普通代码:

#include<iostream> using namespace std; int main() { char ch[80]; for(int i=0;i<80;i++)ch[i]=0; //核心代码 for(int i=0;i<80;i++)cout<<ch[i]; return 0; }

其中赋值的那一行是核心代码。

汇编:

汇编结果是5次操作,每次操作16个字节。

加了volatile的代码:

#include<iostream> using namespace std; int main() { volatile char ch[80]; for(int i=0;i<80;i++)ch[i]=0; //核心代码 for(int i=0;i<80;i++)cout<<ch[i]; return 0; }

汇编:

加了volatile的代码,汇编结果就是80次的循环了。

所以, volatile是对性能有负面影响的。

六,经验总结

1,异常性能

功能相同,代码差不多,但性能差异明显,有可能是算法写错了。

实例:杀手数独

错误代码中漏了规则,即少了DFS的剪枝条件,或许即使少了条件也有唯一答案,但搜索效率一定会降低。

2,性能优化手段总结

(来自吴咏炜老师)

3,增加Cache命中率

(1)增加Cache块大小

(2)增加Cache容量

(3)增加Cache相联度

(4)way预测

(5)编译优化

4,并行处理

(1)指令级并行

流水线、超标量、超长指令字、乱序执行

(2)向量数据并行

向量架构、多媒体SIMD指令集拓展、脉动阵列、gpu

(3)线程级并行

多处理机,多核,多线程

http://www.jsqmd.com/news/1249173/

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