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大家好，我是程序喵。

不知不覺又到周一了，你是不是還在床上?看到這條推送的時候，如果你已起床，請在評論區扣1，讓程序喵看看有多少人和我一樣勤奮!最近C++技術交流群發現了很多水平很高的朋友，歡迎大家來加喵哥微信，進群一起討論計算機知識!

近期我會推出一系列C++優化文章，可能因為要過年的原因，發現最近閱讀量明顯下降，所以硬核系列文章會在年后更新，這篇文章先吊一吊大家胃口，作為引言吧。

我們平時編寫工程程序時，除了功能可用性外，性能也是最主要的考慮因素。編寫功能可用的代碼很容易，往往難到我們的不是實現某個功能，困難的永遠是保證功能可用的同時又能滿足對性能的要求。

一般公司對程序的體積以及運行速度都有嚴格的要求，有時候因為幾字節的代碼段體積或者多了幾十毫秒的運行時間，整個項目就達不到驗收標準，導致不能成功上線。說了這么多只是為了突出性能優化的重要性。如何做好優化才能體現一個C++程序員的真正水平。

關于性能優化，有三個概念我們需要了解：

1. 性能指標要靠測量，不能靠猜：

我做過一段時間的SDK開發工作，每當我們發版SDK時候，都要附帶著SDK使用文檔以及性能測試報告，性能測試報告里面有很詳細的指標測試數據，這個數據當然不能是自己猜測出來的，一定要進行測試。

2. 帕累托法則

帕累托法則，也稱二八原則，80%的執行時間花在大約20%代碼身上，80%的內存被大約20%的代碼使用，80%的維護成本花在20%的代碼上面。我們做程序優化也是如此，多數情況下也許我們只需要找到那20%代碼，對其進行深度優化，基本上就可以滿足性能要求。

3. 阿姆達爾定律

SPRING

阿姆達爾定律：有一個公式，公式中：St表示優化后整體性能提升的比例，P表示被優化部分運行時間占總運行時間的比例，Sp表示被優化部分性能提升的比例。

舉個例子：

1. 程序運行時間100s，其中有90s調用函數func，func優化后性能提升30%，即P=90/100=0.9，Sp=1+30%=1.3，則程序整體效率為St=1/((1-0.9)+0.9/1.3)=1.26214，程序整體性能提升了26%。

2. 程序運行時間100s，其中有10s調用函數func，func優化后性能提升80%，即P=10/100=0.1，Sp=1+80%=1.8，則程序整體效率為St=1/((1-0.1)+0.1/1.8)=1.04651，程序整體性能提升了4%。

該定律其實也間接驗證了帕累托法則的正確性，去優化那些至關重要的部分吧。

聊完了性能優化的原則，再來說下我的優化系列規劃吧，目前打算優化大體分為以下幾個專題：

1. 測量分析專題：例如使用什么函數來測量函數耗時，使用什么代碼分析工具來動態和靜態的分析代碼。例如：

2. 編碼規范專題：分析C++各種操作的效率，包括不同類型變量的存儲效率，使用智能指針、循環、函數參數、虛函數、數組等的效率，以及如何更好的利用他們進行代碼優化。例如各個操作占用的時鐘周期：

3. 編譯優化專題：各種編譯器性能分析，理解常見的編譯優化選項，分析編譯器是如何對代碼進行優化的，都做了什么優化，以及編譯器優化的障礙(它不能做什么)，如何充分利用好編譯器的優化選項。例如優化編譯器優化級別介紹：

O0(默認選項)：不開啟優化，方便功能調試

Og：方便調試的優化選項(比O1更保守)

O1：保守的優化選項，打開了四十多個優化選項

Os：產生較小代碼體積的優化選項(比O2更保守)

O2：常用的發布優化選項，在O1的基礎上額外打開了四十多個優化選項，包括自動內聯等規則

O3：較為激進的優化選項(對錯誤編碼容忍度最低)，在O2的基礎上額外打開了十多個優化選項

Ofast：打開可導致不符合IEEE浮點數等標準的性能優化選項。

如圖：

4. 內存優化專題：內存使用情況往往是影響程序性能的關鍵因素，該專題會介紹如何有效利用緩存，如何操作緩存，優化內存訪問速度，如何使用更少的內存，如何防止內存抖動，內存對齊等等。

5. 多線程優化專題：如何充分利用CPU，如何做好線程同步，如何使用鎖，使用什么鎖，理解和調試上下文切換，如何使關鍵線程運行效率更高等等。

6. 亂序執行專題：理解CPU的亂序執行策略，如何利用此特性寫出高效代碼。

7. 矢量運算專題：理解CPU的矢量運算以及各種指令集、寄存器以及內置函數，提高數據計算的效率。

8. 特殊的優化編碼技巧：這里會介紹很多高效的編碼技巧，如何降低分支預測率，如何優化低效的除法操作，如何更好的進行數據邊界檢查，介紹一些高效的數學函數庫等等。

9.模板元編程的編碼技巧：如何利用模板編程來優化程序運行效率。

10.大雜燴：其它一些實用小技巧。

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