首页 > 程序开发 > 软件开发 > C++ >

c++性能优化技术导论<一>

2011-10-22

by冲出宇宙2011-8-241、性能优化原理 在谈论性能优化技术之前,有几点大家一定要明确。第一点是必须有编写良好的代码,编写的很混乱的代码(如注释缺乏、命名模糊),很难进行优化。第二点是良好的构架设计,性...

by 冲出宇宙

2011-8-24

1、性能优化原理

在谈论性能优化技术之前,有几点大家一定要明确。第一点是必须有编写良好的代码,编写的很混乱的代码(如注释缺乏、命名模糊),很难进行优化。第二点是良好的构架设计,性能优化只能优化单个程序,并不能够优化蹩脚的构架。不过,网络如此发达,只要不是自己乱想的构架,只要去积极分析别人的成功构架,大家几乎不会遇到蹩脚的构架。

1.1、计算函数、代码段调用次数和耗时

函数的调用次数比较好说,用一个简单的计数器即可。一个更加通用的框架可能是维护一个全局计数,每次进入函数或者代码段的时候,给存储的对应计数增加1

为了精确的计算一段代码的耗时,我们需要极高精度的时间函数。gettimeofday是其中一个不错的选择,它的精度在1us,每秒可以调用几十万次。注意到现代cpu每秒能够处理上G的指令,所以1uscpu可以处理几千甚至上万条指令。对于代码长度少于百行的函数来说,其单次执行时间很可能小于1us。目前最精确的计时方式是cpu自己提供的指令:rdtsc。它可以精确到一个时钟周期(1条指令需要消耗cpu几个时钟周期)。

我们注意到,系统在调度程序的时候,可能会把程序放到不同的cpu核心上面运行,而每个cpu核心上面运行的周期不同,从而导致了采用rdtsc时,计算的结果不正确。解决方案是调用linux系统的sched_setaffinity来强制进程只在固定的cpu核心上运行。

有关耗时计算的参考代码:

// 通常计算代码耗时

uint64_t preTime = GetTime();

//代码段

uint64_t timeUsed = GetTime() - preTime;

// 改进的计算方式

struct TimeHelper{

uint64_t preTime;

TimeHelper():preTime(GetTime())

{}

~TimeHelper(){

g_timeUsed = GetTime() - preTime;

}

};

// 调用

{

TimeHelper th;

// 代码段

}

// g_timeUsed保存了耗时

// 得到cputick countcpuid(重整时钟周期)消耗约300周期(如果不需要特别精确的精度,可以不执行cpuid

inline uint64_t GetTickCPU()

{

uint32_t op; // input: eax

uint32_t eax; // output: eax

asm volatile(

"pushl %%ebx \n\t"

"cpuid \n\t"

"popl %%ebx \n\t"

: "=a"(eax) : "a"(op) : "cc" );

uint64_t ret;

asm volatile ("rdtsc" : "=A" (ret));

return ret;

}

// 得到cpu的主频, 本函数第一次调用会耗时0.01秒钟

inline uint64_t GetCpuTickPerSecond()

{

static uint64_t ret = 0;

if(ret == 0)

{

const uint64_t gap = 1000000 / 100;

uint64_t endTime = GetTimeUS() + gap;

uint64_t curTime = 0;

uint64_t tickStart = GetTickCPU();

do{

curTime = GetTimeUS();

}while(curTime < endTime);

uint64_t tickCount = GetTickCPU() - tickStart;

ret = tickCount * 1000000L / (curTime - endTime + gap);

}

return ret;

}

1.2、其他策略

除了基本的计算执行次数和时间外,还有如下几种分析性能的策略:

a、基于概率

通过不断的中断程序,查看程序中断的位置所在的函数,出现次数最多的函数即为耗时最严重的函数。

b、基于事件

当发生一次cpu硬件事件的时候,某些cup会通知进程。如果事件包括L1失效多少次这种,我们就能知道程序跑的慢的原因。

c、避免干扰

性能测试最忌讳外界干扰。比如,内存不足,读内存变成了磁盘操作。

1.3、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。callgrindvalgrind工具里面的一员,它的主要功能是模拟cpucache,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等。

我们编写了一个简单的测试程序,用它来测试常见性能分析工具。代码如下:

// 计算最大公约数

inline int gcd(int m, int n)

{

PERFOMANCE("gcd"); // 全局计算耗时的define

int d = 0;

do{

d = m % n;

m = n;

n = d;

}while(d > 0);

return m;

}

// 主函数

int main(){

int g = 0;

uint64_t pretime = GetTickCPU();

for(int idx = 1; idx < 1000000;idx ++)

g += gcd(1234134,idx);

uint64_t time = GetTickCPU() - pretime;

printf("%d,%lld\n", g, time);

return 0;

}

callgrind运行的结果如下:

我们把输出的结果在windows下用callgrind的工具分析,得到如下结果:

1.4g++性能分析

gprofg++自带的性能分析工具(gnu profile)。它通过内嵌代码到各个函数里面来计算函数耗时。按理说它应该对高度优化代码很有效,但实际上它对-O2的代码并不友好,这个可能和它的实现位置有关系(在代码优化之后)。gprof的原理决定了它对程序影响较小。

下图是同样的程序,用gprof检查的结果:

我们可以看到,这个结果比callgrind计算的要精确很多

相关文章
最新文章
热点推荐