Dr. Dobb’s Blogger的Walter Bright曾寫了一篇博文《Overlooked Essentials For Optimizing Code》，為我們總結(jié)了兩個(gè)最容易被人忽略的基本代碼優(yōu)化技術(shù)。酷殼個(gè)人網(wǎng)站版主陳皓對本文進(jìn)行了翻譯，現(xiàn)轉(zhuǎn)載于此，供大家學(xué)習(xí)。全文如下：
我編寫程序至今有35年了，我做了很多關(guān)于程序執(zhí)行速度方面優(yōu)化的工(一個(gè)示例)，我也看過其它人做的優(yōu)化。我發(fā)現(xiàn)有兩個(gè)最基本的優(yōu)化技術(shù)總是被人所忽略。
注意，這兩個(gè)技術(shù)并不是避免時(shí)機(jī)不成熟的優(yōu)化。并不是把冒泡排序變成快速排序（算法優(yōu)化）。也不是語言或是編譯器的優(yōu)化。也不是把 i*4寫成i<<2 的優(yōu)化。
這兩個(gè)技術(shù)是：
使用 一個(gè)profiler。
查看程序執(zhí)行時(shí)的匯編碼。
使用這兩個(gè)技術(shù)的人將會成功地寫出運(yùn)行快的代碼，不會使用這兩個(gè)技術(shù)的人則不行。下面讓我為你細(xì)細(xì)道來。
使用一個(gè) Profiler
我們知道，程序運(yùn)行時(shí)的90%的時(shí)間是用在了10%的代碼上。我發(fā)現(xiàn)這并不準(zhǔn)確。一次又一次地，我發(fā)現(xiàn)，幾乎所有的程序會在1%的代碼上花了99%的運(yùn)行時(shí)間。但是，是哪個(gè)1%？一個(gè)好的Profiler可以告訴你這個(gè)答案。就算我們需要使用100個(gè)小時(shí)在這1%的代碼上進(jìn)行優(yōu)化，也比使用100個(gè)小時(shí)在其它99%的代碼上優(yōu)化產(chǎn)生的效益要高得多得多。
問題是什么？人們不用profiler？不是。我工作過的一個(gè)地方使用了一個(gè)華麗而奢侈的Profiler，但是自從購買這個(gè)Profiler后，它的包裝3年來還是那么的暫新。為什么人們不用？我真的不知道。有一次，我和我的同事去了一個(gè)負(fù)載過大的交易所，我同事堅(jiān)持說他知道哪里是瓶頸，畢竟，他是一個(gè)很有經(jīng)驗(yàn)的專家。最終，我把我的Profiler在他的項(xiàng)目上運(yùn)行了一下，我們發(fā)現(xiàn)那個(gè)瓶頸完全在一個(gè)意想不到的地方。
就像是賽車一樣。團(tuán)隊(duì)是贏在傳感器和日志上，這些東西提供了所有的一切。你可以調(diào)整一下賽車手的褲子以讓其在比賽過程中更舒服，但是這不會讓你贏得比賽，也不會讓你更有競爭力。如果你不知道你的速度上不去是因?yàn)橐妗⑴艢庋b置、空體動(dòng)力學(xué)、輪胎氣壓，或是賽車手，那么你將無法獲勝。編程為什么會不同呢？只要沒有測量，你就永遠(yuǎn)無法進(jìn)步。
這個(gè)世界上有太多可以使用的Profiler了。隨便找一個(gè)你就可以看到你的函數(shù)的調(diào)用層次，調(diào)用的次數(shù)，以前每條代碼的時(shí)間分解表（甚至可以到匯編級）。我看過太多的程序員回避使用Profiler，而是把時(shí)間花在那些無用的，錯(cuò)誤的方向上的“優(yōu)化”，而被其競爭對手所羞辱。（譯者陳皓注：使用Profiler時(shí)，重點(diǎn)需要關(guān)注：1）花時(shí)間多的函數(shù)以優(yōu)化其算法，2）調(diào)用次數(shù)巨多的函數(shù)——如果一個(gè)函數(shù)每秒被調(diào)用300K次，你只需要優(yōu)化出0.001毫秒，那也是相當(dāng)大的優(yōu)化。這就是作者所謂的1%的代碼占用了99%的CPU時(shí)間）
查看匯編代碼
幾年前，我有一個(gè)同事，Mary Bailey，她在華盛頓大學(xué)教矯正代數(shù)（remedial algebra），有一次，她在黑板上寫下：
x + 3 = 5
然后問他的學(xué)生“求解x”，然后學(xué)生們不知道答案。于是她寫下：
__ + 3 = 5
然后，再問學(xué)生“填空”，所有的學(xué)生都可以回答了。未知數(shù)x就像是一個(gè)有魔法的字母讓大家都在想“x意味著代數(shù)，而我沒有學(xué)過代數(shù)，所以我就不知道這個(gè)怎么做”。
匯編程序就是編程世界的代數(shù)。如果某人問我“inline函數(shù)是否被編譯器展開了？”或是問我“如果我寫下i*4，編譯器會把其優(yōu)化為左移位操作嗎？”。這個(gè)時(shí)候，我都會建議他們看看編譯器的匯編碼。這樣的回答是不是很粗暴和無用？通常，在我這樣回答了提問者后，提問都通常都會說，對不起，我不知道什么是匯編！甚至C++的專家都會這么回答。
匯編語言是最簡單的編程語言了（就算是和C++相比也是這樣的），如：
ADD ESI,x
就是（C風(fēng)格的代碼）
ESI += x;
而：
CALL foo
則是：
foo();
細(xì)節(jié)因?yàn)镃PU的種類而不同，但這就是其如何工作的。有時(shí)候，我們甚至都不需要細(xì)節(jié)，只需要看看匯編碼的長啥樣，然后和源代碼比一比，你就可以知道匯編代碼很多很多了。
那么，這又如何幫助代碼優(yōu)化？舉個(gè)例子，我?guī)啄昵罢J(rèn)識一個(gè)程序員認(rèn)為他應(yīng)該去發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的更快的算法。他有一個(gè)benchmark來證明這個(gè)算法，并且其寫了一篇非常漂亮的文章關(guān)于他的這個(gè)算法。但是，有人看了一下其原來算法以及新算法的匯編，發(fā)現(xiàn)了他的改進(jìn)版本的算法允許其編譯器把兩個(gè)除法操作變成了一個(gè)。這和算法真的沒有什么關(guān)系。我們知道除法操作是一個(gè)很昂貴的操作，并且在其算法中，這倆個(gè)除法操作還在一個(gè)內(nèi)嵌循環(huán)中，所以，他的改進(jìn)版的算法當(dāng)然要快一些。但，只需要在原來的算法上做一點(diǎn)點(diǎn)小的改動(dòng)——使用一個(gè)除法操作，那么其原來的算法將會和新的一樣快。而他的新發(fā)現(xiàn)什么也不是。
下一個(gè)例子，一個(gè)D用戶張貼了一個(gè) benchmark 來顯示 dmd (Digital Mars D 編譯器)在整型算法上的很糟糕，而ldc (LLVM D 編譯器) 就好很多了。對于這樣的結(jié)果，其相當(dāng)?shù)挠幸庖姟Ｎ已杆俚乜戳艘幌聟R編，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)編譯器編譯出來相當(dāng)?shù)囊恢拢]有什么明顯的東西要對2：1這么大的不同而負(fù)責(zé)。但是我們看到有一個(gè)對long型整數(shù)的除法，這個(gè)除法調(diào)用了運(yùn)行庫。而這個(gè)庫成為消耗時(shí)間的殺手，其它所有的加減法都沒有速度上的影響。出乎意料地，benchmark 和算法代碼生成一點(diǎn)關(guān)系也沒有，完全就是long型整數(shù)的除法的問題。這暴露了在dmd的運(yùn)行庫中的long型除法的實(shí)現(xiàn)很差。修正后就可以提高速度。所以，這和編譯器沒有什么關(guān)系，但是如果不看匯編，你將無法發(fā)現(xiàn)這一切。
查看匯編代碼經(jīng)常會給你一些意想不到的東西讓你知道為什么程序的性能是那樣。一些意想不到的函數(shù)調(diào)用，預(yù)料不到的自傲，以及不應(yīng)該存在的東西，等等其實(shí)所有的一切。但也不需要成為一個(gè)匯編代碼的黑客才能干的事。
結(jié)論
如果你覺得需要程序有更好的執(zhí)行速度，那么，最基本的方法就是使用一個(gè)profiler和愿意去查看一下其匯編代碼以找到程序的瓶頸。只有找到了程序的瓶頸，此時(shí)才是真正在思考如何去改進(jìn)的時(shí)候，比如思考一個(gè)更好的算法，使用更快的語言優(yōu)化，等等。
常規(guī)的做法是制勝法寶是挑選一個(gè)最佳的算法而不是進(jìn)行微優(yōu)化。雖然這種做法是無可異議的，但是有兩件事情是學(xué)校沒有教給你而需要你重點(diǎn)注意的。第一個(gè)也是最重要的，如果你優(yōu)化的算法沒沒有參與到你程序性能中的算法，那么你優(yōu)化他只是在浪費(fèi)時(shí)間和精力，并且還轉(zhuǎn)移了你的注意力讓你錯(cuò)過了應(yīng)該要去優(yōu)化的部分。第二點(diǎn)，算法的性能總和處理的數(shù)據(jù)密切相關(guān)的，就算是冒泡排序有那么多的笑柄，但是如果其處理的數(shù)據(jù)基本是排好序的，只有其中幾個(gè)數(shù)據(jù)是未排序的，那么冒泡排序也是所有排序算法里性能最好的。所以，擔(dān)心沒有使用好的算法而不去測量，只會浪費(fèi)時(shí)間，無論是你的還是計(jì)算機(jī)的。
就好像賽車零件的訂購速底是不會讓你更靠進(jìn)冠軍（就算是你正確安裝零件也不會），沒有Profiler，你不會知道問題在哪里，不去看匯編，你可能知道問題所在，但你往往不知道為什么。
原文鏈接：Overlooked Essentials For Optimizing Code
譯文鏈接：http://coolshell.cn/articles/2967.html