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有关代码执行效率提升的小例子

原创 IT综合 作者:freebus 时间:2020-03-27 11:38:33 0 删除 编辑

要调优性需要找到程序中的Hotspot,也就是被调用最多的地方,这种地方,只要你能优化一点点,你的性能就会有质的提高。在这里我给大家举三个关于代码执行效率的例子(它们都来自于网上)


第一个例子

PHP中Getter和Setter的效率(来源reddit)


这个例子比较简单,你可以跳过。


考虑下面的PHP代码:我们可看到,使用Getter/Setter的方式,性能要比直接读写成员变量要差一倍以上。


这个并没有什么稀,因为有函数调用的开销,函数调用需要压栈出栈,需要传值,有时还要需要中断,要干的事太多了。所以,代码多了,效率自然就慢了。所有的语言都这个德行,这就是为什么C++要引入inline的原因。而且Java在打开优化的时候也可以优化之。但是对于动态语言来说,这个事就变得有点困难了。


你可能会以为使用下面的代码(Magic Function)会好一些,但实际其性能更差。

1 class dog {

2     private $_name = "";

3     function __set($property,$value) {

4         if($property == 'name') $this->_name = $value;

5     }

6     function __get($property) {

7         if($property == 'name') return $this->_name;

8     }

9 }

动态语言的效率从来都是一个问题,如果你需要PHP有更好的性能,你可能需要使用FaceBook的HipHop来把PHP编译成C语言。


第二个例子

为什么Python程序在函数内执行得更快?(来源StackOverflow)


考虑下面的代码,一个在函数体内,一个是全局的代码。


函数内的代码执行效率为 1.8s


1 def main():

2     for i in xrange(10**8):

3         pass

4 main()


函数体外的代码执行效率为 4.5s


1 for i in xrange(10**8):

2     pass

不用太纠结时间,只是一个示例,我们可以看到效率查得很多。为什么会这样呢?我们使用 dis module 反汇编函数体内的bytecode 代码,使用 compile builtin 反汇编全局bytecode,我们可以看到下面的反汇编(注意我高亮的地方)


MAIN函数反汇编


1 13 FOR_ITER                 6 (to 22)

2 16 STORE_FAST               1 (i)

3 19 JUMP_ABSOLUTE           13

全局代码


1 13 FOR_ITER                 6 (to 22)

2 16 STORE_NAME               1 (i)

3 19 JUMP_ABSOLUTE           13

我们可以看到,差别就是 STORE_FAST 和 STORE_NAME,前者比后者快很多。所以,在全局代码中,变量i成了一个全局变量,而函数中的i是放在本地变量表中,所以在全局变量表中查找变量就慢很多。如果你在main函数中声明global i 那么效率也就下来了。原因是,本地变量是存在一个数组中(直到),用一个整型常量去访问,而全局变量存在一个dictionary中,查询很慢。


(注:在C/C++中,这个不是一个问题)


第三个例子

为什么排好序的数据在遍历时会更快?(来源StackOverflow)


参看如下C/C++的代码:


1 for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i) {

2    // primary loop

3     for (unsigned j = 0; j < arraySize; ++j) {

4         if (data[j] >= 128)

5             sum += data[j];

6     }

7 }

如果你的data数组是排好序的,那么性能是1.93s,如果没有排序,性能为11.54秒。差5倍多。无论是C/C++/Java,或是别的什么语言都基本上一样。


这个问题的原因是—— branch prediction (分支预判)伟大的stackoverflow给了一个非常不错的解释。


考虑我们一个铁路分叉,当我们的列车来的时候, 扳道员知道分个分叉通往哪,但不知道这个列车要去哪儿,司机知道要去哪,但是不知道走哪条分叉。所以,我们需要让列车停下来,然后司机和扳道员沟通一下。这样的性能太差了。


所以,我们可以优化一下,那就是猜,我们至少有50%的概率猜对,如果猜对了,火车行驶性能巨高,猜错了,就得让火车退回来。如果我猜对的概率高,那么,我们的性能就会高,否则老是猜错了,性能就很差。


我们的if-else 就像这个铁路分叉一样,下面红箭头所指的就是搬道器。



那么,我们的搬道器是怎么预判的呢?就是使用过去的历史数据,如果历史数据有90%以上的走左边,那么就走左边。所以,我们排好序的数据就更容易猜得对。


排好序的


1 T = 走分支(条件表达式为true)

2 N = 不走分支(条件表达式为false)

3  

4 data[] = 0, 1, 2, 3, 4, ... 126, 127, 128, 129, 130, ... 250, 251, 252, ...

5 branch = N  N  N  N  N  ...   N    N    T    T    T  ...   T    T    T  ...

6  

7 = NNNNNNNNNNNN ... NNNNNNNTTTTTTTTT ... TTTTTTTTTT  (easy to predict)

未排序的


1 data[] = 226, 185, 125, 158, 198, 144, 217, 79, 202, 118,  14, 150, 177, 182, 133, ...

2 branch =   T,   T,   N,   T,   T,   T,   T,  N,   T,   N,   N,   T,   T,   T,   N  ...

3  

4 = TTNTTTTNTNNTTTN ...   (completely random - hard to predict)


从上面我们可以看到,排好序的数据更容易预测分支。


对此,那我们怎么办?我们需要在这种循环中除去if-else语句。比如:


我们把条件语句:


1 if (data[j] >= 128)

2 sum += data[j];

变成:



1 int t = (data[j] - 128) >> 31;

2 sum += ~t & data[j];

“没有分叉”的性能基本上和“排好序有分支”一个样,无论是C/C++,还是Java。


注:在GCC下,如果你使用 -O3 or -ftree-vectorize 编译参数,GCC会帮你优化分叉语句为无分叉语句。VC++2010没有这个功能。


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