代碼執行的效率

代碼執行的效率

在《性能調優攻略》裏，我說過，要調優性須要找到程序中的Hotspot，也就是被調用最多的地方，這種地方，只要你能優化一點點，你的性能就會有質的提升。在這裏我給你們舉三個關於代碼執行效率的例子（它們都來自於網上）

第一個例子

PHP中Getter和Setter的效率（來源reddit）

這個例子比較簡單，你能夠跳過。

考慮下面的PHP代碼：咱們可看到，使用Getter/Setter的方式，性能要比直接讀寫成員變量要差一倍以上。

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<?php      //dog_naive.php        class dog {          public $name = "" ;          public function setName( $name ) {              $this -&gt;name = $name ;          }          public function getName() {              return $this -&gt;name;          }      }        $rover = new dog();          //經過Getter/Setter方式      for ( $x =0; $x <10; $x ++) {          $t = microtime(true);          for ( $i =0; $i <1000000; $i ++) {              $rover ->setName( "rover" );              $n = $rover ->getName();          }          echo microtime(true) - $t ;          echo "\n" ;      }          //直接存取變量方式          for ( $x =0; $x <10; $x ++) {          $t = microtime(true);          for ( $i =0; $i <1000000; $i ++) {              $rover ->name = "rover" ;              $n = $rover ->name;          }          echo microtime(true) - $t ;          echo "\n" ;      } ?>

這個並無什麼稀，由於有函數調用的開銷，函數調用須要壓棧出棧，須要傳值，有時還要須要中斷，要乾的事太多了。因此，代碼多了，效率天然就慢了。全部的語言都這個德行，這就是爲何C++要引入inline的緣由。並且Java在打開優化的時候也能夠優化之。可是對於動態語言來講，這個事就變得有點困難了。

 

你可能會覺得使用下面的代碼（Magic Function）會好一些，但實際其性能更差。

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class dog {      private $_name = "" ;      function __set( $property , $value ) {          if ( $property == 'name' ) $this ->_name = $value ;      }      function __get( $property ) {          if ( $property == 'name' ) return $this ->_name;      } }

動態語言的效率歷來都是一個問題，若是你須要PHP有更好的性能，你可能須要使用FaceBook的HipHop來把PHP編譯成C語言。

第二個例子

爲何Python程序在函數內執行得更快？（來源StackOverflow）

考慮下面的代碼，一個在函數體內，一個是全局的代碼。

函數內的代碼執行效率爲 1.8s

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def main():      for i in xrange ( 10 * * 8 ):          pass main()

函數體外的代碼執行效率爲 4.5s

1 2	for i in xrange ( 10 * * 8 ):      pass

不用太糾結時間，只是一個示例，咱們能夠看到效率查得不少。爲何會這樣呢？咱們使用 dis module 反彙編函數體內的bytecode 代碼，使用 compile builtin 反彙編全局bytecode，咱們能夠看到下面的反彙編（注意我高亮的地方）

Main函數反彙編

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13 FOR_ITER                 6 (to 22) 16 STORE_FAST               1 (i) 19 JUMP_ABSOLUTE           13

全局代碼

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13 FOR_ITER                 6 (to 22) 16 STORE_NAME               1 (i) 19 JUMP_ABSOLUTE           13

咱們能夠看到，差異就是 STORE_FAST 和 STORE_NAME，前者比後者快不少。因此，在全局代碼中，變量i成了一個全局變量，而函數中的i是放在本地變量表中，因此在全局變量表中查找變量就慢不少。若是你在main函數中聲明global i 那麼效率也就下來了。緣由是，本地變量是存在一個數組中（直到），用一個整型常量去訪問，而全局變量存在一個dictionary中，查詢很慢。

（注：在C/C++中，這個不是一個問題）

第三個例子

爲何排好序的數據在遍歷時會更快？（來源StackOverflow）

參看以下C/C++的代碼：

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for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i) {     // primary loop      for (unsigned j = 0; j < arraySize; ++j) {          if (data[j] >= 128)              sum += data[j];      } }

若是你的data數組是排好序的，那麼性能是1.93s，若是沒有排序，性能爲11.54秒。差5倍多。不管是C/C++/Java，或是別的什麼語言都基本上同樣。

這個問題的緣由是—— branch prediction （分支預判）偉大的stackoverflow給了一個很是不錯的解釋。

考慮咱們一個鐵路分叉，當咱們的列車來的時候， 扳道員知道分個分叉通往哪，但不知道這個列車要去哪兒，司機知道要去哪，可是不知道走哪條分叉。因此，咱們須要讓列車停下來，而後司機和扳道員溝通一下。這樣的性能太差了。

因此，咱們能夠優化一下，那就是猜，咱們至少有50%的機率猜對，若是猜對了，火車行駛性能巨高，猜錯了，就得讓火車退回來。若是我猜對的機率高，那麼，咱們的性能就會高，不然總是猜錯了，性能就不好。

Image by Mecanismo, from Wikimedia Commons:http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Entroncamento_do_Transpraia.JPG

咱們的if-else 就像這個鐵路分叉同樣，下面紅箭頭所指的就是搬道器。

那麼，咱們的搬道器是怎麼預判的呢？就是使用過去的歷史數據，若是歷史數據有90%以上的走左邊，那麼就走左邊。因此，咱們排好序的數據就更容易猜得對。

排好序的

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T = 走分支（條件表達式爲 true ） N = 不走分支(條件表達式爲 false )   data[] = 0, 1, 2, 3, 4, ... 126, 127, 128, 129, 130, ... 250, 251, 252, ... branch = N  N  N  N  N  ...   N    N    T    T    T  ...   T    T    T  ...   = NNNNNNNNNNNN ... NNNNNNNTTTTTTTTT ... TTTTTTTTTT  (easy to predict)

未排序的

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data[] = 226, 185, 125, 158, 198, 144, 217, 79, 202, 118,  14, 150, 177, 182, 133, ... branch =   T,   T,   N,   T,   T,   T,   T,  N,   T,   N,   N,   T,   T,   T,   N  ...   = TTNTTTTNTNNTTTN ...   (completely random - hard to predict)

從上面咱們能夠看到，排好序的數據更容易預測分支。

對此，那咱們怎麼辦？咱們須要在這種循環中除去if-else語句。好比：

咱們把條件語句：

1 2	if (data[j] >= 128) sum += data[j];

變成：

1 2	int t = (data[j] - 128) >> 31; sum += ~t & data[j];

「沒有分叉」的性能基本上和「排好序有分支」一個樣，不管是C/C++，仍是Java。

注：在GCC下，若是你使用 -O3 or -ftree-vectorize 編譯參數，GCC會幫你優化分叉語句爲無分叉語句。VC++2010沒有這個功能。

最後，推薦你們一個網站——Google Speed，網站上的有一些教程告訴你如何寫出更快的Web程序。

（全文完）