C++ 服務端 性能優化

編寫正常運行的程序很容易，但一旦數據量大起來，對代碼的性能就須要認真考慮了。對於服務器來講，若是客戶端一次訪問，就須要話費幾百毫秒，那麼一旦每秒的訪問次數多起來，後續的請求就會形成很明顯的延遲。嚴重影響用戶體驗。最近作後端服務也遇到了一些須要優化的問題，數據量大了後，有明顯延遲。 性能優化的前提是良好的構架設計：若是架構自己的設計就存在問題，在怎麼優化也所能提高的空間也是很小。根據二八原則，大部分性能應該消耗在不多的地方，因此優化的關注點就在於那20%最耗時的代碼塊，解決了這個問題，總體性能就會有很大的提高。 代碼層面的優化通常涉及到一下方面： ##1.併發模型的選擇 對於不一樣的功能須要用不一樣的併發模型，適合單線程仍是多線程，以及線程池這些都會影響到性能，對於服務器，模塊是io密集型仍是計算密集型。例如若是一次請求是須要作不少的計算，那麼用線程池是合理的可以簡化編程，可是若是一次請求主要時間是等待io，那麼線程池是沒法提高吞吐量的。 ##2.數據的存儲 ###容器的選擇 數據對象的存儲方式取決於對數據的使用方式，就拿C++容器來講，若是要存儲物品信息，通常系統中更多的是根據物品id來獲取物品信息，那麼久須要用key-value來存取，但map是紅黑樹，unorder_map是哈希表，哈希表的查詢時間是O（1），而對於map,插入、刪除都是O（logN），最壞和平均都是。 ###存取方式 是存指針仍是存數據，這個須要根據具體問題，具體分析，儘可能高效。 ##3.算法 算法的存在就是爲了高效的解決一些複雜問題，以減小時間或者空間複雜度。一個排序就有不少種選擇，冒泡，選擇，快排，堆排序，堆排序，歸併等。通常來講快排的總體效率比較高，那是針對於基本無序的序列，若是隻是後來的元素無序，前面基本有序，這時候簡單的使用快排就會形成下降性能。 ##4.代碼質量 ###使用引用 在C++中儘可能採用引用傳遞或者指針傳遞，這樣不會產生參數拷貝，若是傳入參數是一個複雜的數據結構，就能明顯的提高性能。同理獲取數據時也要用引用。 ###減小反作用 例如C++是不進行邊界檢查的，對於map的獲取value，若是該key不在map中，map會插入一個key，value爲默認值

std::map<int,int> i_map;
    int value = i_map[123];

map是紅黑樹實現的，紅黑樹最終是一平衡樹，這個插入操做會致使原來的樹不平衡，內部就須要翻轉達到平衡，這就會形成性能消耗。 ###同一變量的屢次獲取：

std::vector<int> v_int;
...
for (int i = 0; i < v_int.size(); i++)

怎麼寫出高質量的C++代碼，推薦一本書 《高質量C++／C編程指南》。 ###同步鎖 服務器編程會涉及到多線程，一旦涉及多線程，多線程中不少涉及到競爭資源的非原子操做都須要進行加鎖，加鎖的方式有不少種有信號量，互斥器，條件變量，讀寫鎖。絕大多數狀況使用互斥器就能夠足夠實現大多數功能，並且相對於其餘鎖性能影響較小。但在使用mutex時也須要注意。

• 鎖的範圍：只在須要同步的操做先後加鎖和解鎖，避免形成其餘線程的無效的等待，形成性能損失。
• 儘可能將操做劃分，對於多種無先後依賴的臨界資源，用多個互斥器。