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性能优化-初识（C++)

news 来源：原创 2025/8/15 18:33:37

性能优化-初识

  • 一、内联与优化（Inlining and Optimization）
    • 什么是内联（inline）？
    • 使用方式：
    • 适用场景：
    • 注意事项：
  • 二、缓存友好设计（Cache-Friendly Design）
    • 原理简介：
    • 常见优化策略：
    • 示例：
    • 典型流程：
  • 四、编译器优化选项（Compiler Optimization Flags）
    • GCC / Clang 常用选项：
    • MSVC（Visual Studio）优化选项：
    • 附加建议：
  • 内存管理与分配优化
    • 1. 避免频繁 new/delete
    • 2. 智能指针正确使用
    • 3. 内存对齐（Alignment）
  • 多线程与并发优化
    • 1. 线程本地存储（Thread-local Storage）
    • 2. 锁优化
    • 3. 并行 STL 算法（C++17+）
  • 算法和数据结构选择
    • 1. 容器选择影响性能
    • 2. 节省数据拷贝
  • 文件与IO优化
    • 1. 减少 I/O 调用次数
    • 2. 异步IO 或 多线程处理IO
  • 函数级与架构优化
    • 1. 函数调用开销控制
    • 2. Loop Unrolling（手动或编译器自动）
  • 构建优化与持续测试
    • 1. 使用 ccache 或 sccache
    • 2. 单元测试与基准测试
  • 总结表：其他常见优化方向

一、内联与优化（Inlining and Optimization）

什么是内联（inline）？

内联是一种将函数调用展开为其函数体代码的优化方式，避免函数调用带来的栈帧开销和跳转成本。

使用方式：

inline int add(int a, int b) {return a + b;
}

适用场景：

  • 短小函数（如 getter/setter，运算符重载）

  • 频繁调用的函数

注意事项：

  • 编译器有权忽略 inline 建议。

  • 大函数内联会导致 代码膨胀（code bloat），反而影响指令缓存性能。

  • 内联函数需定义在头文件中以供编译器在编译期展开。

二、缓存友好设计（Cache-Friendly Design）

原理简介：

现代 CPU 使用多级缓存（L1/L2/L3）来缓解内存访问瓶颈。缓存命中率越高，程序运行越快。

常见优化策略：

技术描述
尽量使用 vector 而非 list连续内存，支持预取
结构体紧凑排列避免空隙，减少 false sharing（不同线程访问同一 cache line 的不同字段）
数据局部性将一起访问的数据尽可能放在一起（如将数组而非链表用于遍历）
避免非连续访问使用线性遍历而非跳跃式访问（如避免随机访问 vector）
预取/分批处理使用块处理以适应 cache 大小，例如矩阵分块乘法（blocking）
使用对象池替代频繁 new/delete如 boost::object_pool
使用 alignas(64) 防止 false sharing尤其在多线程中共享数组元素时

示例：

// 差：链表访问，内存不连续
struct Node { int val; Node* next; };// 好：数组访问，内存连续
int arr[1000];
for(int i = 0; i < 1000; ++i) process(arr[i]);

三、性能分析工具（Profiling Tools）
性能优化不是拍脑袋，必须依靠分析工具定位瓶颈。以下是常用工具列表：

工具平台作用
gprofLinuxGNU profiler，适用于基本性能分析
perfLinux高级性能分析（支持硬件事件，如 cache misses）
ValgrindLinux内存分析工具（配合 callgrind 模块查看函数调用图）
Intel VTuneWindows/Linux强大的商业工具，适用于多线程和 CPU 优化
Visual Studio ProfilerWindows支持图形化分析 CPU/内存/线程使用
Instruments (Xcode)macOSApple 提供的性能分析套件

典型流程：

  • 使用 g++ -pg 编译可执行文件；

  • 运行程序生成 gmon.out；

  • 执行 gprof ./a.out gmon.out > report.txt 查看报告。

四、编译器优化选项（Compiler Optimization Flags）

编译器是优化的第一道关口，正确使用优化选项非常关键。

GCC / Clang 常用选项：

选项描述
-O0无优化，方便调试
-O1 / -O2 / -O3不同等级的优化：-O3 激进优化，适合对性能敏感的 release 构建
-Ofast比 -O3 更激进，可能违反标准（如不保留 IEEE 浮点行为）
-march=native使用当前 CPU 的全部指令集
-fltoLink Time Optimization，跨文件优化
-funroll-loops展开循环，提高性能（适用于计算密集场景）
-ffast-math数学函数加速，但可能失去精度保障

MSVC（Visual Studio）优化选项：

  • /O1, /O2: 优化速度

  • /GL: 全程序优化（类似 LTO）

  • /arch:AVX2, /arch:ARM64: 指定目标架构

  • /fp:fast: 快速浮点优化

附加建议：

建议说明
使用 const, constexpr编译期计算、减少运行时开销
避免频繁动态内存分配尽可能使用对象池、预分配
STL 容器选择合理如 vector 优于 list，特别是遍历场景
多线程需注意共享资源与 false sharing使用 alignas(64) 避免线程竞争

内存管理与分配优化

1. 避免频繁 new/delete

  • 动态内存分配慢，容易碎片化。

  • 优化建议：

    • 使用 对象池（如 boost::object_pool）

    • 用 reserve() 预分配容器容量

    • 对于小对象，使用 内存池（Memory Pool）

std::vector<int> vec;
vec.reserve(100000); // 预分配，避免反复扩容和复制

2. 智能指针正确使用

  • std::shared_ptr 有引用计数机制，性能比 unique_ptr 差

  • 避免不必要的 shared_ptr 拷贝

void f(std::shared_ptr<T>); // ❌ 传值，会增加引用计数
void f(const std::shared_ptr<T>&); // ✅ 避免开销

3. 内存对齐（Alignment）

  • 使用 alignas(64) 确保数据结构与 CPU cache line 对齐

  • 避免 false sharing（多线程共享变量落在一个 cache line）

多线程与并发优化

1. 线程本地存储（Thread-local Storage）

  • thread_local 关键字用于声明线程私有变量，避免锁竞争。
thread_local static int buffer[1024]; // 每个线程一份

2. 锁优化

  • 减少锁的粒度和频率

  • 使用 std::shared_mutex 替代 std::mutex 实现读写分离

  • 使用无锁结构（如 concurrent_queue）可避免阻塞

3. 并行 STL 算法（C++17+）

  • 使用 std::execution::par 开启并行化算法
std::sort(std::execution::par, data.begin(), data.end());

算法和数据结构选择

1. 容器选择影响性能

任务类型推荐容器
快速随机访问std::vector
插入/删除频繁std::deque, std::list
有序查找std::map
高速查找std::unordered_map（哈希表）

2. 节省数据拷贝

  • 使用 emplace_back 替代 push_back + 构造
vec.emplace_back(1, 2); // 直接构造对象
  • 使用 std::move 避免不必要的深拷贝

文件与IO优化

1. 减少 I/O 调用次数

  • 批处理写入（例如先写入内存缓冲区）

  • 使用大块 fread/fwrite 替代小块多次调用

2. 异步IO 或 多线程处理IO

  • 使用线程池或 std::async 后台加载

  • Unix/Linux 环境可用 mmap 直接内存映射文件，提高访问效率

函数级与架构优化

1. 函数调用开销控制

  • 避免深层递归（使用迭代或尾递归优化）

  • 减少虚函数调用（可使用 CRTP）

// CRTP 替代虚函数
template <typename Derived>
class Base {
public:void interface() {static_cast<Derived*>(this)->implementation();}
};

2. Loop Unrolling（手动或编译器自动）

  • 将循环体展开，减少跳转

  • 编译器如 -funroll-loops 可自动展开

for (int i = 0; i < n; i += 4) {sum += arr[i] + arr[i+1] + arr[i+2] + arr[i+3];
}

构建优化与持续测试

1. 使用 ccache 或 sccache

  • 缓存编译结果，加速编译过程（对大项目非常重要）

2. 单元测试与基准测试

  • 使用 Google Benchmark 创建微基准测试

  • 自动跟踪性能回退

BENCHMARK(MyFunc)->Range(8, 8<<10); // Google Benchmark 示例

总结表：其他常见优化方向

类型优化方式
内存对齐、对象池、预分配
并发读写锁、线程局部存储、减少锁粒度
IO批量处理、异步IO、文件映射
STL 容器vector 替代 list、使用 unordered_map
编译优化-O3、-flto、-march=native
架构与算法CRTP、循环展开、尾递归、跳表、B+树等
测试与持续集成性能基准测试、perf, gprof, benchmark 工具

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一、笔试 1、right:提取字符串右侧指定数量的字符 right(string,length) /*string&#xff1a;要操作的字符串。length&#xff1a;要从右侧提取的字符数 */ 2、curdate():返回当前日期&#xff0c;格式通常为 YYYY-MM-DD 二、面试 1、自变量是不良体验反馈&#xff0c;因…...

编程日记 2025/8/15 21:16:58

【Science Advances】普林斯顿大学利用非相干光打造可重构纳米光子神经网络

(导读 ) 人工智能对计算性能需求剧增&#xff0c;电子微处理器发展受功耗限制。光学计算有望解决这些问题&#xff0c;光学神经网络&#xff08;ONNs&#xff09;成为研究热点&#xff0c;但现有 ONNs 因设计缺陷&#xff0c;在图像分类任务中精度远低于现代电子神经网络&#…...

编程日记 2025/8/15 21:16:56

2025-05-07 Unity 网络基础8——UDP同步异步通信

文章目录 1 UDP 概述1.1 通信流程1.2 TCP 与 UDP1.3 UDP 分包1.4 UDP 黏包 2 同步通信2.1 服务端2.2 客户端2.3 测试 3 异步通信3.1 Bgin / End 方法3.2 Async 方法 1 UDP 概述 1.1 通信流程 ​ 客户端和服务端的流程如下&#xff1a; 创建套接字 Socket。用 Bind() 方法将套…...

编程日记 2025/8/15 18:10:57

K8S - 金丝雀发布实战 - Argo Rollouts 流量控制解析

一、金丝雀发布概述 1.1 什么是金丝雀发布&#xff1f; 金丝雀发布&#xff08;Canary Release&#xff09;是一种渐进式部署策略&#xff0c;通过逐步将生产流量从旧版本迁移至新版本&#xff0c;结合实时指标验证&#xff0c;在最小化风险的前提下完成版本迭代。其核心逻辑…...

编程日记 2025/8/15 21:16:51

手持小风扇方案解说---【其利天下技术】

春去夏来&#xff0c;酷暑时节&#xff0c;小风扇成为外出必备的解暑工具&#xff0c;近年来&#xff0c;随着无刷电机的成本急剧下降&#xff0c;小风扇也逐步从有刷变无刷化了。 数量最大的如一箱无刷马达&#xff0c;其次三相低压无刷电机也大量被一些中高端风扇大量采用。…...

编程日记 2025/8/15 21:16:49

Qt开发：枚举的介绍和使用

文章目录 一、概述二、Qt 中定义和使用枚举2.1 普通枚举的定义方式2.2 使用枚举 三、配合 Qt 元对象系统使用枚举3.1 使用 Q_ENUM&#xff08;Qt 5.5 及以上&#xff09;3.2 示例&#xff1a;枚举值转字符串3.4 示例&#xff1a;字符串转枚举值 四、枚举与字符串相互转换五、枚…...

编程日记 2025/8/15 21:16:48

HarmonyOS运动开发：如何集成百度地图SDK、运动跟随与运动公里数记录

前言 在开发运动类应用时&#xff0c;集成地图功能以及实时记录运动轨迹和公里数是核心需求之一。本文将详细介绍如何在 HarmonyOS 应用中集成百度地图 SDK&#xff0c;实现运动跟随以及运动公里数的记录。 一、集成百度地图 SDK 1.引入依赖 首先&#xff0c;需要在项目的文…...

编程日记 2025/8/15 21:16:46