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榨干每一滴性能：编译器不想让你知道的C++性能秘诀

创作时间:

作者:

@小白创作中心

榨干每一滴性能：编译器不想让你知道的C++性能秘诀

引用

来源

http://m.blog.itpub.net/70043576/viewspace-3072599/

在C++编程的世界里，性能优化是一门深奥的艺术。本文将通过一个实际项目案例，深入探讨内存对齐、虚函数调优以及循环优化这三大关键性能优化技术。通过具体的场景还原、问题诊断、解决方案和实际效果展示，帮助开发者掌握这些优化技巧，让代码运行得更快、更高效。

内存对齐的魔法：破解结构体访问缓存失效难题

场景还原

在一个规模较大的数据处理项目里，团队察觉到数据访问的速度呈现出异常的缓慢状况。经过最初阶段的排查之后，问题集中在了那些被频繁访问的结构体上面。这些结构体当中包含着多种各不相同类型的数据成员，它们在内存之中的布局好像存在着一些问题。

我们可以把CPU缓存想象成一个整齐的书架，每个书架层（缓存行）能存放固定数量的数据。当结构体成员跨越两个书架层时，访问这个结构体就需要从两个不同的缓存行读取数据，这会使内存访问时间翻倍。这就是内存未对齐导致的缓存失效问题。

问题诊断

为了找出问题根源，团队使用了perf工具来统计缓存命中率。perf是Linux下的强大性能分析工具，能清晰地展示缓存命中和未命中的情况。通过分析发现，缓存命中率极低，这表明内存对齐存在严重问题。

解决方案

C++11引入的alignas关键字为解决这个问题提供了有力武器。通过它我们可以精确控制结构体的内存对齐方式。

以下是优化前后的代码对比：

// 优化前
struct UnalignedData {
    char a;
    int b;
    double c;
};

// 优化后
struct alignas(64) AlignedData {
    char a;
    int b;
    double c;
};

在优化过的代码里，“alignas”这个指令让“AlignedData”结构体能在64字节的边界上实现对齐，这样就能保证它的成员可以完好地存放在一个缓存行里面。与此同时编译器或许会在结构体内部添加填充字节，通过这种方式来保障成员的正确对齐。

实际效果

经过优化之后，数据访问速度提升了3.8倍。此数据源自项目的实际测试，它是对优化效果的有力佐证。这充分地表明，恰当的内存对齐对于提升数据访问性能而言极为关键。

虚函数调优实战：摆脱高频虚调用的性能枷锁

场景还原

项目的另一个模块牵涉众多面向对象编程方面的内容，频繁地运用虚函数来达成多态。伴随业务规模的逐步扩大，系统的响应速度显著变慢，性能方面的瓶颈也逐渐地显现出来。

虚函数尽管为面向对象编程赋予了灵活性，不过每次调用虚函数都得经由虚函数表来进行间接查找，这样便会增添额外的开销。频率较高的虚函数调用还会致使大量的分支预测失败，从而进一步降低程序的执行效率。

问题诊断

为了找出性能瓶颈，团队使用了Intel VTune Amplifier进行热点分析。VTune是一款强大的性能分析工具，能准确找出程序中消耗大量CPU时间的部分。分析结果显示，虚函数调用占据了大量的CPU时间。

解决方案

团队决定采用奇异递归模板模式（CRTP）来替换虚函数。CRTP通过模板类在编译时实现多态，避免了虚函数调用的运行时开销。

以下是优化前后的代码对比：

实际效果

通过使用CRTP来替换虚函数，函数调用的开销降低了62%。此数据也源自实际测试，充分地证明了CRTP在优化虚函数调用方面的有效性。

循环优化三重奏：攻克多层嵌套循环性能瓶颈

场景还原

项目的核心算法部分使用了多层嵌套循环进行复杂计算。随着数据量的增加，计算时间变得越来越长，性能问题成为了项目推进的绊脚石。

多层嵌套循环，会增加循环控制的开销，降低缓存命中率，导致程序执行效率低下。

问题诊断

团队使用编译器的-fopt-info标志生成优化报告，以了解编译器在优化循环时的决策。报告显示，循环的执行效率极低，需要进行优化。

解决方案

团队采用了循环展开、分块和向量化的组合拳来优化循环。

以下是优化前后的代码对比：

// 优化前
for (int i = 0; i < N; i++) {
    for (int j = 0; j < M; j++) {
        // 复杂计算
    }
}

// 优化后
const int BLOCK_SIZE = 1024;
for (int i = 0; i < N; i += BLOCK_SIZE) {
    for (int j = 0; j < M; j += BLOCK_SIZE) {
        for (int k = i; k < min(i + BLOCK_SIZE, N); k++) {
            for (int l = j; l < min(j + BLOCK_SIZE, M); l++) {
                // 复杂计算
            }
        }
    }
}

在优化后的代码中，我们使用了循环分块技术，将大循环分成多个小块，提高了缓存命中率。这个时候编译器在合适的情况下会自动进行循环展开和向量化，进一步提升性能。