扩展后如何优化C 提高性能的框架？-C

首页 2024-07-10 22:16:32

在扩展 c 优化框架非常重要。技巧包括：1. 分析性能瓶颈；2.. 微优化(避免不必要的复制，优化内存对齐，内联关键函数)；3. 并发编程(使用多线程和原子数据结构)；4. 缓存（使用 cpu 缓存，函数内联)；5. 代码生成(使用编译器优化，jit 编译）；6. 减少内存费用(避免不必要的分配和使用轻量级容器)。

扩展后如何优化？ C 提高性能的框架

当扩展 C 在框架中，优化是保持高性能的关键。以下是一些经过实战验证的技能：

1. 性能瓶颈的分析

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使用性能分析工具(如性能分析工具) gprof 或 perf）找出耗时的函数和调用。
专注于消耗最多时间的人 20% 的函数。

代码实战：

#include <gprof.h>
int main() {
  gprof_here();
  // ... 代码 ...
  return 0;
}

2. 微优化

避免不必要的副本：避免使用引用或指针对大对象进行不必要的复制。
优化内存对齐：确保结构和数组成员与自然对齐边界对齐，避免不必要的缓存。
内联关键函数：将对性能至关重要的函数内联到调用它们的代码中，以减少调用函数的费用。

代码实战：

struct MyStruct {
  int x;
  char name[256];
} __attribute__((packed)); // 强制对齐

3. 并发编程

使用多线程：分解可能并行的任务，并使用线程或并发库(如 OpenMP 或 TBB）实现并发。
使用原子数据结构：使用原子操作(如原子变量或互斥锁)来确保数据在多个线程之间共享的数据的一致性。

代码实战：

#include <atomic>
std::atomic_int counter;

int main() {
  std::thread t1([&] { counter  ; });
  std::thread t2([&] { counter  ; });
  t1.join();
  t2.join();
  std::cout << counter << std::endl; // 输出 2
  return 0;
}

4. 缓存

使用 CPU 缓存：存储经常访问的数据 CPU 减少内存访问时间的缓存。
使用函数内联：内联关键函数可以提高缓存命中率。

代码实战：

int sum_array(int* arr, int len) {
  int sum = 0;
  for (int i = 0; i < len; i  ) {
    sum  = arr[i];
  }
  return sum;
}

5. 代码生成

使用编译器优化：使用编译器优化(例如 -O3 或 -Ofast）可以生成更优化的代码。
考虑使用 JIT 编译：JIT 在运行过程中，编译器可以生成机器代码，从而提高性能。

代码实战：

// 使用编译器优化
int main() {
  return 0;
}

6. 减少内存费用

避免不必要的分配：不必要的内存分配是通过重用对象或使用对象池来减少的。
使用轻量级容器：在不需要大量功能的情况下，使用轻量级容器(如 std::vector<> 而非 std::list<>）。

代码实战：

// 使用对象池
struct MyObject {
  int data;
};

class ObjectPool {
public:
  static MyObject* get() {
    if (objects.empty()) {
      return new MyObject();
    }
    auto obj = objects.back();
    objects.pop_back();
    return obj;
  }

  static void recycle(MyObject* obj) {
    objects.push_back(obj);
  }

private:
  static std::vector<MyObject*> objects;
};

int main() {
  auto obj1 = ObjectPool::get();
  // ... 使用 obj1 ...
  ObjectPool::recycle(obj1);
  return 0;
}

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