很底层的性能优化：让CPU更快地执行你的代码

Cache对性能的影响

首先我们要知道，CPU访问内存时，不是直接去访问内存的，而是先访问缓存（cache）。CPU访问内存时，不是直接去访问内存的，而是先访问缓存（cache）。

当缓存中已经有了我们要的数据时，CPU就会直接从缓存中读数据，而不是从内存中读。

CPU和缓存的关系如下：

缓存分为一级、二级、三级，最靠近CPU的是一级缓存，最远的是内存，离CPU越近速度越快。

访问速度上，L1>L2>L3>内存，缓存比内存速度要快得非常多。

如果CPU操作的数据在缓存中，则直接从缓存中读取，这个过程就叫缓存命中。

因此提升性能的关键，就是要提高缓存命中率。下面来看如何提高缓存命中率。

提高数据缓存命中率

来看一个实例，有一个N*N

当缓存中已经有了我们要的数据时，CPU就会直接从缓存中读数据，而不是从内存中读。

CPU和缓存的关系如下：🎜

🎜缓存分为一级、二级、三级，最靠近CPU的是一级缓存，最远的是内存，离CPU越近速度越快。🎜🎜访问速度上，L1>L2>L3>内存，缓存比内存速度要快得非常多。🎜🎜如果CPU操作的数据在缓存中，则直接从缓存中读取，这个过程就叫缓存命中。🎜🎜因此提升性能的关键，就是要提高缓存命中率。下面来看如何提高缓存命中率。🎜🎜🎜🎜🎜提高数据缓存命中率🎜🎜 🎜🎜🎜来看一个实例，有一个N*N的二维数组，例如：🎜

int array[N][N];

🎜现在用两个for循环遍历这个数组，访问每个元素的内容：🎜

for(i = 0; i < N; i+=1) 
{ 
 for(j = 0; j < N; j+=1) 
 { 
  array[i][j] = 0;//速度快
        //array[j][i] = 0;//速度慢
 } 
}

有两种访问方式：array[i][j]和array[j][i]。

在性能上，array[i][j]会比array[j][i]执行地更快，并且速度相差8倍。

1、速度更快的原因

首先数组在内存上是连续的，假设N等于2，则array[2][2]在内存中的排布是：

array[0][0]、array[0][1]、array[1][0]、array[1][1]、

以array[i][j]方式访问，即按内存中的顺序访问，当访问array[0][0]时，CPU就已经把数组的剩余三个数据（array[0][1]、array[1][0]、array[1][1]）加载到了缓存当中。

当继续访问后三个元素时，CPU会直接从缓存中读取数据，而不需要从内存中读取（cache命中）。因此速度会很快。

如果以array[j][i]方式访问数组，则访问顺序为：

array[0][0]、array[1][0]、array[0][1]、array[1][1]

此时访问顺序是跳跃的，并不是按数组在内存中的的排布顺序来访问。如果N很大的话，那么执行array[j][i]时，array[j+1][i]的内容是没法读进缓存里的，等到要访问array[j+1][i]时就只能从内存中读取。

所以array[j][i]的速度会慢于array[i][j]。

2、速度相差8倍的原因

刚刚提到，如果这个二维数组的N很大，array[j+1][i]的内容是没法读到缓存里的，那CPU一次能够将多少数据加载进缓存里呢？

这个其实跟cache line有关，cache line代表缓存一次载入数据的大小。可以通过以下命令查看cache line为多大：

cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cache/index0/coherency_line_size

cache line为64，代表CPU缓存一次数据的大小为64字节。

当访问array[0][0]时，该元素所占用的字节数不到64字节，CPU就会按顺序补足后续元素，就会把后面的array[0][1]、array[1][0]等内容一起读到缓存里，直到凑够64字节。array[0][0]时，该元素所占用的字节数不到64字节，CPU就会按顺序补足后续元素，就会把后面的array[0][1]、array[1][0]等内容一起读到缓存里，直到凑够64字节。

正因如此，按顺序访问的array[i][j]才会比不按顺序访问的array[j][i]

正因如此，按顺序访问的array[i][j]才会比不按顺序访问的array[j][i]速度快。🎜

再看看为什么速度相差8倍。我们知道，二维数组中，第一维元素放的是地址，第二维元素才是数据。64位系统中，地址占用8个字节，cache line为64的话，地址已经占用了8字节，那每个cache line最多能载入不到8个二维数组元素，N很大的情况下，他们的性能平均下来就会相差将近8倍。

结论：按内存布局顺序访问，可以提高数据缓存命中率。

提高指令缓存命中率

前面说的是数据缓存，现在看看指令缓存命中率该如何提高。

有一个数组array，数组元素内容为0-255之间的随机数：

int array[N];
for (i = 0; i < TESTN; i++) 
 array[i] = rand() % 256;

现在，要把数组中数字小于128的元素置为0，并且对数组排序。

大家应该都能想到，有两种方法：

• 先遍历数组，把小于128的元素置为0，然后排序。
• 先对数组排序，再遍历数组，把小于128的元素置为0。

for(i = 0; i < N; i++) {
 if (array [i] < 128) 
  array[i] = 0;
}
sort(array, array +N);

先排序后遍历的速度会比较快，为什么？

因为在for循环中会执行很多次if分支判断语句，而CPU拥有分支预测器。

如果分支预测器可以预测接下来要执行的分支（执行if还是执行else），那么就可以提前把这些指令放到缓存中，CPU执行的时候就会很快了。

如果一个数组的内容完全随机的话，那么分支预测器就很难进行正确的预测。但如果数组内容是有序的，它就会根据历史命中数据的情况对未来进行预测，那命中率就会很高，所以先排序后遍历的速度会比较快。

怎么验证指令缓存命中率的情况呢？

在Linux下可以，使用Perf性能分析工具进行验证。通过-e 选项，指定分支负载和branch-loads-misses事件，可以分别统计出成功分支预测的次数 strong>和分支预测失败的次数，通过L1-icache-load-misses事件也能统计一级缓存中指令未命中的次数。但是，这些性能事件都属于硬件事件，perf工具能否统计这些事件依赖CPU 是否支持以及芯片原厂是否去实现了该接口，我看很多都是不支持或者没实现的。Linux下，可以使用Perf性能分析工具进行验证。通过-e选项，指定branch-loads和branch-loads-misses事件，可以分别统计出分支预测成功的次数和分支预测失败的次数，通过L1-icache-load-misses事件也能统计一级缓存中指令未命中的次数。但是，这些性能事件都属于硬件事件，perf工具能否统计这些事件取决于CPU是否支持以及芯片原厂是否去实现了该接口，我看很多都是不支持或者没实现的。

另外，在Linux内核中，可以看到大量的likely和unlikely宏，并且它们都出现if语句中，这两个宏的作用就是为了提高性能。

这是显示预测概率的宏，如果你觉得CPU的分支预测不准，但if中条件为"真"的概率很高，那么你就可以使用likely()

另外，在Linux内核中，可以看到大量的可能和不太可能宏，并且它们都出现如果语句中，这两个宏的作用就是为了提高性能。🎜🎜这是显示预测概率的宏，如果你觉得CPU的分支预测不准，但if中条件为"真"的概率很大，那么你就可以使用likely() 括起来，初步提升性能。🎜

#define likely(x) __builtin_expect(!!(x), 1)
#define unlikely(x) __builtin_expect(!!(x), 0)
if (likely(a == 1)) …

提高多核CPU下的缓存命中率

首先要清楚，一级缓存、二级缓存是每颗核心独享的，三级缓存则面向所有核心。

但多核CPU下的系统有个特点，存在CPU核心迁移问题。

例如，进程A在时间片内使用CPU核心1，自然填满了CPU核心1的一、二级缓存，但基于调度策略，时间片结束后，CPU核心1会被让出，防止某些进程饿死。如果此时CPU核心1很忙，那么进程A很可能就会被调度到CPU核心2上运行。这样的话，无论我们怎么优化代码，也只能在一个时间片内高效地使用CPU一、二级缓存，下一个时间片就会面临缓存效率问题。

这种情况下，可以考虑将进程绑定CPU运行。

perf工具也提供了这类性能事件的统计，叫cpu-migrations，即CPU迁移次数perf工具也提供了这类性能事件的统计，叫cpu-migrations，即CPU迁移次数。CPU迁移次数多的话，缓存效率就会低。

将进程绑定CPU运行，性能也会得到提升。

总结

这些是CPU。CPU迁移次数多的话，缓存效率就会低。

将进程绑定CPU运行，性能也会得到提升。

总结

这些是CPU缓存对性能的影响，这已经是很底层的性能优化了，不论什么编程语言都是有效的。

• 真正了解缓存，相信你对底层的认识会有很大帮助。
• 提升数据缓存命中率
  ：顺序地操作连续内存数据
• 提升指令缓存命中率
  ：有规律的条件分支

提升多核CPU的缓存命中率

：考虑将进程绑定CPU运行

🎜🎜🎜🎜

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