最佳化 C++/最佳化生命週期

高效應用程式的構建應遵循以下開發過程

設計。首先，演算法和資料結構的設計要符合應用程式邏輯，並且具有合理的效率，但無需考慮最佳化。在設計廣泛使用的資料結構時，其最佳實現並不明顯（例如，爭論陣列或連結串列哪個更好），可以定義一個抽象結構，在最佳化階段可以更改其實現。
實現。其次，編寫實現設計算法的程式碼，遵循指南以避免低效操作並封裝可能需要最佳化的操作。
功能測試。然後測試生成的軟體，以提高其沒有嚴重缺陷的可能性。
最佳化（又名調整）。在完成正確工作的應用程式的開發後，最佳化階段開始，包括以下子階段
1. 效能測試。檢測效能不足的命令。這些命令在處理典型資料時，需要的資源（CPU 時間、儲存空間等）超過了可用資源。
2. 分析（又名效能分析）。對於每個效能不足的命令，使用分析器確定哪些程式碼部分是該命令的所謂瓶頸。瓶頸是程式碼中花費大量時間或分配大量記憶體空間的部分。
3. 演算法最佳化。對於每個瓶頸，應用很大程度上獨立於程式語言並且完全獨立於平臺的最佳化技術。這類技術可以在算法理論教科書中找到。這種最佳化涉及嘗試減少執行的機器週期數量。特別地，它涉及減少對昂貴例程的呼叫次數，或將昂貴的操作轉換為等效但成本更低的操作。例如，選擇快速排序排序演算法而不是選擇排序演算法。如果這使程式足夠快，則最佳化階段完成。
4. 平臺無關最佳化。對於每個瓶頸，應用依賴於程式語言及其標準庫，但獨立於軟體和硬體平臺的最佳化技術。例如，使用整數運算而不是浮點運算，或從標準庫中選擇更合適的容器類。如果這使程式足夠快，則最佳化階段完成。
5. 軟體平臺依賴最佳化。對於每個瓶頸，應用依賴於程式語言和軟體平臺，但獨立於硬體平臺的最佳化技術。例如，利用編譯器選項、pragma 編譯器指令、語言擴充套件、非標準庫、對作業系統的直接呼叫。如果這使程式足夠快，則最佳化階段完成。
6. 硬體平臺依賴最佳化。對於每個瓶頸，應用依賴於硬體平臺的最佳化技術。這可能涉及使用特定於處理器系列的機器指令，或使用在某些處理器型別上特別有利的高階功能，這些功能通常可用。

這個開發過程遵循兩個標準

收益遞減原則。首先應用那些只需很少努力就能產生很大效果的最佳化，因為這可以最大程度地減少達到效能目標所需的時間。
可移植性遞減原則。最好首先應用適用於多個平臺的最佳化，因為它們在平臺改變時仍然適用，並且更容易被其他程式設計師理解。

在軟體必須使用多個編譯器和多個作業系統，但只使用一種處理器架構的罕見情況下，應交換階段 4.5 和 4.6。

這個階段序列並非指單向序列，即一旦達到一個階段，就不會再使用前一個階段。實際上，每個階段都可能成功或失敗。如果一個階段成功，則應用下一階段，而如果一個階段失敗，則重複前一個階段，這就像一種回溯演算法。

此外，在每次最佳化嘗試後，應執行部分效能測試，以檢查嘗試是否有用，如果有用，則檢查是否需要更多最佳化。

最後，在完成最佳化後，必須重複功能測試和完整的效能測試，以確保軟體的新最佳化版本在功能上仍然正確並且具有合適的效能。

本書僅涉及上述三個階段

階段 2，特別是在“編寫高效程式碼”一章中，使用 C++ 語言。
“通用最佳化技術”一章中，使用 C++ 的示例介紹了階段 4.3 的一些通用技術。
階段 4.4，特別是在“程式碼最佳化”一章中，使用 C++ 語言。

約定

透過物件，是指分配的記憶體區域。特別是，與基本型別變數（如bool、double、unsigned long或指標）關聯的資料片段是一個物件，因為它與類的例項關聯的資料結構。每個變數都關聯一個物件，其大小由sizeof C++ 運算子給出，但物件可能沒有與之關聯的變數，或與之關聯的多個變數。例如，指標是一個物件，但它可以指向另一個物件；這個被指向的物件與任何變數都沒有關聯。另一方面，在以下程式碼中，變數a和變數b都與同一個物件關聯

int a;
int& b = a;

陣列、結構體和類例項是物件，如果它們不為空，則包含子物件。因此，它們將被稱為聚合物件。

當前一個物件的銷燬導致後一個物件的銷燬時，我們說一個物件擁有另一個物件。例如，一個非空的vector物件通常包含一個指向包含所有元素的緩衝區的指標；vector的銷燬會導致該緩衝區的銷燬，因此我們說這個緩衝區被vector物件擁有。

某些最佳化僅對短資料序列有用，而另一些對長資料序列有用。稍後將使用以下分類來對物件大小進行分類

微小：不超過 8 位元組。它適合一個或兩個 32 位暫存器，或一個 64 位暫存器。
小：超過 8 位元組，但不超過 64 位元組。它不適合處理器暫存器，但適合處理器資料快取行，並且可以使用從起始地址偏移的非常緊湊的機器指令完全引用它。
中等：超過 64 位元組，但不超過 4096 位元組。它不適合處理器資料快取行，也不能完全用緊湊的機器指令引用，但它適合處理器一級資料快取，適合虛擬記憶體頁面，並且適合大規模儲存塊叢集。
大：超過 4096 位元組。它不適合處理器一級資料快取，不適合單個虛擬記憶體頁面，也不適合單個大規模儲存塊叢集。

例如，只有當double陣列包含一個元素時才被認為是微小的，如果它有 2 到 8 個元素，則被認為是小的，如果它有 9 到 512 個數字，則被認為是中等的，如果它有超過 512 個數字，則被認為是大的。

由於存在非常不同的硬體架構，給出的數字僅是一種指示。雖然，這些數字相當現實，可以作為開發軟體以覆蓋主要架構以相當高效的方式的嚴肅標準。