高性能代码编写原则

本文并非讨论类似哪个语言效率最高等无聊的编程语言之争，也不像《effective c》等讲述某个语言的优化问题，本文只是讨论编程习惯对程序性能的影响。

如果你是一个农夫，那么给你倚天剑你也只会用来锄地，而且会抱怨效果还没锄头好，如果你是一个高手，即使是摘叶飞花，也可伤敌。所以说什么语言不重要，关键还是看人。

这里先介绍一个心得，叫做低代价优先返回原则。

 

低代价优先返回原则

对于一段代码，应该优先处理低代价的逻辑，低代价的逻辑包括：

1.纯CPU计算，不需要访问网络、io、数据库的逻辑。

纯CPU计算部分是最快的，应该最优先判断，不通过就直接返回，不再计算后面的网络、io、数据库逻辑。如果纯CPU计算部分的判断不通过，则后续需要用到网络、io、数据库的逻辑部分就可以免除了，这样可以大大减少各种io等待。

2.失败几率最高的逻辑。

假如一段代码中，有A->B->C->D->OK, 四个判断阶段，其中D阶段的淘汰率最高,C次之，A、B再次之，那么处理顺序应该改为D->C->A->B->OK,这样在第一个判断阶段就过滤了大量的数据流入第二阶段，减少了非常多无谓的A、B阶段的处理。

这里举一个例子：

曾经看到一份代码，先将所有需要计算的数据都统一计算好，然后再进行数据的条件判断，不符合条件则返回，伪代码如下：

void select(p) {
    a = calA(p);
    b = calB(p);
    c = calC(p);
    d = calD(p);

   if (a>0 && b < 0 && c < 100 && d > 5) {
      OK
   } else {
     FAIL
    }
}

估计很多人都很乐意写这样的代码，感觉上就是逻辑清晰，计算数据，筛选数据，两个步骤很明晰。特别是在某些框架中，提供的接口还强制约束着必须这样按部就班地实现。

这个程序在执行某一个大数据量的数据逻辑处理，需要花费3天时间
将代码改为：

void select(P) {
    d = calD(p); //d的淘汰率最高
   if (d <= 5) {
        return;
     }
     
     c = calC(p); /// 淘汰率次之
    if (c >= 100) {
         return;
     }

     a = calA(p) ;
     if (a <= 0) {
         return;
     }

     b = calB(p);
     if (b >=0 ) {
         return;
     }

     OK
}

改代码后，同样的数据处理，只需要十几分钟就完成了。
我相信，在你们的项目中，找一找上面那种低效率的代码，肯定不少！