深入计算机系统看性能优化

一．引言

“性能优化”，从计算机诞生之初就一直伴随着计算机技术的发展，直到现在。将来也必定不会消失。这是因为每个人都会追求性价比，花最少的钱，办最多的事。生活中也一样，就比如说泡茶，但凡有点常识的人都不会先洗茶杯，再去烧水，而是先去烧水，在等水开的过程中，去做洗茶杯等工作。这也是一种优化。

二．访问寄存器代替内存引用

我们先看一个例子：

有这么两个程序：它们的目的就是将数组x中的数，按照下标累加到数组y中，最后在把数组y中的数据累加到一个数dest里面。为了验证效果，我们将这个过程重复10000遍。

Prog 1 Prog2

这两个程序的区别就在Prog2中红框里面的内容。那么哪个程序运行的更快呢？

话不多说，我们看实际的结果：

这里为了说明效果，我们编译的时候，并没有采用优化（编译优化，确实可以提高程序运行的效率，但是过高的编译优化等级会有一定的副作用，另外编译器优化也具有一定的局限性，高效的代码仍然应该是我们追求的目标）。可以看到，Prog2要明显比Prog1快。

要想理解上面的例子，我们必须先介绍一下寄存器和汇编代码的相关知识：

1.寄存器

CPU内部用来存放数据的一些小型存储区域, 注意寄存器是在CPU内部，受限于CPU的物理尺寸，寄存器数量不会太多。我们只需要记住两点：

1) 寄存器和CPU的L1 cache相比，速度虽然还在一个数量级，但是L1 cache的访问速度还是要慢几倍。具体的数据见下文表2

2) CPU只能从寄存器直接取数据或者指令，如果取不到，获取的顺序是L1->L2->L3->主存->磁盘。

从下文表2中可以看出，如果cpu的cache访问miss了，性能损失还是很大的。如果内存里面再miss了，那对性能来说不亚于一场灾难了。

计算机访问速度分级：

表1 时间单位

以3.3GHz的CPU为例：

表2 系统的各种延时

正如你所见，CPU周期的时间非常短，这段时间，光的速度大约只能走0.5米。想象一下，是不是非常震撼？

x86-64 CPU的整数寄存器：

我们无需刻意去记住这些寄存器的名称，不同架构的寄存器的数量和名称也不一样，我们只要知道他们是cpu内部的效率极高的存储单元即可。

回到前面的例子，为什么Prog2要比Prog1快，是因为Prog2里面用DEST这个局部变量代替了*dest。DEST是一个局部变量，在汇编指令里是直接访问寄存器，而*dest则需要去访问内存cache。

2.汇编代码简介

说到汇编语言的产生，首先要讲一下机器语言。机器语言是机器指令的集合。机器指令展开来讲就是一台机器可以正确执行的命令。电子计算机的机器指令是一列二进制数字。计算机将之转变为一列高低电平，以使计算机的电子器件受到驱动，进行运算。

上面所说的计算机指的是可以执行机器指令，进行运算的机器。这是早期计算机的概念。在我们常用的PC机中，有一个芯片来完成上面所说的计算机的功能。这个芯片就是我们常说的CPU（Central Processing Unit，中央处理单元）。每一种微处理器，由于硬件设计和内部结构的不同，就需要用不同的电平脉冲来控制，使它工作。所以每一种微处理器都有自己的机器指令集，也就是机器语言。

早期的程序设计均使用机器语言。程序员们将用0, 1数字编成的程序代码打在纸带或卡片上，1打孔，0不打孔，再将程序通过纸带机或卡片机输入计算机，进行运算。这样的机器语言由纯粹的0和1构成，十分复杂，不方便阅读和修改，也容易产生错误。

程序员们很快就发现了使用机器语言带来的麻烦（何止是麻烦，简直令人发狂），它们难于辨别和记忆，给整个产业的发展带来了障碍，于是汇编语言产生了。

汇编语言的主体是汇编指令。汇编指令和机器指令的差别在于指令的表示方法上。汇编指令是机器指令便于记忆的书写格式。

我们举个例子看下：

源代码：

汇编代码和机器码：

可以看到汇编代码，好歹还有几个能猜出意思的单词。

有没有觉得现在的程序员还是挺幸福的。

  资料直通车：Linux内核源码技术学习路线+视频教程内核源码

学习直通车：Linuxc/c++高级开发【直播公开课】

零声白金VIP体验卡：零声白金VIP体验卡（含基础架构/高性能存储/golang/QT/音视频/Linux内核）

3.汇编指令简介

汇编语言是计算机语言的一种，是一种低级语言。相比高级语言，汇编语言更接近底层硬件，使用更加直接，效率更高。但相对而言，汇编语言更加复杂，语法更加严格。

• 操作数指示符：

大多数指令有一个或多个操作数，指示出执行一个操作中要使用的源数据值。

操作数一般可以分为三类：

立即数

寄存器

内存引用

• 数据传送指令：

最频繁使用的指令，负责将数据从一个位置复制到另一个位置。

例如：

mov %rbx, %rax : 将rbx寄存器的值移动到rax寄存器

mov %rbx, (%rax) : 将rbx寄存器的值移动到rax寄存器所表示的内存地址中

以及mov指令的一些扩展指令: movb, movw, movl, movq等等

• 压入和弹出栈数据

将数据压入程序栈中，以及从程序栈中弹出数据。

push %rbp : 将%rbp寄存器的值压入程序栈指针指向的位置

pop %rbp : 将栈指针指向的数据弹出，放入%rbp寄存器

• 算数和逻辑操作

• 跳转指令

导致执行切换到程序中一个全新的位置

jmp %rax 用寄存器%rax中的值作为跳转目标

jmp是无条件跳转，还有一些条件跳转指令，有兴趣的同学可以查一下资料。

• 比较和测试指令

比较指令CMP，只设置条件码，不更新目的寄存器，其余的行为和SUB指令一致

测试指令TEST，只设置条件码，不更新目的寄存器，其余的行为和ADD指令一致

更多详细的内容，可以通过相关书籍进行系统性的了解，鉴于篇幅，就不多介绍了。

让我们回到刚才的例子，可以看到由于把内存引用替换成了访问寄存器，程序性能就有了明显的提升。

三．帮助提高CPU分支跳转的正确率

我们还是先看一个例子：

看上面的两个函数，它们都是calloc一个全零数组x（这里不能直接用数组赋值，否则编译器会足够聪明进行自动的优化），遍历x中的每个数，如果等于0，执行分支A，否则执行分支B。

唯一的不同就是在分支判断的时候，prog2.c加了likely。我们先看下实际的结果如何：

可以看出，加了likely的prog2，明显用时变短。原因何在？

为了理解上面的例子，我们先介绍CPU流水线相关知识：

3.1. CPU流水线简介

CPU流水线是一种使用多级缓存来提高处理器性能的技术。它是指将CPU操作分为多个阶段，每个阶段单独完成一个操作，然后将结果传递给下一个阶段，以此类推。每个阶段都有一个独立的部件，并且所有部件都能同时处理不同的指令。现代CPU都会采用这种技术来提高CPU的运行效率。

CPU流水线通常包括以下五个阶段：

1）取指令（Instruction fetch）：从存储器中读取指令。

2）指令译码（Instruction decode）：将指令转换为可执行的指令。

3）执行指令（Instruction execute）：执行指令的操作。

4）写回（Write back）：将执行指令得到的结果写回内存中。

5）更新程序计数器（Update program counter）：将程序计数器加1，使它指向下一个指令。

举个简单的例子：

我们假设每一个步骤执行时间都是一个时钟周期，那么一条指令执行需要3个时钟周期

CPU 执行指令的3个时钟周期里，取值单元只在第一个时钟周期里工作，其余两个时钟周期都处于空闲状态，其它两个执行单元也是如此，效率太低了。

解决方法就是引入流水线，引入流水线工作模式后可以看到，除了刚开始第一个时钟周期大家还可以偷懒外，其余的时间都不会闲着

CPU流水线的优点是可以同时执行多个指令，从而提高了处理器的效率。但它也存在一些问题，例如数据相关性（Data dependency）和控制相关性（Control dependency），这些问题可能导致流水线停滞，降低CPU的性能。

执行的程序指令如果是顺序结构，没有中断或跳转，流水线确实可以提高执行效率。但是当程序指令中存在跳转、分支结构时，下面预取的指令可能就要全部丢掉了，需要到要跳转的地方重新取指令执行。一般来说分支预测错误的处罚大约是19个时钟周期。（具体计算方法这里不做详细介绍了）。

我们看下前面提到的例子汇编出来的结果：

prog2，这里汇编是”jne”，意思是如果判断结果不为0，就跳转到地址 800 的地方执行。我们知道这里的判断一直是0。所以，cpu指令顺序向下执行，并不会发生预判错误，预取的指令也不会丢弃。这样就不会遭到分支预测错误的惩罚，效率会提高。

所以有些情况下，当我们根据实际的情况可以判断出哪条分支的可能性更高的时候，我们就可以站在上帝视角给予一定的提示，这样就可以降低分支预测错误，减少CPU的无用功了，从而可以有效的提高性能，同时也节省了功耗。

四．总结

从计算机系统的角度来看，性能优化的几个思考方向：

1. 尽可能高效的获取数据

2. 尽可能减少CPU的无用功。

3. 尽可能在有限的时间内，让CPU干更多的有效的事情。

4. 完成同样的工作任务，尽可能的让CPU少做事。

原文作者：内核工匠