優(yōu)化是一件非常重要的事情。作為一個(gè)程序設(shè)計(jì)者,你肯定希望自己的程序既小又快。DOS時(shí)代的許多書中都提到,“某某編譯器能夠生成非常緊湊的代碼”,換言之,編譯器會(huì)為你把代碼盡可能地縮減,如果你能夠正確地使用它提供的功能的話。目前,Intel x86體系上流行的C/C++編譯器,包括Intel C/C++ Compiler, GNU C/C++ Compiler,以及最新的Microsoft和Borland編譯器,都能夠提供非常緊湊的代碼。正確地使用這些編譯器,則可以得到性能足夠好的代碼。
但是,機(jī)器目前還不能像人那樣做富于創(chuàng)造性的事情。因而,有些時(shí)候我們可能會(huì)不得不手工來(lái)做一些事情。
使用匯編語(yǔ)言優(yōu)化代碼是一件困難,而且技巧性很強(qiáng)的工作。很多編譯器能夠生成為處理器進(jìn)行過(guò)特殊優(yōu)化處理的代碼,一旦進(jìn)行修改,這些特殊優(yōu)化可能就會(huì)被破壞而失效。因此,在你決定使用自己的匯編代碼之前,一定要測(cè)試一下,到底是編譯器生成的那段代碼更好,還是你的更好。
本章中將討論一些編譯器在某些時(shí)候會(huì)做的事情(從某種意義上說(shuō),本章內(nèi)容更像是計(jì)算機(jī)專業(yè)的基礎(chǔ)課中《編譯程序設(shè)計(jì)原理》、《計(jì)算機(jī)組成原理》、《計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)》課程中的相關(guān)內(nèi)容)。本章的許多內(nèi)容和匯編語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)本身關(guān)系并不是很緊密,它們多數(shù)是在為使用匯編語(yǔ)言進(jìn)行優(yōu)化做準(zhǔn)備。編譯器確實(shí)做這些優(yōu)化,但它并不總是這么做;此外,就編譯器的設(shè)計(jì)本質(zhì)來(lái)說(shuō),它確實(shí)沒有義務(wù)這么做——編譯器做的是等義變換,而不是等效變換?紤]下面的代碼:
// 程序段1 int gaussianSum(){ int i, j=0; for(i=0; i<100; i++) j+=i; return j; |
好的,首先,絕大多數(shù)編譯器恐怕不會(huì)自作主張地把它“篡改”為
// 程序段1(改進(jìn)1) int gaussianSum(){ int i, j=0; for(i=1; i<100; i++) j+=i; return j; |
多數(shù)(但確實(shí)不是全部)編譯器也不會(huì)把它改為
// 程序段1(改進(jìn)2) |
這兩個(gè)修改版本都不同于原先程序的語(yǔ)義。首先我們看到,讓i從0開始是沒有必要的,因?yàn)閖+=i時(shí),i=0不會(huì)做任何有用的事情;然后是,實(shí)際上沒有必要每一次都計(jì)算1+...+100的和——它可以被預(yù)先計(jì)算,并在需要的時(shí)候返回。
這個(gè)例子也許并不恰當(dāng)(估計(jì)沒人會(huì)寫出最初版本那樣的代碼),但這種實(shí)踐在程序設(shè)計(jì)中確實(shí)可能出現(xiàn)。我們把改進(jìn)2稱為編譯時(shí)表達(dá)式預(yù)先計(jì)算,而把改進(jìn)1成為循環(huán)強(qiáng)度削減。
然而,一些新的編譯器的確會(huì)進(jìn)行這兩種優(yōu)化。不過(guò)別慌,看看下面的代碼:
// 程序段2 int GetFactorial(int k){ int i, j=1; if((k<0) || (k>=10)) return -1; if((k<=1)) return 1 for(i=1; i<k; i++) j*=i; return j; |
程序采用的是一個(gè)時(shí)間復(fù)雜度為O(n)的算法,不過(guò),我們可以把他輕易地改為O(1)的算法:
// 程序段2 (非規(guī)范改進(jìn)) int GetFactorial(int k){ int i, j=1; static const int FractorialTable[]={1, 1, 2, 6, 24, if((k<0) || (k>=10)) return -1; return FractorialTable[k]; |
這是一個(gè)典型的以空間換時(shí)間的做法。通用的編譯器不會(huì)這么做——因?yàn)樗鼪]有辦法在編譯時(shí)確定你是不是要這么改。可以說(shuō),如果編譯器真的這樣做的話,那將是一件可怕的事情,因?yàn)槟菚r(shí)候你將很難知道編譯器生成的代碼和自己想的到底有多大的差距。
當(dāng)然,這類優(yōu)化超出了本文的范圍——基本上,我把它們歸入“算法優(yōu)化”,而不是“程序優(yōu)化”一類。類似的優(yōu)化過(guò)程需要程序設(shè)計(jì)人員對(duì)于程序邏輯非常深入地了解和全盤的掌握,同時(shí),也需要有豐富的算法知識(shí)。
自然,如果你希望自己的程序性能有大幅度的提升,那么首先應(yīng)該做的是算法優(yōu)化。例如,把一個(gè)O(n2)的算法替換為一個(gè)O(n)的算法,則程序的性能提升將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)對(duì)于個(gè)別語(yǔ)句的修改。此外,一個(gè)已經(jīng)改寫為匯編語(yǔ)言的程序,如果要再在算法上作大幅度的修改,其工作量將和重寫相當(dāng)。因此,在決定使用匯編語(yǔ)言進(jìn)行優(yōu)化之前,必須首先考慮算法優(yōu)化。但假如已經(jīng)是最優(yōu)的算法,程序運(yùn)行速度還是不夠快怎么辦呢?
好的,現(xiàn)在,假定你已經(jīng)使用了已知最好的算法,決定把它交給編譯器,讓我們來(lái)看看編譯器會(huì)為我們做什么,以及我們是否有機(jī)會(huì)插手此事,做得更好。
比較新的編譯器在編譯時(shí)會(huì)自動(dòng)把下面的代碼:
for(i=0; i<10; i++){ j = i; k = j + i; } |
至少變換為
for(i=0; i<10; i++); j=i; k=j+i; |
甚至
j=i=10; k=20; |
當(dāng)然,真正的編譯器實(shí)際上是在中間代碼層次作這件事情。
原理 如果數(shù)據(jù)項(xiàng)的某個(gè)中間值(程序執(zhí)行過(guò)程中的計(jì)算結(jié)果)在使用之前被另一中間值覆蓋,則相關(guān)計(jì)算不必進(jìn)行。
也許有人會(huì)問(wèn),編譯器不是都給咱們做了嗎,管它做什么?注意,這里說(shuō)的只是編譯系統(tǒng)中優(yōu)化部分的基本設(shè)計(jì)。不僅在從源代碼到中間代碼的過(guò)程中存在優(yōu)化問(wèn)題,而且編譯器生成的最終的機(jī)器語(yǔ)言(匯編)代碼同樣存在類似的問(wèn)題。目前,幾乎所有的編譯器在最終生成代碼的過(guò)程中都有或多或少的瑕疵,這些瑕疵目前只能依靠手工修改代碼來(lái)解決。
表達(dá)式預(yù)先計(jì)算非常簡(jiǎn)單,就是在編譯時(shí)盡可能地計(jì)算程序中需要計(jì)算的東西。例如,你可以毫不猶豫地寫出下面的代碼:
const unsigned long nGiga = 1024L * 1024L * 1024L; |
而不必?fù)?dān)心程序每次執(zhí)行這個(gè)語(yǔ)句時(shí)作兩遍乘法,因?yàn)榫幾g器會(huì)自動(dòng)地把它改為
const unsigned long nGiga = 1073741824L; |
而不是傻乎乎地讓計(jì)算機(jī)在執(zhí)行到這個(gè)初始化賦值語(yǔ)句的時(shí)候才計(jì)算。當(dāng)然,如果你愿意在上面的代碼中摻上一些變量的話,編譯器同樣會(huì)把常數(shù)部分先行計(jì)算,并拿到結(jié)果。
表達(dá)式預(yù)計(jì)算并不會(huì)讓程序性能有飛躍性的提升,但確實(shí)減少了運(yùn)行時(shí)的計(jì)算強(qiáng)度。除此之外,絕大多數(shù)編譯器會(huì)把下面的代碼:
// [假設(shè)此時(shí)b, c, d, e, f, g, h都有一個(gè)確定的非零整數(shù)值,并且, // a[]為一個(gè)包括5個(gè)整數(shù)元素的數(shù)組,其下標(biāo)為0到4] a[0] = b*c; |
優(yōu)化為(再次強(qiáng)調(diào),編譯器實(shí)際上是在中間代碼的層次,而不是源代碼層次做這件事情!):
// [假設(shè)此時(shí)b, c, d, e, f, g, h都有一個(gè)確定的非零整數(shù)值,并且, // a[]為一個(gè)包括5個(gè)整數(shù)元素的數(shù)組,其下標(biāo)為0到4] a[0] = b*c; |
更進(jìn)一步,在實(shí)際代碼生成過(guò)程中,一些編譯器還會(huì)對(duì)上述語(yǔ)句的次序進(jìn)行調(diào)整,以使其運(yùn)行效率更高。例如,將語(yǔ)句調(diào)整為下面的次序:
// [假設(shè)此時(shí)b, c, d, e, f, g, h都有一個(gè)確定的非零整數(shù)值,并且, // a[]為一個(gè)包括5個(gè)整數(shù)元素的數(shù)組,其下標(biāo)為0到4] a[0] = b*c; |
在某些體系結(jié)構(gòu)中,剛剛計(jì)算完的a[1]可以放到寄存器中,以提高實(shí)際的計(jì)算性能。上述5個(gè)計(jì)算任務(wù)之間,只有1, 3, 4三個(gè)計(jì)算任務(wù)必須串行地執(zhí)行,因此,在新的處理器上,這樣做甚至能夠提高程序的并行度,從而使程序效率變得更高。
[待修訂內(nèi)容] 本章中,從這一節(jié)開始的所有優(yōu)化都是在微觀層面上的優(yōu)化了。換言之,這些優(yōu)化是不能使用高級(jí)語(yǔ)言中的對(duì)應(yīng)設(shè)施進(jìn)行解釋的。這一部分內(nèi)容將進(jìn)行較大規(guī)模的修訂。
通常,此類優(yōu)化是由編譯器自動(dòng)完成的。我個(gè)人并不推薦真的由人來(lái)完成這些工作——這些工作多半是枯燥而重復(fù)性的,編譯器通常會(huì)比人做得更好(沒說(shuō)的,肯定也更快)。但話說(shuō)回來(lái),使用匯編語(yǔ)言的程序設(shè)計(jì)人員有責(zé)任了解這些內(nèi)容,因?yàn)橹挥羞@樣才能更好地駕馭處理器。
在前面的幾章中我已經(jīng)提到過(guò),寄存器的速度要比內(nèi)存快。因此,在使用寄存器方面,編譯器一般會(huì)做一種稱為全局寄存器優(yōu)化的優(yōu)化。
例如,在我們的程序中使用了4個(gè)變量:i, j, k, l。它們都作為循環(huán)變量使用:
for(i=0; i<1000; i++){ for(j=0; j<1000; j++){ for(k=0; k<1000; k++){ for(l=0; l<1000; l++) do_something(i, j, k, l); } } } |
這段程序的優(yōu)化就不那么簡(jiǎn)單了。顯然,按照通常的壓棧方法,i, j, k, l應(yīng)該按照某個(gè)順序被壓進(jìn)堆棧,然后調(diào)用do_something(),然后函數(shù)做了一些事情之后返回。問(wèn)題在于,無(wú)論如何壓棧,這些東西大概都得進(jìn)內(nèi)存(不可否認(rèn)某些機(jī)器可以用CPU的Cache做這件事情,但Cache是寫通式的和回寫式的又會(huì)造成一些性能上的差異)。
聰明的讀者馬上就會(huì)指出,我們不是可以在定義do_something()的時(shí)候加上inline修飾符,讓它在本地展開嗎?沒錯(cuò),本地展開以增加代碼量為代價(jià)換取性能,但這只是問(wèn)題的一半。編譯器盡管完成了本地展開,但它仍然需要做許多額外的工作。因?yàn)榧拇嫫髦挥心敲从邢薜膸讉(gè),而我們卻有這么多的循環(huán)變量。
把四個(gè)變量按照它們?cè)谘h(huán)中使用的頻率排序,并決定在do_something()塊中的優(yōu)先順序(放入寄存器中的優(yōu)先順序)是一個(gè)解決方案。很明顯,我們可以按照l(shuí), k, j, i的順序(從高到低,因?yàn)閘將被進(jìn)行1000*1000*1000*1000次運(yùn)算!)來(lái)排列,但在實(shí)際的問(wèn)題中,事情往往沒有這么簡(jiǎn)單,因?yàn)槟悴恢纃o_something()中做的到底是什么。而且,憑什么就以for(l=0; l<1000; l++)作為優(yōu)化的分界點(diǎn)呢?如果do_something()中還有循環(huán)怎么辦?
如此復(fù)雜的計(jì)算問(wèn)題交給計(jì)算機(jī)來(lái)做通常會(huì)有比較滿意的結(jié)果。一般說(shuō)來(lái),編譯器能夠?qū)Τ绦蛑凶兞康氖褂眠M(jìn)行更全面地估計(jì),因此,它分配寄存器的結(jié)果有時(shí)雖然讓人費(fèi)解,但卻是最優(yōu)的(因?yàn)橛?jì)算機(jī)能夠進(jìn)行大量的重復(fù)計(jì)算,并找到最好的方法;而人做這件事相對(duì)來(lái)講比較困難)。
編譯器在許多時(shí)候能夠作出相當(dāng)讓人滿意的結(jié)果?紤]以下的代碼:
int a=0;
for(int i=1; i<10; i++) |
讓我們把它變?yōu)槟撤N形式的中間代碼:
00: 0 -> a 01: 1 -> i 02: 1 -> j 03: i*j -> t 04: a+t -> a 05: j+1 -> j 06: evaluate j < 100 07: TRUE? goto 03 08: i+1 -> i 09: evaluate i < 10 10: TRUE? goto 02 11: [繼續(xù)執(zhí)行程序的其余部分] |
程序中執(zhí)行強(qiáng)度最大的無(wú)疑是03到05這一段,涉及的需要寫入的變量包括a, j;需要讀出的變量是i。不過(guò),最終的編譯結(jié)果大大出乎我們的意料。下面是某種優(yōu)化模式下Visual C++ 6.0編譯器生成的代碼(我做了一些修改):
xor eax, eax ; a=0(eax: a) mov edx, 1 ; i=1(edx: i) push esi ; 保存esi(最后要恢復(fù),esi作為代替j的那個(gè)循環(huán)變量) nexti: mov ecx, edx ; [t=i] mov esi, 999 ; esi=999: 此處修改了原程序的語(yǔ)義,但仍為1000次循環(huán)。 nextj: add eax, ecx ; [a+=t] add ecx, edx ; [t+=i] dec esi ; j-- jne SHORT nextj ; jne 等價(jià)于 jnz. [如果還需要,則再次循環(huán)] inc edx ; i++ cmp edx, 10 ; i與10比較 jl SHORT nexti ; i < 10, 再次循環(huán) pop esi ; 恢復(fù)esi |
這段代碼可能有些令人費(fèi)解。主要是因?yàn)樗粌H使用了大量寄存器,而且還包括了5.2節(jié)中曾提到的子表達(dá)式提取技術(shù)。表面上看,多引入的那個(gè)變量(t)增加了計(jì)算時(shí)間,但要注意,這個(gè)t不僅不會(huì)降低程序的執(zhí)行效率,相反還會(huì)讓它變得更快!因?yàn)橥瑯拥玫搅擞?jì)算結(jié)果(本質(zhì)上,i*j即是第j次累加i的值),但這個(gè)結(jié)果不僅用到了上次運(yùn)算的結(jié)果,而且還省去了乘法(很顯然計(jì)算機(jī)計(jì)算加法要比計(jì)算乘法快)。
這里可能會(huì)有人問(wèn),為什么要從999循環(huán)到0,而不是按照程序中寫的那樣從0循環(huán)到999呢?這個(gè)問(wèn)題和匯編語(yǔ)言中的取址有關(guān)。在下兩節(jié)中我將提到這方面的內(nèi)容。
考慮這樣的問(wèn)題,我和兩個(gè)同伴現(xiàn)在在山里,遠(yuǎn)處有一口井,我們帶著一口鍋,身邊是樹林;身上的飲用水已經(jīng)喝光了,此處允許砍柴和使用明火(當(dāng)然我們不想引起火災(zāi):),需要燒一鍋水,應(yīng)該怎么樣呢?
一種方案是,三個(gè)人一起搭灶,一起砍柴,一起打水,一起把水燒開。
另一種方案是,一個(gè)人搭灶,此時(shí)另一個(gè)人去砍柴,第三個(gè)人打水,然后把水燒開。
這兩種方案畫出圖來(lái)是這樣:
僅僅這樣很難說(shuō)明兩個(gè)方案孰優(yōu)孰劣,因?yàn)槲覀儾⒉幻鞔_三個(gè)人一起打水、一起砍柴、一起搭灶的效率更高,還是分別作效率更高(通常的想法,一起做也許效率會(huì)更高)。但假如說(shuō),三個(gè)人一個(gè)只會(huì)搭灶,一個(gè)只會(huì)砍柴,一個(gè)只會(huì)打水(當(dāng)然是說(shuō)這三件事情),那么,方案2的效率就會(huì)搞一些了。
在現(xiàn)實(shí)生活中,某個(gè)人擁有專長(zhǎng)是比較普遍的情況;在設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)硬件的時(shí)候則更是如此。你不可能指望加法器不做任何改動(dòng)就能去做移位甚至整數(shù)乘法,然而我們注意到,串行執(zhí)行的程序不可能在同一時(shí)刻同時(shí)用到處理器的所有功能,因此,我們(很自然地)會(huì)希望有一些指令并行地執(zhí)行,以充分利用CPU的計(jì)算資源。
CPU執(zhí)行一條指令的過(guò)程基本上可以分為下面幾個(gè)階段:取指令、取數(shù)據(jù)、計(jì)算、保存數(shù)據(jù)。假設(shè)這4個(gè)階段各需要1個(gè)時(shí)鐘周期,那么,只要資源夠用,并且4條指令之間不存在串行關(guān)系(換言之這些指令的執(zhí)行先后次序不影響最終結(jié)果,或者,更嚴(yán)格地說(shuō),沒有任何一條指令依賴其他指令的運(yùn)算結(jié)果)指令也可以像下面這樣執(zhí)行:
指令1 | 取指令 | 取數(shù)據(jù) | 計(jì) 算 | 存數(shù)據(jù) | |||
指令2 | 取指令 | 取數(shù)據(jù) | 計(jì) 算 | 存數(shù)據(jù) | |||
指令3 | 取指令 | 取數(shù)據(jù) | 計(jì) 算 | 存數(shù)據(jù) | |||
指令4 | 取指令 | 取數(shù)據(jù) | 計(jì) 算 | 存數(shù)據(jù) |
這樣,原本需要16個(gè)時(shí)鐘周期才能夠完成的任務(wù)就可以在7個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)完成,時(shí)間縮短了一半還多。如果考慮灰色的那些方格(這些方格可以被4條指令以外的其他指令使用,只要沒有串行關(guān)系或沖突),那么,如此執(zhí)行對(duì)于性能的提升將是相當(dāng)可觀的(此時(shí),CPU的所有部件都得到了充分利用)。
當(dāng)然,作為程序來(lái)說(shuō),真正做到這樣是相當(dāng)理想化的情況。實(shí)際的程序中很難做到徹底的并行化。假設(shè)CPU能夠支持4條指令同時(shí)執(zhí)行,并且,每條指令都是等周期長(zhǎng)度的4周期指令,那么,程序需要保證同一時(shí)刻先后發(fā)射的4條指令都能夠并行執(zhí)行,相互之間沒有關(guān)聯(lián),這通常是不太可能的。
最新的Intel Pentium 4-XEON處理器,以及Intel Northwood Pentium 4都提供了一種被稱為超線程(Hyper-Threading TM)的技術(shù)。該技術(shù)通過(guò)在一個(gè)處理器中封裝兩組執(zhí)行機(jī)構(gòu)來(lái)提高指令并行度,并依靠操作系統(tǒng)的調(diào)度來(lái)進(jìn)一步提升系統(tǒng)的整體效率。
由于線程機(jī)制是與操作系統(tǒng)密切相關(guān)的,因此,在本文的這一部分中不可能做更為深入地探討。在后續(xù)的章節(jié)中,我將介紹Win32、FreeBSD 5.x以及Linux中提供的內(nèi)核級(jí)線程機(jī)制(這三種操作系統(tǒng)都支持SMP及超線程技術(shù),并且以線程作為調(diào)度單位)在匯編語(yǔ)言中的使用方法。
關(guān)于線程的討論就此打住,因?yàn)樗嗟匾蕾囉诓僮飨到y(tǒng),并且,無(wú)論如何,操作系統(tǒng)的線程調(diào)度需要更大的開銷并且,到目前為止,真正使用支持超線程的CPU,并且使用相應(yīng)操作系統(tǒng)的人是非常少的。因此,我們需要關(guān)心的實(shí)際上還是同一執(zhí)行序列中的并發(fā)執(zhí)行和指令封包。不過(guò),令人遺憾的是,實(shí)際上在這方面編譯器做的幾乎是肯定要比人好,因此,你需要做的只是開啟相應(yīng)的優(yōu)化;如果你的編譯器不支持這樣的特性,那么就把它扔掉……據(jù)我所知,目前在Intel平臺(tái)上指令封包方面做的最好的是Intel的C++編譯器,經(jīng)過(guò)Intel編譯器編譯的代碼的性能令人驚異地高,甚至在AMD公司推出的兼容處理器上也是如此。
從前一節(jié)的圖中我們不難看出,方案2中,如果誰(shuí)的動(dòng)作慢,那么他就會(huì)成為性能的瓶頸。實(shí)際上,CPU也不會(huì)像我描述的那樣四平八穩(wěn)地運(yùn)行,指令執(zhí)行的不同階段需要的時(shí)間(時(shí)鐘周期數(shù))是不同的,因此,縮短關(guān)鍵步驟(即,造成瓶頸的那個(gè)步驟)是縮短執(zhí)行時(shí)間的關(guān)鍵。
至少對(duì)于使用Intel系列的CPU來(lái)說(shuō),取數(shù)據(jù)這個(gè)步驟需要消耗比較多的時(shí)間。此外,假如數(shù)據(jù)跨越了某種邊界(如4或8字節(jié),與CPU的字長(zhǎng)有關(guān)),則CPU需要啟動(dòng)兩次甚至更多次數(shù)的讀內(nèi)存操作,這無(wú)疑對(duì)性能構(gòu)成不利影響。
基于這樣的原因,我們可以得到下面的設(shè)計(jì)策略:
|
第一條規(guī)則比較簡(jiǎn)單。例如,需要求一組數(shù)據(jù)中的最大值、最小值、平均數(shù),那么,最好是在一次循環(huán)中做完。
“于是,這家伙又?jǐn)了一段代碼”……
int a[]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}; int i; int avg, max, min; avg=max=min=a[0]; for(i=1; i<(sizeof(a)/sizeof(int)); i++){ avg /= i; |
Visual C++編譯器把最開始一段賦值語(yǔ)句翻譯成了一段簡(jiǎn)直可以說(shuō)是匪夷所思的代碼:
; int a[]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}; mov edi, 2 ; 此時(shí)edi沒有意義 mov esi, 3 ; esi也是!臨時(shí)變量而已。 mov DWORD PTR _a$[esp+92], edi mov edx, 5 ; 黑名單加上edx mov eax, 7 ; eax也別跑:) mov DWORD PTR _a$[esp+132], edi mov ecx, 9 ; 就差你了,ecx ; int i; ; int avg, max, min; ; avg=max=min=a[0]; mov edi, 1 ; edi搖身一變,現(xiàn)在它是min了。 mov DWORD PTR _a$[esp+96], esi mov DWORD PTR _a$[esp+104], edx mov DWORD PTR _a$[esp+112], eax mov DWORD PTR _a$[esp+136], esi mov DWORD PTR _a$[esp+144], edx mov DWORD PTR _a$[esp+152], eax mov DWORD PTR _a$[esp+88], 1 ; 編譯器失誤? 此處edi應(yīng)更好 mov DWORD PTR _a$[esp+100], 4 mov DWORD PTR _a$[esp+108], 6 mov DWORD PTR _a$[esp+116], 8 mov DWORD PTR _a$[esp+120], ecx mov DWORD PTR _a$[esp+124], 0 mov DWORD PTR _a$[esp+128], 1 mov DWORD PTR _a$[esp+140], 4 mov DWORD PTR _a$[esp+148], 6 mov DWORD PTR _a$[esp+156], 8 mov DWORD PTR _a$[esp+160], ecx mov DWORD PTR _a$[esp+164], 0 mov edx, edi ; edx是max。 mov eax, edi ; 期待已久的avg, 它被指定為eax |
這段代碼是最優(yōu)的嗎?我個(gè)人認(rèn)為不是。因?yàn)榫幾g器完全可以在編譯過(guò)程中直接把它們作為常量數(shù)據(jù)放入內(nèi)存。此外,如果預(yù)先對(duì)a[0..9]10個(gè)元素賦值,并利用串操作指令(rep movsdw),速度會(huì)更快一些。
當(dāng)然,犯不上因?yàn)檫@些問(wèn)題責(zé)怪編譯器。要求編譯器知道a[0..9]和[10..19]的內(nèi)容一樣未免過(guò)于苛刻。我們看看下面的指令段:
; for(i=1; ... mov esi, edi for_loop: ; avg+=a[i]; mov ecx, DWORD PTR _a$[esp+esi*4+88] add eax, ecx ; if(max < a[i]) cmp edx, ecx jge SHORT elseif_min ; max = a[i]; mov edx, ecx ; else if(min > a[i]) jmp SHORT elseif_min elseif_min: cmp edi, ecx jle SHORT elseif_end ; min = a[i]; mov edi, ecx elseif_end: ; [for i=1]; i<20; i++){ inc esi cmp esi, 20 jl SHORT for_loop ; } ; avg /= i; cdq idiv esi |
; esi: i ; ecx: 暫存變量, =a[i] ; eax: avg ; edx: max ; 有趣的代碼...并不是所有的時(shí)候都有用 ; 但是也別隨便刪除 ; edi: min ; i++ ; i與20比較 ; avg /= i |
上面的程序倒是沒有什么驚人之處。唯一一個(gè)比較嚇人的東西是那個(gè)jmp SHORT指令,它是否有用取決于具體的問(wèn)題。C/C++編譯器有時(shí)會(huì)產(chǎn)生這樣的代碼,我過(guò)去曾經(jīng)錯(cuò)誤地把所有的此類指令當(dāng)作沒用的代碼而刪掉,后來(lái)發(fā)現(xiàn)程序執(zhí)行時(shí)間沒有明顯的變化。通過(guò)查閱文檔才知道,這類指令實(shí)際上是“占位指令”,他們存在的意義在于占據(jù)那個(gè)地方,一來(lái)使其他語(yǔ)句能夠正確地按CPU覺得舒服的方式對(duì)齊,二來(lái)它可以占據(jù)CPU的某些周期,使得后續(xù)的指令能夠更好地并發(fā)執(zhí)行,避免沖突。另一個(gè)比較常見的、實(shí)現(xiàn)類似功能的指令是NOP。
占位指令的去留主要是靠計(jì)時(shí)執(zhí)行來(lái)判斷。由于目前流行的操作系統(tǒng)基本上都是多任務(wù)的,因此會(huì)對(duì)計(jì)時(shí)的精確性有一定影響。如果需要進(jìn)行測(cè)試的話,需要保證以下幾點(diǎn):
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對(duì)于絕大多數(shù)程序來(lái)說(shuō),計(jì)時(shí)測(cè)試是一個(gè)非常重要的東西。我個(gè)人傾向于在進(jìn)行優(yōu)化后進(jìn)行計(jì)時(shí)測(cè)試并比較結(jié)果。目前,我基于經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行的優(yōu)化基本上都能夠提高程序的執(zhí)行性能,但我還是不敢過(guò)于自信。優(yōu)化確實(shí)會(huì)提高性能,但人做的和編譯器做的思路不同,有時(shí),我們的確會(huì)做一些費(fèi)力不討好的事情。