在这个网站上已经有很多性能问题了,但是在我看来,几乎所有的问题都是非常具体的,而且相当狭窄。几乎所有人都重复了避免过早优化的建议。

我们假设:

代码已经正常工作了 所选择的算法对于问题的环境已经是最优的 对代码进行了测量,并隔离了有问题的例程 所有优化的尝试也将被衡量,以确保它们不会使事情变得更糟

我在这里寻找的是策略和技巧,在一个关键算法中,当没有其他事情可做,但无论如何都要挤出最后百分之几。

理想情况下,尽量让答案与语言无关,并在适用的情况下指出所建议的策略的任何缺点。

我将添加一个带有我自己最初建议的回复,并期待Stack Overflow社区能想到的任何其他东西。


当前回答

在带有模板的语言(c++ /D)中,您可以尝试通过模板参数传播常量值。你甚至可以用开关来处理小的非常值集合。

Foo(i, j); // i always in 0-4.

就变成了

switch(i)
{
    case 0: Foo<0>(j); break;
    case 1: Foo<1>(j); break;
    case 2: Foo<2>(j); break;
    case 3: Foo<3>(j); break;
    case 4: Foo<4>(j); break;
}

缺点是缓存压力,因此这只会在深度或长期运行的调用树中获得,其中值在持续时间内是恒定的。

其他回答

虽然我喜欢Mike Dunlavey的回答,但事实上这是一个很好的答案,并且有支持的例子,我认为它可以简单地表达出来:

首先找出哪些事情最耗费时间,并了解原因。

它是时间消耗的识别过程,可以帮助您了解必须在哪里改进算法。这是我能找到的唯一一个全面的语言不可知论答案,这个问题已经被认为是完全优化的。同时假设您希望在追求速度的过程中独立于体系结构。

因此,虽然算法可能被优化了,但它的实现可能没有。标识可以让您知道哪个部分是哪个部分:算法或实现。所以,占用时间最多的就是你审查的首选对象。但是既然你说你想把最后的%挤出来,你可能还想检查一下较小的部分,那些你一开始没有仔细检查过的部分。

最后,对实现相同解决方案的不同方法的性能数据进行一些尝试和错误,或者可能的不同算法,可以带来有助于识别浪费时间和节省时间的见解。

HPH, asoudmove。

When you get to the point that you're using efficient algorithms its a question of what you need more speed or memory. Use caching to "pay" in memory for more speed or use calculations to reduce the memory footprint. If possible (and more cost effective) throw hardware at the problem - faster CPU, more memory or HD could solve the problem faster then trying to code it. Use parallelization if possible - run part of the code on multiple threads. Use the right tool for the job. some programing languages create more efficient code, using managed code (i.e. Java/.NET) speed up development but native programing languages creates faster running code. Micro optimize. Only were applicable you can use optimized assembly to speed small pieces of code, using SSE/vector optimizations in the right places can greatly increase performance.

向它扔更多的硬件!

以下是我使用的一些快速而粗糙的优化技术。我认为这是“第一关”优化。

了解时间都花在了什么地方。是文件IO吗?是CPU时间吗?是因为网络吗?是数据库吗?如果IO不是瓶颈,优化IO是没有用的。

了解您的环境了解在哪里进行优化通常取决于开发环境。例如,在VB6中,通过引用传递比通过值传递慢,但是在C和c++中,通过引用传递要快得多。在C语言中,如果返回代码表明失败,尝试一些东西并做一些不同的事情是合理的,而在Dot Net中,捕获异常比尝试前检查有效条件要慢得多。

在频繁查询的数据库字段上构建索引。你几乎总是可以用空间来换取速度。

在要优化的循环内部,我避免了必须进行任何查找。找到循环外的偏移量和/或索引,并重用循环内的数据。

最小化IO尝试以一种减少必须读或写的次数的方式进行设计,特别是在网络连接上

减少抽象代码必须通过的抽象层越多,它就越慢。在关键循环内部,减少抽象(例如,揭示避免额外代码的低级方法)

对于带有用户界面的项目,生成一个新线程来执行较慢的任务使应用程序感觉反应更快,尽管不是。

你通常可以用空间来换取速度。如果有计算或其他密集的操作,看看是否可以在进入关键循环之前预先计算一些信息。

缓存!要使几乎任何事情都变得更快,一个便宜的方法(在程序员的努力中)是在程序的任何数据移动区域添加缓存抽象层。无论是I/O还是只是传递/创建对象或结构。通常,向工厂类和读取器/写入器添加缓存是很容易的。

有时缓存不会给你带来太多好处,但这是一种简单的方法,只需添加缓存,然后在没有帮助的地方禁用它。我经常发现这样做可以获得巨大的性能,而无需对代码进行微观分析。