哪个程序经得起这样的优化？

#  一、思维导图

#  二、什么是性能优化？

性能优化指在不影响系统运行正确性的前提下，使之运行得更快，完成特定功能所需的时间更短，或拥有更强大的服务能力。

## 关注

不同程序有不同的性能关注点，比如科学计算关注运算速度，比如游戏引擎注重渲染效率，而服务程序追求吞吐能力。

服务器一般都是可水平扩展的分布式系统，系统处理能力取决于单机负载能力和水平扩展能力，所以，提升单机性能和提升水平扩展能力是两个主要方向，理论上系统水平方向可以无限扩展，但水平扩展后往往面临通信成本飙高（甚至瓶颈），单机处理能力下降的问题。

## 指标

衡量单机性能有很多指标，比如：QPS（Query Per Second）、TPS、OPS、IOPS、最大连接数、并发数等评估吞吐的指标。

CPU为了提高吞吐，会把指令执行分为多个阶段，会搞指令Pipeline，同样，软件系统为了提升处理能力，往往会引入批处理（攒包）等，但跟CPU流水线会引起Latency增加一样，伴随着系统负载增加也会导致延迟（Latency）增加，可见，系统吞吐和延迟是两个冲突的目标。

显然，过高的延迟是不能接受的，所以，服务器性能优化的目标往往变成：追求可容忍延迟（Latency）下的最大吞吐（Throughput）。

延迟（也叫响应时间：RT）不是固定的，通常在一个范围内波动，我们可以用平均时延去评估系统性能，但有时候，平均时延是不够的，这很容易理解，比如80%的请求都在10毫秒以内得到响应，但20%的请求时延超过2秒，而这20%的高延迟可能会引发投诉，同样不可接受。

一个改进措施是使用TP90、TP99之类的指标，它不是取平均，而是需确保排序后90%、99%请求满足时延的要求。

通常，执行效率（CPU）是我们的重点关注，但有时候，我们也需要关注内存占用、网络带宽、磁盘IO等，影响性能的因素很多，它是一个复杂的问题。

# 三、基础知识

能编写运行正确的程序不一定能做性能优化，性能优化有更高的要求，这样讲并不是想要吓阻想做性能优化的工程师，而是实事求是讲，性能优化既需要扎实的系统知识，又需要丰富的实践经验，只有这样，你才能具备case by case分析问题解决问题的能力。

所以，相比直接给出结论，我更愿意多花些篇幅讲一些基础知识，我坚持认为底层基础是理解并掌握性能优化技能的前提，值得花费一些时间掌握这些根技术。

## CPU架构

你需要了解CPU架构，理解运算单元、记忆单元、控制单元是如何既各司其职又相互配合完成工作的。

你需要了解CPU如何读取数据，CPU如何执行任务。

你需要了解数据总线，地址总线和控制总线的区别和作用。

你需要了解指令周期：取指、译指、执行、写回。

你需要了解CPU Pipeline，超标量流水线，乱序执行。

你需要了解多CPU、多核心、逻辑核、超线程、多线程、协程这些概念。

## 存储金字塔

CPU的速度和访存速度相差200倍，高速缓存跨越这个鸿沟的桥梁，你需要理解存储金字塔，而这个层次结构思维基于着一个称为局部性原理（principle of locality），它对软硬件系统的设计和性能有着极大的影响。

局部性又分为空间局部性和时间局部性。

### 缓存

现代计算机系统一般有L1-L2-L3三级缓存。

每个CPU核心有独立的L1、L2高速缓存，所以L1和L2是on-chip缓存；L3是多个CPU核心共享的，它是off-chip缓存。

L1缓存又分为i-cache（指令缓存）和d-cache（数据缓存），L1缓存通常只有32K/64KB，速度高达4 cycles。

L2缓存能到256KB，速度在8 cycles左右。

L3则高达30MB，速度32 cycles左右。

而内存高达数G，访存时延则在200 cycles左右。

所以CPU->寄存器->L1->L2->L3->内存->磁盘构成存储层级结构，越靠近CPU，存储容量越小、速度越快、单位成本越高，越远离CPU，存储容量越大、速度越慢、单位成本越低。

### 虚拟存储器（VM）

进程和虚拟地址空间是操作系统的2个核心抽象。

系统中的所有进程共享CPU和主存资源，虚拟存储是对主存的抽象，它为每个进程提供一个大的、一致的、私有的地址空间，我们gdb调试的时候，打印出来的变量地址是虚拟地址。

操作系统+CPU硬件（MMU）紧密合作完成虚拟地址到物理地址的翻译（映射），这个过程总是沉默的自动的进行，不需要应用程序员的任何干预。

每个进程有一个单独的页表（Page Table），页表是一个页表条目（PTE）的数组，该表的内容由操作系统管理，虚拟地址空间中的每个页（4M或者8M）通过查找页表找到物理地址，页表往往是层级式的，多级页表减少了页表的存储需求，命失（Page Fault）将导致页面调度（Swapping或者Paging），这个惩罚很重，所以，我们要改善程序的行为，让它有更好的局部性，如果一段时间内访存的地址过于发散，将导致颠簸（Thrashing），从而严重影响程序性能。

为了加速地址翻译，MMU中增加了一个关于PTE的小的缓存，叫翻译后备缓冲器（TLB），地址翻译单元做地址翻译的时候，会先查询TLB，只有TLB命失才会查询高速缓存（L1-2-3）。

## 汇编基础

了解汇编，了解几种寻址模式，了解数据操作、分支、传送、控制跳转指令。

理解C语言的if else、while/do while/for、switch case、函数调用是怎么翻译成汇编代码。

理解ebp+esp寄存器在函数调用过程中是如何构建和撤销栈帧的。

理解函数参数和返回值是怎么传递的。

## 异常和系统调用

异常会导致控制流突变，异常控制流发生在计算机系统的各个层次，异常可以分为四类：

中断（interrupt）：中断是异步发生的，来自处理器外部IO设备信号，中断处理程序分上下部。

陷阱（trap）：陷阱是有意的异常，是执行一条指令的结果，系统调用是通过陷阱实现的，陷阱在用户程序和内核之间提供一个像过程调用一样的接口“系统调用”。

故障（fault）：故障由错误情况引起，它有可能被故障处理程序修复，故障发生，处理器将控制转移到故障处理程序，缺页（Page Fault）是经典的故障实例

终止（abort）：终止是不可恢复的致命错误导致的结果，通常是硬件错误，会终止程序的执行。

## 内核态和用户态

你需要了解操作系统的一些概念，比如内核态和用户态，应用程序在用户态运行我们编写的逻辑，一旦调用系统调用，便会通过一个特定的中断陷入内核态，通过系统调用号标识功能，不同于普通函数调用，陷入内核态和从内核态返回需要做上下文切换，需要做环境变量的保存和恢复工作，它会带来额外的消耗，我们编写的程序应避免频繁做context swap，提升用户态的CPU占比是性能优化的一个目标。

## 进程、线程、协程

在linux内核中，进程和线程是同样的系统调用（clone），进程跟线程的区别：线程是共享存储空间的，每个执行流有一个执行控制结构体，这里面会有一个指针，指向地址空间结构，一个进程内的多个线程，通过指向同一地址结构实现共享同一虚拟地址空间。

通过fork创建子进程的时候，不会马上copy数据，而是推迟到子进程对地址空间进行改写，这样做是合理的，此即为COW（Copy On Write），在应用程序开发中，也有大量的类似借鉴。

协程是用户态的多执行流，C语言提供makecontext/getcontext/swapcontext系列接口，很多协程库也是基于这些接口实现的，微信的libco通过hook慢速系统调用（比如write，read）做到静默替换，非常巧妙。

## 链接

C/C++源代码经编译链接后产生可执行程序，其中数据和代码分段存储，我们写的函数将进入text节，全局数据将进入数据段，未初始化的全局变量进入bss，堆和栈向着相反的方向生长，局部变量在栈里，参数和返回值也会通过栈传递。

想要程序运行的更快，最好把相互调用，关系紧密的函数放到代码段相近的地方，这样能提高icache命中性。减少代码量、减少函数调用、减少函数指针同样能提高i-cache命中性。

内联既避免了栈帧建立撤销的开销，又避免了控制跳转对i-cache的冲刷，所以有利于性能。同样，关键路径的性能敏感函数也应该避免递归函数。

减少函数调用（就地展开）跟封装是相违背的，有时候，为了性能，我们不得不破坏封装和损伤可读性的代码，这是一个权衡利弊的问题。

## 常识和数据

CPU拷贝数据一般一秒钟能做到几百兆，当然每次拷贝的数据长度不同，吞吐不同。

一次函数执行如果耗费超过1000 cycles就比较大了（刨除调用子函数的开销）。

pthread_mutex_t首次加解锁大概耗时4000-5000 cycles左右，之后，每次加解锁大概120 cycles，O2优化的时候100 cycles，spinlock耗时略少。

lock内存总线+xchg需要50 cycles，一次内存屏障要50 cycles。

有一些无锁的技术，比如linux kernel里的kfifo，主要使用了整型回绕+内存屏障。

# 四、怎么做性能优化（TODO）

两个⽅向：提⾼运⾏速度 + 减少计算量。

性能优化监控先⾏，要基于数据⽽⾮基于猜测，要搭建能尽量模拟真实运⾏状态的压⼒测试环境，在此基于上获取的profiling数据才是有⽤的。

方法论：监控 -> 分析 -> 优化 三部曲 

# 五、几个具体问题（TODO）

1. 如何定位CPU瓶颈？

2. 如何定位IO瓶颈？

3. 如何定位⽹络瓶颈？

4.如何定位锁的问题？

5. 如何提⾼并发能⼒？

大家都知道锁会引入额外开销，但锁的开销到底有多大，估计很多人没有实测过，我可以给一个数据，一般单次加解锁100 cycles，spinlock或者cas更快一点。

使用锁的时候，要注意锁的粒度，但锁的粒度也不是越小越好，太大会增加撞锁的概率，太小会导致代码更难写。

多线程场景下，如果cpu利用率上不去，而系统吞吐也上不去，那就有可能是锁导致的性能下降，这个时候，可以观察程序的sys cpu和usr cpu，这个时候通过perf如果发现lock的开销大，那就没错了。