如何写出高效的CPU友好代码

理解CPU和编译器的重要性

在计算机科学中，理解CPU（中央处理单元）和编译器的重要性是实现高性能编程的关键。CPU是计算机的核心部件，它决定了计算机的基本运算能力，而编译器则作为代码与CPU之间的”翻译者”，其性能直接影响着代码执行的效率。

优化CPU应用的理念和技术

优化CPU应用的理念和技术，一般包括以下几个方面：

• 充分利用Cache：高速缓存是位于CPU和内存之间，用于存储频繁使用的数据的硬件。通过优化代码，可以使得更多的数据被缓存，减少从内存中读取数据的时间，从而提高代码的执行效率。
• 理解CPU体系结构：不同的CPU体系结构、编译器以及代码结构可以影响程序运行的效率。因此，要想充分利用CPU的性能，就需要深入理解CPU的体系结构和编译器的工作原理。
• 编写对Cache一致性协议友好的程序：为了提高CPU的性能，现在的Cache设计越来越依赖于一致性协议。因此，编写对Cache一致性协议友好的程序，也可以提高程序的性能。

编译器对代码性能的影响

编译器对代码性能的影响主要体现在：

• 编译器优化：现代编译器具有强大的优化功能，能够通过对代码的分析优化，改变指令的执行顺序，删除无用的代码等手段提高代码的执行效率。
• 编译器友好化：通过编写编译器友好的代码，让编译器能够更好地理解程序员的意图，可以有效地提高代码的执行效率。
• 接口设计与参数优化：在编译器进行编译优化时，如果接口设计合理、参数配置得当，可以大大提高编译效率和程序运行效率。

CPU缓存优化方法

随着软件性能瓶颈愈发明显，在软件设计和开发中，优化代码以提高CPU缓存性能的重要性日益显现出来。本文将就理解CPU缓存及编写CPU缓存友好型代码进行深入探讨。

理解CPU缓存

CPU内部嵌入了高速缓存(CPU Cache)，虽然它的存储容量相对较小，但由于离CPU核心比较近，读写速度显著快于内存。因此，优化代码以提高CPU缓存的数据读取速率，是提升代码性能的重要途径之一。本部分我们将围绕如何提高「数据缓存」和「指令缓存」的命中率进行讨论。

• 数据缓存：数据缓存是存储程序运行数据的缓存区，优化数据缓存的关键在于编写出具有良好访问局部性的程序，即重复使用一段程序或一段数据的特性。这样更有可能把读取的数据预加载到高速缓存中，从而提高读取速度。
• 指令缓存：指令缓存则负责存储待执行的程序指令，如果我们设计的程序有较强的局部性，这些指令会优先被加载到指令缓存中，增加了程序运行效率。
• 全相联高速缓存：全相联高速缓存可以将任意存储块映射到任意的缓存行，提供更高的灵活性，适用于小的高速缓存，例如虚拟内存系统中的翻译备用缓冲器（TLB）。

CPU缓存友好型代码的编写技巧

在编程实践中，我们可以通过组织数据和指令流程的方式，提高代码对高速缓存的友好性，以提高程序运行性能。以下我们将分享一些关于编写CPU缓存友好型代码的实用技巧。

实际案例分析

面对庞大且复杂的项目代码，用心组织和优化代码经常会带来意想不到的性能提升。本文将结合实际案例，详细分析如何用心组织代码，编写CPU友好的代码，以及并行计算的实战应用，为大家呈现一场代码性能优化实战课程。

• 用心组织代码的案例分析

  「2023年11月6日」以及「2023年3月15日」的文章中，明确提出用心组织的代码百倍提升性能的观点，阐述了经过优化的代码在保证可读性的同时，也能够带来性能的提升。具体的操作如循环交换，合并循环等方法，都可以减少cache miss，让CPU有更高的cache命中率。例如，在处理大数据的时候，通过改变数据库查询的方式，使用事务处理等手段，可以大大缩短查询时间，提高数据处理效率。同样的，在使用多线程处理任务时，通过合理任务分配和优化线程数量，可以使代码运行更加高效。

• 编写CPU友好代码的实战应用

  「2020年10月18日」以及「2012年2月15日」的文章中，重点介绍了高速缓存的原理，以及如何提高命中率，并通过实例解析了CPU从高速缓存中取数据的过程。其中，「2022年6月8日」的文章展示了如何在Java SDK 的ArrayBlockingQueue中维护有效的队列数组，以处理队列中的出队索引和入队索引，从而避免多核CPU同时操作统一缓存行，可以有效解决CPU Cache命中失败的伪共享问题。在此基础上，本文将通过具体代码解析，如如何在LCD1602上通过特定的启动代码实现显示效果，为读者演示在实际编程中如何编写CPU友好的代码。

提高代码性能的其他注意事项

在代码优化过程中，我们不应该只关注数据库操作，而更需要重视如何对代码进行全局性优化以提高其执行效率。同时，我们还应该意识到数据的访问顺序和条件分支的设置都会极大影响代码效能。

数据库操作与代码性能

我们日常编写的代码通常需要进行数据库操作，这些操作对于代码性能的影响是非常大的。对数据库进行增删改查（CRUD）操作是开发过程中必不可少的步骤，然而，仅比较考虑如何高效地完成数据库操作是不足够的，应该更加关注如何对代码进行全局优化，让我们的代码在CPU上更加高效地运行。
例如，我们需要注意：

• 慎用数据库游标。大部分数据库都提供了游标这个功能，它让我们能够逐行的对查询结果进行处理。但是游标的使用效率相对较低，如果没有特别的需要，应当尽量避免使用游标。
• 尽量减少数据库操作的次数。我们每次对数据库进行操作，都需要建立连接，这个过程需要消耗大量的系统资源。因此，如果可能的话，我们尽量将多次操作合并到一次操作中执行，以此来减少系统资源的消耗。
• 使用存储过程。存储过程是预先编写好的SQL语句集合，存储在服务器上，可直接调用执行。其优点是可以尽量减少网络传输的事件，提高执行效率，同时降低数据库服务器的负载。

确保代码对高速缓存友好的基本方法

高速缓存对于提高代码性能有着重要的作用，因此，确保代码对高速缓存友好是优化代码的一个重要方向。提升代码对高速缓存的友好性，可以遵循如下几个基本原则：

• 按顺序访问数据（操作连续内存）：这样做能够更好地利用数据缓存，提高读数据缓存的命中率，进而提高代码的运行速度。
• 有规律的条件分支（如数据集先排序再处理）：利用指令缓存，提高指令执行效率，同时可以让CPU更好地预测分支情况，加快运算速度。
• 确保数据存储的连续性：例如，在Java中，二维数组在内存中是行连续的，但是行与行之间可能并不连续，这就可能造成CPU在执行时需要不停地跳跃获取数据，这样就会增加访问延迟，影响代码的运行速度。

Q1：如何优化CPU的性能？

A1:
优化CPU的性能通常可以通过以下几个方面来实现：

• 按顺序访问数据：这种方式可以利用CPU的数据缓存，尤其是操作连续内存，可以提高数据缓存的命中率。
• 有规律的条件分支：例如，在处理数据集之前进行排序，这可以充分利用指令缓存，提高缓存命中率。
• 编写CPU友好的代码：这是一种更高级的优化方式，通过编写能够充分利用CPU缓存的代码，可以提升性能。

Q2：何谓CPU友好的代码？

A2:
CPU友好的代码是指写出的代码可以让CPU的执行效率最高的代码。这种代码通常具有以下特点：

• 有效地利用CPU Cache：CPU Cache是CPU内部的高速缓存，其读写速度极快。在编写代码时，如果可以让CPU直接从Cache中读取数据，而不是从远离CPU的内存中读取，就可以极大地提升程序运行的效率。
• 有良好的访问局部性：这需要写出具有良好访问局部性的程序，也就是对高速缓存友好的代码。例如Java的二维数组在内存里面是行连续的，但是行与行之间不一定连续，这就需要程序员在编码时充分考虑。
• 充分利用编译器优化：现代编译器有很强的优化能力，但有些代码编译器不能进行优化。对编译器有基础的了解并利用其优化可能性，才能写出高性能的代码。

Q3：优化CPU的性能是否有具体的案例解读？

A3:
以下面的实例来说明：Java SDK 的ArrayBlockingQueue，其内部维护了4 个成员变量，分别是队列数组items、出队索引takeIndex、入队索引putIndex。如果此时有多核CPU同时访问同一缓存行中的数据，就会导致CPU Cache命中失败的伪共享问题。为了避免这种情况，就需要避免多核CPU同时操作统一缓存行。