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在《》里，我说过，要调优性需要找到程序中的Hotspot，也就是被调用最多的地方，这种地方，只要你能优化一点点，你的性能就会有质的提高。在这里我给大家举三个关于代码执行效率的例子（它们都来自于网上）第一个例子
PHP中Getter和Setter的效率（）
这个例子比较简单，你可以跳过。
考虑下面的PHP代码：我们可看到，使用Getter/Setter的方式，性能要比直接读写成员变量要差一倍以上。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 | <?php //dog_naive.php class dog { public $name = "" ; public function setName( $name ) { $this ->name = $name ; } public function getName() { return $this ->name; } } $rover = new dog(); //通过Getter/Setter方式 for ( $x =0; $x <10; $x ++) { $t = microtime(true); for ( $i =0; $i <1000000; $i ++) { $rover ->setName( "rover" ); $n = $rover ->getName(); } echo microtime(true) - $t ; echo "\n" ; } //直接存取变量方式 for ( $x =0; $x <10; $x ++) { $t = microtime(true); for ( $i =0; $i <1000000; $i ++) { $rover ->name = "rover" ; $n = $rover ->name; } echo microtime(true) - $t ; echo "\n" ; } ?> |
这个并没有什么稀，因为有函数调用的开销，函数调用需要压栈出栈，需要传值，有时还要需要中断，要干的事太多了。所以，代码多了，效率自然就慢了。 所有的语言都这个德行，这就是为什么C++要引入inline的原因。而且Java在打开优化的时候也可以优化之。但是对于动态语言来说，这个事就变得有 点困难了。
你可能会以为使用下面的代码（Magic Function）会好一些，但实际其性能更差。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | class dog { private $_name = "" ; function __set( $property , $value ) { if ( $property == 'name' ) $this ->_name = $value ; } function __get( $property ) { if ( $property == 'name' ) return $this ->_name; } } |
动态语言的效率从来都是一个问题，如果你需要PHP有更好的性能，你可能需要使用来把PHP编译成C语言。
第二个例子
为什么Python程序在函数内执行得更快？（）
考虑下面的代码，一个在函数体内，一个是全局的代码。
函数内的代码执行效率为 1.8s
| 1 2 3 4 | def main(): for i in xrange ( 10 * * 8 ): pass main() |
函数体外的代码执行效率为 4.5s
| 1 2 | for i in xrange ( 10 * * 8 ): pass |
不用太纠结时间，只是一个示例，我们可以看到效率查得很多。为什么会这样呢？我们使用 反汇编函数体内的bytecode 代码，使用 反汇编全局bytecode，我们可以看到下面的反汇编（注意我高亮的地方）
| 1 2 3 | 13 FOR_ITER 6 (to 22) 16 STORE_FAST 1 (i) 19 JUMP_ABSOLUTE 13 |
| 1 2 3 | 13 FOR_ITER 6 (to 22) 16 STORE_NAME 1 (i) 19 JUMP_ABSOLUTE 13 |
我们可以看到，差别就是 和 ，前者比后者快很多。所以，在全局代码中，变量i成了一个全局变量，而函数中的i是放在本地变量表中，所以在全局变量表中查找变量就慢很多。如果你在main函数中声明global i 那么效率也就下来了。原因是，本地变量是存在一个数组中（直到），用一个整型常量去访问，而全局变量存在一个dictionary中，查询很慢。
（注：在C/C++中，这个不是一个问题）
第三个例子
为什么排好序的数据在遍历时会更快？（）
参看如下C/C++的代码：
| 1 2 3 4 5 6 7 | for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i) { // primary loop for (unsigned j = 0; j < arraySize; ++j) { if (data[j] >= 128) sum += data[j]; } } |
如果你的data数组是排好序的，那么性能是1.93s，如果没有排序，性能为11.54秒。差5倍多。无论是C/C++/Java，或是别的什么语言都基本上一样。
这个问题的原因是—— （分支预判）伟大的stackoverflow给了一个非常不错的解释。
考虑我们一个铁路分叉，当我们的列车来的时候， 扳道员知道分个分叉通往哪，但不知道这个列车要去哪儿，司机知道要去哪，但是不知道走哪条分叉。所以，我们需要让列车停下来，然后司机和扳道员沟通一下。这样的性能太差了。
所以，我们可以优化一下，那就是猜，我们至少有50%的概率猜对，如果猜对了，火车行驶性能巨高，猜错了，就得让火车退回来。如果我猜对的概率高，那么，我们的性能就会高，否则老是猜错了，性能就很差。
Image by Mecanismo, from Wikimedia Commons:
我们的if-else 就像这个铁路分叉一样，下面红箭头所指的就是搬道器。
那么，我们的搬道器是怎么预判的呢？就是使用过去的历史数据，如果历史数据有90%以上的走左边，那么就走左边。所以，我们排好序的数据就更容易猜得对。
| 1 2 3 4 5 6 7 | T = 走分支（条件表达式为 true ） N = 不走分支(条件表达式为 false ) data[] = 0, 1, 2, 3, 4, ... 126, 127, 128, 129, 130, ... 250, 251, 252, ... branch = N N N N N ... N N T T T ... T T T ... = NNNNNNNNNNNN ... NNNNNNNTTTTTTTTT ... TTTTTTTTTT (easy to predict) |
| 1 2 3 4 | data[] = 226, 185, 125, 158, 198, 144, 217, 79, 202, 118, 14, 150, 177, 182, 133, ... branch = T, T, N, T, T, T, T, N, T, N, N, T, T, T, N ... = TTNTTTTNTNNTTTN ... (completely random - hard to predict) |
从上面我们可以看到，排好序的数据更容易预测分支。
对此，那我们怎么办？我们需要在这种循环中除去if-else语句。比如：
我们把条件语句：
| 1 2 | if (data[j] >= 128) sum += data[j]; |
变成：
| 1 2 | int t = (data[j] - 128) >> 31; sum += ~t & data[j]; |
“没有分叉”的性能基本上和“排好序有分支”一个样，无论是C/C++，还是Java。
注：在GCC下，如果你使用
-O3or-ftree-vectorize编译参数，GCC会帮你优化分叉语句为无分叉语句。VC++2010没有这个功能。
最后，推荐大家一个网站——，网站上的有一些教程告诉你。
（全文完）