一、如何衡量程序的运行性能

二、性能优化技巧

1.利用高速缓存

　　高速缓存对数据的访问速度是普通内存的上百倍，它对性能的提升，在于两点：时间局部性和空间局部性。

　　时间局部性：被引用过一次的内存位置可能在不远的将来被多次访问。

　　空间局部性：如果一个内存位置被引用了一次，那么程序很可能在不久的将来引用其附近的另一个位置。

　　CPU 在缓存数据时，会按照局部性原则，缓存第一次访问的内存及其附近的数据，如果每次访问的数据不够连续或者同一数据长时间引用一次，使得缓存总是不被命中，导致直接对内存进行频繁的访问，最终使程序整体性能降低。为了更好的利用高速缓存，可以按照以下几个原则来编写代码：

——尽量确保定义的局部变量能被多次引用；

——在循环结构中，以较短的步长访问数据；

——对于数组结构，使用行优先遍历；

——循环体越小，循环迭代次数越多，则局部性越好；

alignas 关键字

　　在计算机内部，高速缓存是以缓存行的形式被组织的，也就是说，一大块连续的高速缓存会被分为多个组，每个组有多个行，每个行有固定的大小，一般为 64 个字节。当缓存不命中时，CPU 会将数据从低层次缓存中以固定的块大小（通常为缓存行大小）拷贝到更高层次的缓存行中。为了减少 CPU 需要进行的内存拷贝次数，我们希望连续的数据被组织在尽可能少的缓存行中。利用 alignas 关键字，将较长的数据设为 64 字节对齐，当这段数据被拷贝到高速缓存中时，会从缓存行的开头处开始放置数据，这在最大程度上的减少了连续数据需要的缓存行数，如下段代码所示：

struct data {

  char x;

  alignas(64) char y[118];

};

　　如果没有 64 字节对齐，这个数组可能会占三个缓存行，而现在只占了两个缓存行。

2.利用代码内联

　　通过 inline 关键字，可以建议编译器，将某个函数的实现内联到它的实际调用处。通过这种方式，程序不需要通过 call 指令来调用函数，省去了函数帧栈的创建和销毁过程，以节省 CPU 时钟周期。这是一种典型的时间换空间的思想。在函数需要被频繁调用时，这种方式对性能的提升尤为明显。但是，inline 关键字只是对编译器的建议，至于是否会采纳，还要看编译器的具体实现；同时，在高优化等级下，编译器也会自动采用内联对程序进行优化。

3.利用 restrict 关键字

　　restrict 关键字只能用于指针类型，用以表明该指针是数据的唯一访问方式。

4.消除不必要的内存引用

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