软件性能优化方法汇编

Posted 2020-09-20 Write the code, change the wor

本文主要是对平时工作和Ulrich Drepper的《What Every Programmer Should Know About Memory》中软件性能优化方法的总结归纳，主要为了方便日后快速查看和检查，不涉及方法具体细节。本文涉及的软件性能优化手段包括cache、TLB、预取、多线程、总线带宽、NUMA等。日后会不定期更新。

cache优化

跳过cache

• 对于一次性的读写操作（比如网卡收发包等），因为数据不会被重复使用，所以没有必要把数据更新到cache line中，避免换出cache中有用数据。相关方法：_mm_stream_si32/_mm_stream_load_si128等。

L1D cache优化

• 改进数据局部性，如对于数组，1）把列访问改为行访问；2）把大矩阵切分成小矩阵，使数据集为一个cache line大小。
• 如果CPU支持vectorization特性，使用SIMD (Single Instruction, Multiple Data)操作，提高指令效率。相关方法：_mm_load_sd/_mm_add_pd/_mm_mul_pd等。
• 保证Critical Word First & Early Restart能最大发挥作用，最先使用的字段（Critical Word）放在数据结构的前面。
• 按数据结构字段顺序访问字段。
• 数据结构按cache line字长对齐。相关方法：__attribute((aligned(64))， posix_memalign等
• 字段保证自然对齐，不要使用pack属性。
• 大数据结构拆分成小数据结构。
• 数组（集中）结构优于链表（分散）结构。

L1I cache优化

• 使用分支预测，以便于编译器进行代码局部化优化。相关方法：__builtin_expect或-O2、-freorder-blocks编译器选项等。
• 使用小循环代码块。
• 保证代码对齐。相关方法：-falign_fuctions/-falign_jumps/-falign_loops=cache line字长等。

L2 cache优化

• 数据集保证在L2 cache大小以内，以便减少L2 cache miss。
• 对于超过L2 cache大小的大数据集，按L2 cache大小拆分成小数据集。

TLB优化

• 减少使用页面数，减少TLB miss。相关方法：减小软件目标文件大小，减少数据集大小等。
• 关闭内核 ASLR（Address Space Layout Randomization）特性，减少TLB miss。

预取优化

• CPU自带的硬件预取。一般功能简单，如不支持跨页，不支持非线性访问，2+次cache miss后才会触发等。可酌情关闭，使用软件预取。
• 软件预取。支持跨页和非线性访问。相关方法：__mm_prefetch、-fprefetch_loop_arrays等编译器选项等。
• 使能CPU OOO（out of order）特性的推测预取。不需要软件干预。
• 使用预取线程，要注意多线程同步问题。相关方法：超线程预取等。
• 使能CPU DCA（Direct Cache Access）特性。不需要软件干预。

多线程优化

并发优化

• 分离只读变量和读写变量，减少 false sharing，减少RFO（Request For Ownership）。相关方法：只读变量用const修饰等。
• 使用线程本地变量，减少RFO。相关方法：__thread等。
• 把变量分组集中，并按cache line对齐。相关方法：把只读变量、读写变量分别定义在不同的结构体中。

原子优化

• LL/SC (Load Lock/Store Conditional)。相关方法：__sync_add_and_fetch等。
• CAS (Compare-and-Swap)。相关方法：__sync_bool_compare_and_swap等。
• Transaction Menory。

内存总线带宽优化

• 设置线程亲和性（thread affinity）。保证工作在不同数据集的线程工作在不同的核上，从而保证L1 cache不共享。

NUMA优化

• 设置内存亲和性策略。相关方法：set_mempolicy等。
• 设置VMA地址空间亲和性策略。相关方法：mbind等。
• 设置线程的CPU和内存亲和性策略：相关方法：cpuset等。

其他

通过gcc自动优化分支预测。相关方法：配置-fprofile_use、-fprofile_generate编译器选项。

把共享数据转化为独享数据。相关方法：对于只读数据，通过复制；对于读写数据，通过先在各node上累加，然后把累加结果再累加得到最终结果。

用度量工具（如massif、memuage等）发现连续分配小内存块的代码流程，重构为分配连续地址的大内存块。

用度量工具（pagein, time等）统计缺页情况。针对缺页严重模块改用大页面以便减少缺页次数。相关技术：hugetlb等。

 

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