性能調(diào)優(yōu)那些事兒

問題

性能優(yōu)化是軟件開發(fā)中最重要的活動阵苇，也是軟件工程中的深水區(qū)刚陡，可以說也是衡量一個程序員能力高低的標(biāo)準(zhǔn)阶剑。在大廠的面試中性能調(diào)優(yōu)的問題也是最常見的经瓷，比如：為什么Nginx的單線程處理網(wǎng)絡(luò)連接模型吞吐量與效率會如此之高翠储？為什么Kafka的吞吐量會比其他的消息隊列高绘雁？redisTPS/QPS比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫高出幾個數(shù)量級？

要想回答這些問題援所，需要做很多的實踐與探索庐舟，而且要面對雜亂無章的、真真假假的網(wǎng)絡(luò)文章住拭，需要耗費大量的時間挪略，這也就是程序員常說的“我變強了历帚，也TM禿了”的感慨原因。

雖然性能調(diào)優(yōu)的方法與例子非常多杠娱，幾乎而且每年都會涌現(xiàn)出新的技術(shù)挽牢、框架，很多知識因為各種原因進行了很高層次的包裝摊求，不容易看到其本質(zhì)原理禽拔，很多事實、證據(jù)需要翻源碼才能獲得室叉，但是因為知識點分散睹栖，過程困難而且枯燥。那么有沒有一些通用的優(yōu)化原則茧痕，或者基線呢野来？我想應(yīng)該是有的，如果你想了解這方面的知識踪旷，這篇文章就屬于你梁只。

起源

著名的計算機科學(xué)家的Don Knuth認(rèn)為計算機程序調(diào)優(yōu)只有兩種方式：

1、減少執(zhí)行算法的指令數(shù)埃脏；

2搪锣、減少單條指令運行的時間。

這是一個高度抽象的近乎公理一般的結(jié)論彩掐，看似平淡而無趣构舟，但是卻推測出計算機程序的基本特點與邊界，而我想面對一件具體的問題堵幽，定義其問題的邊界是十分重要的狗超，它能指導(dǎo)我們做事的方式與方法，避免一些錯誤與不必要的努力朴下。那么計算機程序運行的邊界在哪努咐？我想有這些：

• 計算機程序是由指令組成的，在計算機能完成的任何工作都能對應(yīng)到一條或者若干條指令殴胧；
• 每條指令都會消耗時間渗稍，而指令不同執(zhí)行所需要的時間也會長或者短，通過提高指令執(zhí)行運行速度可以提高程序運行效率团滥；
• 同時加匈，完成一個任務(wù)（算法）所消耗的指令數(shù)目也可以多也可以少茁帽，通過優(yōu)化完成指令的數(shù)目可以加快程序的運行。

好了，我們到這里已經(jīng)講現(xiàn)在我們能夠用的調(diào)優(yōu)武器都介紹完了衰絮，有沒有感覺到呢肴裙？計算機暴露給程序員的調(diào)優(yōu)目標(biāo)就是減少程序指令數(shù)目與“減少”程序指令的執(zhí)行時間。

當(dāng)然，你可能要說召嘶，我們在實際項目中哪有時間或者條件去跟蹤、分析每條指令的執(zhí)行哮缺？有那閑工夫苍蔬，我們項目早就做完了；再說了蝴蜓，我們在項目中對于性能調(diào)優(yōu)都會討論緩存方案啊碟绑、多線程并行啊茎匠；說到IO速度慢我們可以用redis格仲、kafka啊這些工具來應(yīng)對，那么這些常用的手段是否跟前面介紹的兩個基本原則有關(guān)系呢诵冒？

我想凯肋，我們不僅目前所有的工具優(yōu)化實例都會對應(yīng)到以上兩個原則上；而且可以預(yù)測汽馋，只要計算機結(jié)構(gòu)不發(fā)生本質(zhì)的變化（比如量子計算機的普及）那么所有程序調(diào)優(yōu)的活動都能對應(yīng)到這兩個基本的定理上來侮东，這給我們分析程序性能劃定了界限、指明了道路豹芯。

下面我們來詳細分析下這兩個原則的實際落地實例悄雅，我將整個程序調(diào)優(yōu)活動按照上面兩個定理化成兩大類——加快指令執(zhí)行速度與減少執(zhí)行代碼的數(shù)量，先看看加快指令執(zhí)行速度的例子铁蹈。

加快指令執(zhí)行速度

你可能感到奇怪宽闲，我們在項目中使用的絕大多數(shù)優(yōu)化手段，如緩存與并發(fā)都可以歸類到這種類型的優(yōu)化握牧。程序員一般來說不是硬件工程師容诬，我們一般不會去優(yōu)化某條硬件指令的執(zhí)行速度，但是我們可以通過優(yōu)化組合程序指令執(zhí)行順序并利用硬件工程師提供的“便利條件”變向的達到加快指令運行速度的目的沿腰。

舉個例子：我們程序的目標(biāo)是將一個20斤的西瓜吃完览徒，一個人顯然一天是吃不完的，可能需要吃兩天颂龙，為了好計算我們假設(shè)一個人吃完要20天习蓬；但是如果四個人同時吃呢？5天就吃完了厘托，西瓜的總量沒有變化友雳，還是20斤稿湿，現(xiàn)在執(zhí)行的速度從20天提升到5天铅匹，提高了4倍；那么饺藤，對于執(zhí)行的速度就從1天吃1斤提升到了0.25天吃1斤包斑，相當(dāng)于單條指令的執(zhí)行速度提高了4倍——這就是并行計算能加快執(zhí)行指令速度的原理流礁。

再舉個例子：我們的程序是做菜，做菜這個程序分為2個大的階段罗丰，首先神帅，我們必須出門買菜；然后在廚房將買回來的菜做成熟菜萌抵≌矣考慮兩種執(zhí)行策略：

1. 首先拿著菜譜進入廚房開始炒菜；按照菜譜的順序開始執(zhí)行绍填；當(dāng)炒菜的時候發(fā)現(xiàn)缺失的食材霎桅，中斷炒菜的過程，出門去菜市場買菜讨永，將缺失的食材買回來后繼續(xù)炒制滔驶；然后循環(huán)這個過程直到最后完成整個菜的炒制過程；
2. 首先做規(guī)劃卿闹，看看菜譜收集需要的食材清單揭糕；然后根據(jù)食材的清單出門買菜；菜買回來后進入廚房按照菜譜的順序去執(zhí)行锻霎。

我們可以對比下兩種執(zhí)行策略著角，可以根據(jù)我們的生活經(jīng)驗很快得出一個結(jié)論：

1、兩種策略都能完成任務(wù)旋恼，而且完成任務(wù)所執(zhí)行的步驟——“菜譜”是相同的雇寇，也就是完成的指令數(shù)目是一樣多的；

2蚌铜、顯然第二種策略比第一種要優(yōu)秀锨侯。因為它執(zhí)行的時間比第一種要快很多，因為出去買菜是一個費時的指令冬殃，如果每準(zhǔn)備一個食材就要出門買菜囚痴，那么整個執(zhí)行過程會被拖長；然而审葬，一個人出去買菜的“通信帶寬”往往會比較大深滚，比如，你出去一次可以同時攜帶大于1個的食材涣觉，甚至在帶寬不足的時候還能采用騎車或者開車的方式增加帶寬痴荐，所以第一種策略無形中浪費了很多“計算資源”所以效率更低。這個例子很清晰的說明了計算機中“緩存”這個重要的概念官册。我們通過分析生兆，執(zhí)行的任務(wù)總量沒變，但是通過合理利用計算資源（硬件工程師提供的“便利條件”）能夠大幅的提升計算速度膝宁。

并行計算與緩存是軟件工程中的常用方法論鸦难，下面我舉幾個例子來說明他們的重要性根吁。

程序在底層的并行化——CPU的流水線模型

并行計算為什么能夠“看上去”提高單條指令的速度，我想其本質(zhì)原因就是CPU的計算速度與數(shù)據(jù)傳遞過程中的速度嚴(yán)重不匹配合蔽，前者往往比后者快5-7個數(shù)量級——CPU的計算速度是內(nèi)存頻率的5個數(shù)量級击敌；所以計算資源被嚴(yán)重浪費了，換句話說我們程序員的任務(wù)是更好的利用CPU的計算資源拴事，不能讓它們歇著沃斤。那我們先看看硬件工程師是怎么提高CPU的執(zhí)行效率的，這些知識能夠讓我們在寫程序的時候有更多的黑魔法可以用刃宵。一種一個典型的優(yōu)化手段就是讓指令在CPU中并行的執(zhí)行——CPU流水線模型轰枝。

這里有一個前提，我們所針對的環(huán)境是單CPU單核處理器组去，如果是我們常見的多核那么不在這個范圍內(nèi)討論鞍陨。

什么是流水線模型

流水線模型來源于生活，還是以上面炒菜的例子从隆，我們在廚房里面一般都有處理食材的單元诚撵，還有炒菜的單元；我們在處理食材的時候键闺，炒鍋是空閑的寿烟，而在炒菜的時候砧板是空閑的；那么要提高“廚房”的吞吐量辛燥，我們就可以安排兩個人一起協(xié)同工作筛武，當(dāng)前一個人處理完食材交給廚師烹制的時候，切菜工可以接著處理下一個食材挎塌，而不是等著廚師炒完菜再“l(fā)oad”下一個食材——這就是流水線模式徘六，我們的單核CPU就是這么工作的。

CPU的多級流水線

我們拿兩條高級語言編寫的累加代碼說明CPU多級流水線如何工作：

i=0; //將0賦值給變量i

i=i+1;//將i累加1

這兩條指令在多級流水線（超流水線）CPU中是并行執(zhí)行的榴都，為什么呢待锈？我們來詳細闡述下代碼如何在CPU上執(zhí)行的。有兩個前置的知識點：

1. 不管是什么語言嘴高，最后只能由CPU來執(zhí)行竿音；我沒見過人寫的代碼可以脫離計算機來運行的；
2. CPU運行代數(shù)計算的部件（布爾代數(shù)是核心）拴驮，這就將程序分成了數(shù)據(jù)部分（變量）與算法（代碼）部分春瞬，這也是program=data structure+algorithm的原因；任何程序都能表示成f(x) = ax+b的多項式形式套啤，帶入不同的數(shù)據(jù)會得到唯一的不同的運算結(jié)果宽气，這也是為什么我們寫的方法被叫成函數(shù)的原因；
3. CPU與內(nèi)存是綁定在一起的，不可分開抹竹；缺少其中一方线罕，程序就無法執(zhí)行止潮，這是馮諾依曼計算構(gòu)架的基礎(chǔ)窃判；程序存在內(nèi)存中，CPU通過取址指令來加載指令到寄存器喇闸，然后邏輯運算單元通過讀寫寄存器的數(shù)據(jù)完成一次計算袄琳；
4. 一個機器碼，比如累加操作燃乍，在CPU內(nèi)部會被分解成若干條”微指令”來執(zhí)行唆樊，這樣可以提高CPU的吞吐量。（注：你是不是遇到過很多跟微相關(guān)的概念：RICS刻蟹、微內(nèi)核逗旁、微服務(wù)，將復(fù)雜的過程分解成相關(guān)的部分有利于資源的利用與控制舆瘪，這是所有工程都適用的治理手段片效，這是另一個話題了以后介紹）。

可以看到對于一條指令至少可以分解成兩個階段英古，比如：i=0這條代碼淀衣，可以分解成：

1. 取指令：Cpu發(fā)送load指令，從內(nèi)存中獲取程序機器碼召调；
2. 譯碼：通過指令譯碼單元將機器碼翻譯成控制電路信號膨桥；
3. 執(zhí)行：執(zhí)行賦值指令；
4. 訪存：獲取i對應(yīng)的內(nèi)存地址唠叛；
5. 寫回：將結(jié)果0寫回到i對應(yīng)的內(nèi)存地址存儲單元只嚣。

這些階段對于“i=0”這行代碼來說只能串行執(zhí)行，但是細心的你可能會發(fā)現(xiàn)艺沼，當(dāng)cpu執(zhí)行完取指令操作介牙，就空閑了；譯碼單元執(zhí)行完譯碼操作也空閑了澳厢，而此時“i=0”還沒跑完环础，不能執(zhí)行下一條指令，只能等著剩拢，這就造成了CPU資源浪費线得，一條賦值操作要等5個“周期”才能執(zhí)行下一條“i=i+1”代碼。為了提高吞吐量徐伐，CPU流水線模式應(yīng)運而生贯钩。

CPU5級流水線

這是一個典型的5級流水線，可以看到，指令2不需要等到指令1完成計算結(jié)果寫回操作就能開始取指令角雷、開始執(zhí)行祸穷；同時，第三條指令也不需要等到第二條指令執(zhí)行完就能開始執(zhí)行勺三；這樣一個5級流水線可以同時并行處理5條代碼雷滚；CPU的吞吐量從5個“時鐘周期”完成1條指令，提高到1個“時鐘周期”完成1條指令吗坚，吞吐量加大了5倍之多祈远，其宏觀效應(yīng)就是單條指令的耗時從5個單位時間減小到1個單位時間，加快了運行速度商源。

那么怎么利用流水線技術(shù)來寫出高效的程序呢车份？舉個簡單的例子：

int sum,sum1,sum2,sum3,sum4;
for(i = 0;i<100;i+=4){
    sum0+=a[i];
    sum1+=a[i+1];
    sum2+=a[i+2];
    sum3+=a[i+3];
}
sum = sum1+sum2+sum3+sum4;

當(dāng)你在看一些高性能組件的源代碼時你可能會看到這種代碼，為什么循環(huán)的步長會從1變成到4牡彻？那是因為扫沼，目標(biāo)機器的CPU流水線中有“超標(biāo)量”的功能用于解決流水線的指令冒險問題，而這個代碼運行的CPU有4個超標(biāo)量單元庄吼，可以同時執(zhí)行4個整形加法運算缎除，所以for循環(huán)中的四個加法累加操作是同時執(zhí)行的，可以有效的加快循環(huán)執(zhí)行速度霸褒。

關(guān)于如何利用CPU內(nèi)的黑魔法寫出高效的程序本身有太多的話題伴找，限于篇幅這里不展開，但是可以看出CPU里面的世界遠比我們想象得復(fù)雜废菱，同時技矮，這種微觀世界的優(yōu)化原則也跟高級的企業(yè)級優(yōu)化原則有很多共同的特點，這也使得我們可以利用相同的方式在各個層次上寫出高效的程序提供了理論基礎(chǔ)殊轴。

注：世間的任何好都會帶來弊端衰倦，CPU流水線也不例外，如指令沖突旁理，數(shù)據(jù)沖突樊零，控制沖突等等會造成CPU計算錯誤或者延遲；但是流水線帶來的收益實在太過于明顯孽文，所以人們又不斷開發(fā)出“超標(biāo)量”驻襟、“分支預(yù)測”、“L1cache指令與數(shù)據(jù)分開存儲的哈佛結(jié)構(gòu)”等等技術(shù)來彌補芋哭，使得X86這種CPU的控制電路變得越來越復(fù)雜沉衣，功耗也越來越高；使得在手機上的市場出現(xiàn)明顯短板减牺，從而拖累了很多公司在移動設(shè)備上的失斖阆啊（如微軟）存谎。

程序底層緩存優(yōu)化技術(shù)——CPU的緩存行技術(shù)

現(xiàn)在我們來看看緩存優(yōu)化技術(shù)，也就是前文說的“買菜部分”的優(yōu)化肥隆，通過那個例子我們可以總結(jié)出緩存類優(yōu)化技術(shù)的共同特點：

1. 緩存技術(shù)并不能減少指令代碼的數(shù)量既荚，也就是說緩存技術(shù)并不能減少“讀取”操作本身的次數(shù)；更進一步說是優(yōu)化前的程序的執(zhí)行邏輯跟優(yōu)化后的執(zhí)行邏輯不會產(chǎn)生變化栋艳；
2. 緩存技術(shù)針對的是讀場景恰聘，往往是高速處理部件讀取低速處理部件數(shù)據(jù)時使用；適用于讀多寫少的場景嘱巾；
3. 緩存雖然能夠加快速度憨琳，但是對于系統(tǒng)來說會增加額外邏輯的復(fù)雜度诫钓；有些場景要慎用旬昭。

我們依然延續(xù)上節(jié)對CPU運行指令的解構(gòu)過程，看看CPU如何使用緩存技術(shù)來加快程序的執(zhí)行菌湃，以及如何利用緩存技術(shù)寫出高效的代碼问拘。

CPU流水線與馮諾依曼瓶頸

我們可以回到最開始——CPU的流水線技術(shù)；最開始流水線技術(shù)其實有一個大的bug惧所，或者說因為解決了這個問題CPU才會有流水線技術(shù)的誕生——馮諾依曼瓶頸骤坐。

馮諾依曼瓶頸其實通俗點講就是CPU與內(nèi)存之間的訪問速度Gap，為什么會有這個gap呢下愈？根本原因是馮諾依曼設(shè)計的計算機是指令存儲執(zhí)行構(gòu)架的計算機纽绍，它將程序的執(zhí)行與存儲做了分離，執(zhí)行方只提供指令的列表與執(zhí)行單元势似，而程序員按照執(zhí)行單元提供的有限條指令組合出不同的程序來存儲到內(nèi)存中拌夏，CPU通過讀取內(nèi)存中的代碼執(zhí)行，然后將執(zhí)行結(jié)果返回到內(nèi)存履因。這是一個劃時代的創(chuàng)新障簿，使得現(xiàn)代程序員不用為了實現(xiàn)特定的功能去思考如何修改CPU的指令集，也極大的簡化了編程這個活動栅迄，推動了IT產(chǎn)業(yè)的進程站故。但是也帶來了一個問題，CPU不存儲指令與數(shù)據(jù)毅舆，那么就要訪問內(nèi)存西篓，由于工藝原因，CPU與內(nèi)存是有很大的訪問延遲的憋活；打個比方岂津，如果把人類世界的1秒代表CPU執(zhí)行一條指令的時間，那么訪問一次內(nèi)存就相當(dāng)于過了5分多鐘余掖，300倍的gap寸爆，這是什么概念的礁鲁，如果不做緩存，我們運行打開微信這樣的App需要半個小時以上的時間赁豆，顯然是不合理的仅醇。

我們再看看前面的5級流水線CPU，其中兩條微指令“取指”與“訪存”的語義是從內(nèi)存中l(wèi)oad數(shù)據(jù)魔种，那么因為馮諾依曼瓶頸的存在析二，這兩個微指令的延遲將是其他三個指令的100多倍；而流水線的吞吐量是有短板效應(yīng)的节预，它只跟執(zhí)行時間最長的步驟有關(guān)叶摄，如果要得到一個高效的流水線就必須將任務(wù)的步驟進行均分，避免短板的出現(xiàn)安拟；所以如果不解決馮諾依曼瓶頸就無法實現(xiàn)CPU的流水線技術(shù)蛤吓。

CPU的緩存行技術(shù)

為了解決馮諾依曼瓶頸，CPU硬件工程師糠赦，在不改變原有執(zhí)行邏輯的基礎(chǔ)之上增加了3層緩存層会傲，分別是L1、L2與L3層拙泽，如下圖：

CPU緩存

他們的容量跟訪問速度成反比淌山，但是跟CPU基本還在一個數(shù)量級上，比如典型的多核Intel X86 CPU顾瞻，L1是32K-64K泼疑，L2 256K-512K，L3 4M-8M荷荤。

增加了3層cache后退渗，CPU的內(nèi)存訪問模型發(fā)生了變化：

1. L1、L2與L3都被封裝到CPU中梅猿，外界不可見氓辣；
2. 每個計算核心core有自己的L1 L2Cache，而所有核心共享一個L3 Cache袱蚓；
3. CPU不會直接訪問內(nèi)存了钞啸，它只會從L1中加載數(shù)據(jù)與代碼；
4. 形成了訪問代理鏈喇潘，L1層負責(zé)代理L2体斩，L2負責(zé)代理L3，L3又稱環(huán)形電路負責(zé)代理整個內(nèi)存颖低；上層屏蔽下層絮吵；
5. L1、L2與L3是按照緩存行cacheline來管理的忱屑，而不是一個個的字節(jié)蹬敲，一個cacheline通常有64個字節(jié)暇昂。

其中第5點是值得特別關(guān)心的，因為引入了一個新的概念——cacheline伴嗡。這是個什么東西呢急波？還記得上文中買菜的例子，在生活中我們出去買菜肯定不是一次只買一個菜回來瘪校，而是將所有需要的菜一次都買回來澄暮，而出去一次買多少菜呢？CPU規(guī)定一次64個字節(jié)阱扬。

緩存行優(yōu)化的原理

那么你可能會問泣懊，緩存行為什么能加快CPU讀取數(shù)據(jù)的速度呢？而緩存行又有什么特點呢麻惶？

1. 減少了CPU直接訪問內(nèi)存的次數(shù)馍刮，提高了取址指令的執(zhí)行速度（彌補了取址指令的總體執(zhí)行速度跟執(zhí)行單元執(zhí)行速度的gap）；一次讀取64個字節(jié)用踩，對于一般的程序可能一次就把所有的數(shù)據(jù)與代碼都加載到了L1中渠退，而CPU訪問L1的速度基本沒損失忙迁；所以起到了提速的作用脐彩；
2. 程序代碼與數(shù)據(jù)具有空間局部性；換句話說就是姊扔，程序編譯完成惠奸，加載到OS后，其代碼段與數(shù)據(jù)段往往是連續(xù)存儲的恰梢，所以可以通過一次訪問全部加載佛南，這就是空間的局部性；
3. 程序代碼與數(shù)據(jù)具有時間局部性：一段代碼還有時間局部性嵌言，比如循環(huán)代碼嗅回，一次加載到內(nèi)存后長期都會命中L1緩存，所以在程序中寫短小的循環(huán)代碼能有效的提高執(zhí)行性能摧茴；
4. 當(dāng)然緩存行也有些弊端绵载，它有著復(fù)雜的更新策略，比如苛白，當(dāng)一個緩存行中任何一個字節(jié)被修改娃豹，整個緩存行都會被重新加載，而且并同步到其他的核心中购裙，造成一定的性能損失懂版。這導(dǎo)致在多核構(gòu)架的CPU中需要額外的更新協(xié)議（MESI）來同步各個核心的共享緩存行，這是一個很大的話題躏率，尤其對于多線程的高并發(fā)程序來說躯畴。

一個利用緩存行優(yōu)化的例子

因為代碼在加載到OS中以后具有時間與空間的局部性民鼓，所以如果有效的利用這些局部性與緩存行機制就能寫出性能較高的程序來。比如蓬抄，我們通常會在程序中使用常量摹察，而常量的目的是在多個線程之間共享狀態(tài)，協(xié)調(diào)線程執(zhí)行倡鲸，那么供嚎，我們就需要這些數(shù)據(jù)能夠常駐L1-L3級緩存以減小內(nèi)存與CPU之間的IO開銷。我在一個優(yōu)秀的消息隊列組件——Disruptor中找到這樣一個實例：

class LhsPadding
{
    protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}

class Value extends LhsPadding
{
    protected volatile long value;
}

class RhsPadding extends Value
{
    protected long p9, p10, p11, p12, p13, p14, p15;
}

/**
 * <p>Concurrent sequence class used for tracking the progress of
 * the ring buffer and event processors.  Support a number
 * of concurrent operations including CAS and order writes.
 *
 * <p>Also attempts to be more efficient with regards to false
 * sharing by adding padding around the volatile field.
 */
public class Sequence extends RhsPadding
{
    static final long INITIAL_VALUE = -1L;
    private static final Unsafe UNSAFE;
    private static final long VALUE_OFFSET;
......
}

從代碼中可以看到峭状，凡是繼承了RhsPadding類的所有類都有一個可以長駐CPU緩存的成員變量value克滴。為什么可以常駐CPU緩存呢？

• value的前面有p1-p7共7個long优床，一個long類型占用8個字節(jié)劝赔，加起來就是56個byte，后面也有56個字節(jié)胆敞，而一個緩存行共64個字節(jié)着帽，那么value必將跟一組常量(P1-P7或者P9-P15)在一個緩存行中；
• 如果不加Padding的前后包裹移层，value就可能跟普通變量公用一個緩存行仍翰，那么如果在多線程并發(fā)的場景下，因為其他變量的反復(fù)更新導(dǎo)致常量value被動的反復(fù)失效观话，刷新到內(nèi)存予借，又被拉取到內(nèi)存，造成性能的嚴(yán)重損失频蛔。

這種在常量前后包裹額外的字節(jié)的技術(shù)叫做緩存行填充技術(shù)灵迫，在很多對性能要求較高的多線程并發(fā)項目代碼中時常能夠遇到，這個技術(shù)跟語言無關(guān)晦溪，只跟CPU相關(guān)瀑粥，所以屬于CPU級別的黑魔法。

當(dāng)然三圆，還有一些技術(shù)也是根據(jù)緩存行的特點來設(shè)計的狞换，比如：很多高性能系統(tǒng)中使用Ring buffer做緩沖隊列，它使用了一個環(huán)形的數(shù)組做隊列嫌术，而沒有使用LinkedList哀澈，是因為數(shù)組是連續(xù)的內(nèi)存蝇摸，更加容易被CPU的緩存行命中拔稳，從而減少對內(nèi)存的尋址，在高并發(fā)的狀態(tài)下可以提高整體系統(tǒng)的吞吐量静浴。

注：緩存行是一個很大的話題磷籍，其中包括緩存行的存儲結(jié)構(gòu)（虛擬內(nèi)存與緩存行的映射關(guān)系适荣，多路分組技術(shù)）與MESI多核緩存行同步協(xié)議现柠，了解這些底層知識對于讀懂一些著名開源項目至關(guān)重要，甚至自己就能寫出一個來弛矛。

程序在OS級別的緩存優(yōu)化技術(shù)——IO治理

我們認(rèn)識緩存對于性能優(yōu)化的作用更多的是在應(yīng)用系統(tǒng)級別够吩，也就是操作系統(tǒng)級別的，原因是這里有更加豐富的場景丈氓，比如：當(dāng)我們需要從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫加載大量數(shù)據(jù)或者比較頻繁的加載數(shù)據(jù)的時候會想到Redis周循，因為后者具有更高的吞吐量，而Redis為什么在吞吐量上具有如此大的優(yōu)勢万俗？我們從這兩者的區(qū)別分析說起湾笛。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫VS Redis

一個重要的原因在于Redis與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如Mysql在存取數(shù)據(jù)方式的不同：

• Mysql等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫著重點在于數(shù)據(jù)的安全性與健壯性上，從而對數(shù)據(jù)有更安全的保證闰歪，所以在存儲方式上使用更為存儲特性更穩(wěn)定嚎研、容量更大的磁盤；
• Redis則是互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展催生的產(chǎn)品库倘，具有超高的吞吐量临扮，超低的延遲，但是對于保證數(shù)據(jù)的安全與一致性方面則比關(guān)系數(shù)據(jù)庫要低得多（雖然后面有很多的機制來維持比如內(nèi)存數(shù)據(jù)的落地教翩，但是相比磁盤讀寫還有要差得多杆勇，必進OS層也會對文件讀寫的安全性進行保證）；根本原因在于Redis是一個基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器迂曲。

所以從存儲介質(zhì)的不同上我們就能很容易的推導(dǎo)出各自的優(yōu)勢與劣勢來：

• Mysql等傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫更加擅長長久的保存重要的數(shù)據(jù)靶橱，比如交易數(shù)據(jù)、用戶信息等路捧，而且程序?qū)ζ涞脑鰟h查改操作往往有更好的原子性保證，在災(zāi)難恢復(fù)與數(shù)據(jù)備份上有更好的產(chǎn)品級支持传黄；但是因為磁盤的訪問延遲比內(nèi)存低4-5個數(shù)量級杰扫，所以能支持的吞吐量與訪問量都不高；本質(zhì)原因就是將CPU的處理時間更多的放在了數(shù)據(jù)的安全性上了膘掰；
• 而redis是用于解決互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的超高吞吐量與超高的并發(fā)訪問性能而生的章姓；所以需要將CPU的利用率拉高來達到用更少的機器服務(wù)更多用戶的需求，所以Redis將數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中识埋，使用低延遲的存儲來在達到單位時間內(nèi)執(zhí)行更多的指令目的凡伊。其弱點也是顯而易見的，出該容易丟以外窒舟，Redis也只提供了少量而常用的幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)系忙，如：hashmap，list惠豺，set與zset等等银还，對于復(fù)雜的多維度數(shù)據(jù)的存儲與查詢顯然支持不夠风宁，應(yīng)用場景就比較單一。

所以蛹疯，我們在實戰(zhàn)的時候往往會綜合使用兩種存儲的優(yōu)勢戒财，然后避免各自短板，如使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為最終數(shù)據(jù)備份與落地存儲捺弦；而對于數(shù)據(jù)熱點的訪問饮寞、突發(fā)性數(shù)據(jù)訪問、讀寫列吼，可以先在應(yīng)用層使用Redis來抵擋骂际，然后再合適的時候同步回磁盤介質(zhì)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

注：計算機科學(xué)中往往會有一些悖論冈欢，比如事務(wù)性與吞吐量歉铝，我們可以使用技術(shù)手段將一個程序的吞吐量拉高到CPU的滿負荷，但是這時你就必須為此放棄事務(wù)性的支持凑耻，相反也是太示，所以當(dāng)我們看到某某工具宣稱即有超高的吞吐量又能完美支持事務(wù)性的時候，我們應(yīng)該多個心眼香浩。

注：文檔型數(shù)據(jù)庫——ES或者MangoDB类缤。這類db或者說是數(shù)據(jù)存取工具因為具有更特殊的存儲特性——面向文檔存儲，而具有一些更加特殊的功能邻吭，其性能特點不像Mysql與Redis的區(qū)別這么鮮明餐弱，所以不展開討論。我想囱晴，特殊的需求會催生出特殊的應(yīng)用膏蚓，ES就是這樣，它的檢索方式更加適合有全文檢索需求的應(yīng)用畸写，其索引是采用倒排序索引方式構(gòu)建驮瞧，其占用的磁盤空間相比只能針對特定字段的B樹索引需要占據(jù)更多的磁盤空間，所以催生出其卓越的分布式存儲系統(tǒng)枯芬；但是如果把ES與Redis甚至Mysql混為一談是錯誤的论笔，具體問題應(yīng)該具體分析，更不能人云亦云千所。

Kafka的性能優(yōu)勢

kafka是非常流行的隊列服務(wù)器狂魔，因為其超高的吞吐量被大家所青睞，我們從IO特性來簡單分析下原因淫痰。

內(nèi)存消息批處理機制

大家都知道kafka是以“批”為單位來發(fā)送與接收消息的最楷，這種“批”有以下兩個特點：

1. 消息在發(fā)送的時候不是一個個的發(fā)送，而是積累到一批才發(fā)送，在內(nèi)存上有局部性管嬉；
2. 消息在持久化的時候一批數(shù)據(jù)是順序存儲的皂林，這樣使得數(shù)據(jù)在磁盤上有很好的局部性、

這樣做有什么好處呢蚯撩？回想一下前面介紹的CPU Cache的緩存行機制就不難理解础倍，“批”在空間上具有很高的局部性，使得發(fā)送與讀取都能用到CPU的cache機制胎挎，使得CPU在訪問這些“批”數(shù)據(jù)的時候能夠用較少的內(nèi)存尋址的指令來處理同樣多的數(shù)據(jù)沟启，從而能夠提高程序的吞吐量，特別是在數(shù)量特別巨大的“批”上犹菇，優(yōu)勢就會體現(xiàn)的更加明顯德迹。其本質(zhì)是，處理的數(shù)據(jù)量不變揭芍，CPU的執(zhí)行取址指令數(shù)量不變的基礎(chǔ)之上將部分的內(nèi)存尋址指令替換成了cpu緩存的尋址胳搞，顯然效率提高了一兩個數(shù)量級。

當(dāng)然凡事有一利必有一弊称杨，我們也要看到肌毅，這樣做的風(fēng)險也是巨大的，一旦發(fā)送方機器宕機姑原，那么就會丟掉數(shù)量以“批”計的數(shù)據(jù)悬而，很明顯“批”越大，風(fēng)險就越高锭汛，kafka要為這個批處理編寫大量的保障代碼笨奠，甚至多副本機制來保障數(shù)據(jù)的安全性，造成很多資源的浪費唤殴；所以當(dāng)我們需要相當(dāng)高的安全性保證與事務(wù)性保證般婆，但是不是很高的吞吐時，還是使用事務(wù)性更好的隊列服務(wù)器比較好眨八，畢竟達到一樣的效果后者使用的資源更少腺兴。

磁盤文件的批處理

眾所周知，在操作系統(tǒng)中廉侧，文件與內(nèi)存都是以頁為單位存取的，這點跟內(nèi)存與CPU的的cacheline為單位存取機制是一致的篓足，這樣能夠?qū)⑦@種空間與時間的局部性特點能應(yīng)用到磁盤的IO上段誊，使得操作系統(tǒng)在訪問低速磁盤的時候能夠用相同的指令數(shù)獲得更大效率優(yōu)勢。其具體的機制是：

1. 操作系統(tǒng)對磁盤驅(qū)動程序讀取或者寫入的數(shù)據(jù)按照頁（4K的塊）進行緩存栈拖；
2. 頁緩存具有時間局部性特點连舍，如果操作系統(tǒng)從磁盤驅(qū)動讀取了一塊數(shù)據(jù)，那么大概率程序還會繼續(xù)訪問同一塊數(shù)據(jù)涩哟，如果有緩存索赏，則不需要再從磁盤load盼玄，特別是使用了“內(nèi)存映射文件”機制的讀寫；
3. 頁緩存具有空間局部性特點潜腻，比如kakfa接收到一批數(shù)據(jù)埃儿，會將它寫入到磁盤暫存，而此時操作系統(tǒng)會先寫入內(nèi)存的頁緩存融涣，然后一次性刷入磁盤童番；而同時kafka的消息處理也是一批批的，所以load這同一批數(shù)據(jù)威鹿，就可以直接從操作系統(tǒng)緩存中獲取剃斧，而不需要從磁盤中l(wèi)oad，從而提高了讀寫性能忽你。

kafka在做磁盤數(shù)據(jù)批量存取的時候幼东，因為消息是順序批存儲的，所以能夠能好的利用操作系統(tǒng)的磁盤緩存機制來提高IO的性能科雳。

“零拷貝”機制——一個減少運行指令的優(yōu)化

這也是操作系統(tǒng)提供的一個機制根蟹，對于數(shù)據(jù)傳輸類的程序尤其重要，我們知道數(shù)據(jù)的IO讀寫——磁盤與網(wǎng)絡(luò)傳輸都是通過系統(tǒng)調(diào)用完成與采用什么編程語言無關(guān)炸渡。傳統(tǒng)操作系統(tǒng)的IO讀寫操作包括兩次系統(tǒng)調(diào)用開銷娜亿，數(shù)據(jù)從驅(qū)動程序拷貝到內(nèi)核內(nèi)存，然后內(nèi)核程序?qū)⑦@段數(shù)據(jù)原封不動的拷貝到用戶態(tài)程序內(nèi)存空間蚌堵；本質(zhì)原因是用戶態(tài)程序不能直接訪問內(nèi)核態(tài)虛擬地址空間买决，而內(nèi)核程序可以訪問用戶態(tài)虛擬地址空間造成的。

一種優(yōu)化方式也是常見的方式是通過mmap系統(tǒng)調(diào)用吼畏，將一段用戶態(tài)的虛擬內(nèi)存地址空間直接映射到磁盤（為什么可以這么做呢督赤？因為磁盤與內(nèi)存共享相同的數(shù)據(jù)存取方式——頁），然后當(dāng)內(nèi)核從驅(qū)動程序讀取到數(shù)據(jù)后會直接向這段共享的虛擬地址空間寫數(shù)據(jù)泻蚊，跳過內(nèi)核往用戶態(tài)拷貝數(shù)據(jù)的代碼躲舌，因為內(nèi)核可以訪問全部的內(nèi)存空間，這種拷貝是被允許的性雄；因此没卸，這樣一來就減少一次數(shù)據(jù)拷貝，在有大量數(shù)據(jù)要拷貝的時候就大大的節(jié)約了CPU時間秒旋，提高了系統(tǒng)的性能约计。

那么既然可以減少一次，那么你可能已經(jīng)想到了迁筛，那么在一些情況下是可以完全避免這種因為特殊的CPU與OS構(gòu)造帶來的不必要的拷貝的煤蚌，可以采用直接從磁盤通過DMA控制器向網(wǎng)卡發(fā)送數(shù)據(jù)就可以了。對，kafka就是這么發(fā)送“批”數(shù)據(jù)的尉桩；使用是Linux操作系統(tǒng)提供的sendfile系統(tǒng)調(diào)用完成所謂的“零”拷貝筒占，從而從IO上做到了機制。

同時可以看到蜘犁，這種優(yōu)化方式其實減少了一部分不必要的IO指令來完成的翰苫，跟緩存方式并不一樣，在大的分類上屬于減少指令運行數(shù)量來提高性能的方式沽瘦。

好了革骨，到這里，我們要結(jié)束緩存這個機制的介紹析恋，從而開啟另一種性能調(diào)優(yōu)常常使用的手段——多線程技術(shù)良哲。

程序的并行化執(zhí)行——多線程技術(shù)

多線程技術(shù)是一個十分通用的優(yōu)化方案，在編程語言級別上寫出一個有良好結(jié)構(gòu)的多線程程序越來越容易助隧，比如java的CompletetableFuture框架筑凫，.Net的anync await異步框架，眾多的語法糖大大的降低了多線程程序的構(gòu)建過程并村。但是巍实，多線程的基本問題卻還是會不斷被問到，比如為什么多線程技術(shù)能夠加速程序執(zhí)行哩牍？是不是所有的程序都能夠采用多線程方式提速棚潦？

我們照例從文章開頭引用的兩條定理出發(fā)來推出答案。

這要從我們前面介紹過一個事實——馮諾依曼瓶頸說起膝昆，CPU與內(nèi)存丸边，內(nèi)存與外部存儲設(shè)備都存在很大的訪問延遲，導(dǎo)致我們讀寫數(shù)據(jù)的時候需要按照“批”與“塊”的方式進行荚孵，以充分利用程序或者數(shù)據(jù)在時間妹窖、空間具有局部性原理，從而加快訪問速度收叶；所以我們看到了緩存行骄呼、操作系統(tǒng)page cache等工程實踐。

但是判没，只有這一種方式來填充馮諾依曼瓶頸嗎蜓萄？如果換個角度看問題，一個程序要處理的事務(wù)要是能夠由多個worker分工同時做完澄峰，那么只要加大資源投入不是也能達到降低單條指令執(zhí)行速度的目標(biāo)嗎绕德？

我們接著之前炒菜的例子，對于切菜這個工序摊阀，我們完全可以使用加大切菜工資源投入來獲取并行執(zhí)行的能力。比如，一個師傅切土豆胞此，另一個師傅切肉臣咖，如果還有菜要切那么就加入更多的師傅進來，理論上只要廚房能夠容納得下漱牵，切菜這個工序可以在一個單位時間內(nèi)完成——這就是多線程的本質(zhì)——切分任務(wù)讓有限的資源得到充分的利用夺蛇。

這個方式跟流水線并行處理有何不同之處呢？我想在于切分主體不同：

1. 流水線是通過切分處理單元（CPU）本身來達到任務(wù)之間的并行執(zhí)行酣胀；
2. 多線程是通過切分任務(wù)本身（WorkLoad）讓有限的計算資源獲得充分的利用來提高執(zhí)行的執(zhí)行效率刁赦。

下面一個重要的問題是，是不是所有的工作都能并行化呢闻镶？

我想也未必甚脉，比如準(zhǔn)備食材與切菜、切菜與炒菜這些工序之間就不能并行铆农，因為前后兩個工作是有先后依賴的牺氨；比如，辣椒炒肉這個菜墩剖，必須把辣椒與肉都備齊才能開始炒制猴凹，否則就不行。

這就基本可以得出多線程并發(fā)執(zhí)行的特點：

1. 多線程并發(fā)也是一種利用提高CPU資源（主要是多核資源）利用率來加快指令運行速度的調(diào)優(yōu)方式岭皂；
2. 不是所有的程序都能并行化執(zhí)行郊霎，只有那些能夠切分成若干個前后無依賴子問題（map），并通過對這些子問題并行規(guī)約（reduce）求解爷绘，從而得到問題最終解的那些任務(wù)才能通過所謂的多線程方式并行求解书劝；簡單的說就是任務(wù)能夠被map也要能被reduce出最終的結(jié)果。

所以揉阎，我們又可以推導(dǎo)出能夠做多線程并發(fā)的先決條件：

1庄撮、任務(wù)可以被map-reduce；比如：經(jīng)典的統(tǒng)計詞頻的算法毙籽；矩陣相乘等這種計算密集型任務(wù)洞斯；

2、重I/O依賴的程序坑赡，如web服務(wù)器烙如，隊列服務(wù)器，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器等等毅否；為了不讓CPU空轉(zhuǎn)亚铁，線程往往會放棄等待I/O事件，轉(zhuǎn)去執(zhí)行其他不依賴I/O的任務(wù)螟加；當(dāng)然也可以去執(zhí)行其他I/O ready的訪問請求徘溢，如即時通訊類程序就能完美的利用多線程帶來的紅利吞琐。

多線程的弊端

多線程技術(shù)能夠加快很多程序的運行，但是還是那句話然爆，有利就有弊站粟，多線程的弊端是：

• 線程的上下文切換開銷。這也是跟操作系統(tǒng)的設(shè)計相關(guān)的話題曾雕，因為線程工作在用戶態(tài)奴烙，但是歸屬權(quán)卻在內(nèi)核態(tài)。打個比方剖张，廚房的師傅雖然工作地點在廚房切诀，但是必須到辦公室拿到任務(wù)才能知道自己下一步做什么事情；那么經(jīng)常就會遇到這種情況搔弄，師傅剛剛把土豆切到一半幅虑，辦公室就喊了，““01”號師傅來一趟肯污，有新的任務(wù)要執(zhí)行”翘单，然后01號師傅放下手頭的工作跑去辦公室領(lǐng)任務(wù)；接到新的任務(wù)又重新跑回到廚房執(zhí)行新的任務(wù)蹦渣；試想一下哄芜，如果在一個繁忙的廚房，你可以看到所有師傅來回穿梭于廚房與辦公室之間柬唯；甚至在途中浪費的時間比實際切菜的時間還要多认臊；這就是線程上下文切換的開銷；
• 多線程程序雖然有語法糖锄奢，但是如果不清楚多線程運行的實質(zhì)失晴，也很難獲得性能的提升。比如拘央，一個不能并行執(zhí)行的任務(wù)涂屁，我們也用多線程語法糖去套用，就可能會得到錯誤的結(jié)果灰伟，常常表現(xiàn)在一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的錯誤使用上拆又，比如java中的Hashmap并不是線程安全的，如果多線程并發(fā)會造成死循環(huán)栏账。
• 多線程技術(shù)會使得程序亂序執(zhí)行帖族，如果多線程讀寫了進程共享變量，往往會造成數(shù)據(jù)讀臟或者寫臟挡爵，導(dǎo)致程序時而計算正確時而計算錯誤竖般，形成周期性出現(xiàn)的bug。如果茶鹃，對鎖機制不太了解涣雕，就很難真正將多線程技術(shù)發(fā)揮到極致——增加了編程的難度艰亮。

多線程編程所涉及到的內(nèi)容十分多，比較重要的技術(shù)點有：CPU多核處理構(gòu)架（緩存行更新機制）胞谭、CPU內(nèi)存屏障與原子操作垃杖、操作系統(tǒng)的幾個上下文切換特點、操作系統(tǒng)的鎖機制丈屹，最后還有每個不同編程語言的內(nèi)存模型，這些都跟編寫高效的多線程程序息息相關(guān)伶棒，內(nèi)容多而龐雜旺垒，讓人頭皮發(fā)麻想掉頭發(fā)。

所以肤无，近年來單線程+多路復(fù)用+事件通知來處理I/O的模式又興起了先蒋，其實這是另一種優(yōu)化策略的體現(xiàn)——減少指令運行數(shù)量策略，為什么呢宛渐？下面來細細講解竞漾。

減少指令運行的數(shù)量

Epoll模型——多路復(fù)用技術(shù)

接著討論多線程技術(shù)在超高并發(fā)環(huán)境下帶來的弊端，其最主要的弊端是線程上下文切換與鎖同步機制帶來的性能開銷窥翩。對于一個超高并發(fā)的系統(tǒng)业岁，比如每秒可能要接收處理數(shù)十萬的并發(fā)請求，這時服務(wù)器上可能有數(shù)千線程在OS中來回切換寇蚊，其帶來的切換開銷就會變得非潮适保可觀，對于workload本身是計算類型仗岸，處理時間很短的業(yè)務(wù)來說線程來回上下文切換的指令執(zhí)行成本甚至高于了業(yè)務(wù)計算指令的開銷允耿，這就得不償失了。

形象的比喻就是扒怖，廚房沒有師傅在干活较锡，都在滿大廳的來回亂跑，把時間都耗在路上了盗痒。

而另一方面蚂蕴，計算機的多核構(gòu)架越來越成熟，一個服務(wù)器有十幾個核心變得家常便飯积糯，這就為單線程構(gòu)架的復(fù)興提供了充分的前提條件掂墓。這里的單線程指的是系統(tǒng)在處理業(yè)務(wù)時的線程數(shù)是每個核心壓上一條線程，如果有超線程技術(shù)就壓上兩條看成，這樣在線程不多的情況下君编，得到多線程并發(fā)的好處也有效的規(guī)避了其弊端。

那么川慌，你可能會問吃嘿，單線程的程序規(guī)避了多線程帶來的上下文切換帶來的開銷祠乃，那么對于一個重IO的程序，如web服務(wù)器兑燥，如何在一個線程中去管理數(shù)十萬的Socket鏈接呢亮瓷？以前可能是一條線程一個socket，因為socket之間并沒有很強的關(guān)聯(lián)性降瞳，所以并發(fā)執(zhí)行剛剛可以充分利用CPU做業(yè)務(wù)嘱支，這樣的優(yōu)點不正好也是單線程不具備的嗎？更何況挣饥，當(dāng)線程去處理大量的連接除师，需要去遍歷每個socket的IO狀態(tài)十分消耗時間，那么如何去平衡這多出來的計算量也是單線程模型要面臨的挑戰(zhàn)扔枫。

下面來介紹如何彌補管理海量socket通知請求的鴻溝汛聚。

Epoll模型一個成功的多路復(fù)用技術(shù)

什么是多路復(fù)用技術(shù)呢？這是一個通信領(lǐng)域的術(shù)語短荐，簡單的說就是在原來單一的信道上去承載多路的信息傳遞倚舀；比如說，原來一根電話線只能接通一路語音通信忍宋，只能服務(wù)兩個人同時通話痕貌；那么通過分頻技術(shù)的發(fā)展，一個電話線可以同時支持多路通話讶踪，增加了資源的利用率芯侥，這個技術(shù)叫做多路復(fù)用。

在計算機網(wǎng)絡(luò)編程領(lǐng)域乳讥，多路復(fù)用技術(shù)專指在同一個線程中響應(yīng)處理多路socket連接請求柱查。我們知道，socket是網(wǎng)絡(luò)IO云石，它位于延遲金字塔的最底層唉工，延遲非常高，是CPU處理速度的5-7個數(shù)量級汹忠，也就是說理論上講淋硝，單線程是可以同時處理幾十萬的socket數(shù)據(jù)的（當(dāng)然前提是workload不重，能夠快速計算返回結(jié)構(gòu)給請求方）宽菜，問題在于如何在單線程程序中高效的獲知socket IO的ready狀態(tài)谣膳，也就是解決前面提出的問題。

Linux因為歷史原因曾經(jīng)支持過多路復(fù)用铅乡，比如select继谚、poll這兩個系統(tǒng)調(diào)用，處理的方式是將連接socket描述符都存儲在一個鏈表中阵幸，然后每次獲得IO就緒的通知花履，都從頭遍歷這個鏈表從而找到一個或者多個就緒的的socket連接芽世；學(xué)過算法的同學(xué)都知道，遍歷鏈表的復(fù)雜度是O(n)诡壁，在數(shù)據(jù)量比較大济瓢、操作十分頻繁的系統(tǒng)中，這種遍歷是非常消耗時間的妹卿，這就會吃光單線程程序的優(yōu)勢旺矾。

但是，聰明的內(nèi)核開發(fā)者纽帖，敏感的意識到這是個典型的算法優(yōu)化點宠漩，只要能夠?qū)⒉檎揖途w的socket時間從O(n)降下來不就可以完美的解決這個問題了嗎？

打個比方說懊直，你要去學(xué)校找一個同學(xué)，而你只知道他的名字火鼻，那么你到了學(xué)校后會只能挨個班室囊，挨個人找，最壞的情況是需要全部遍歷所有的學(xué)生才能最終找到你的同學(xué)魁索。

解決這個問題有兩個方法融撞，一個是你花錢雇更多的人同時分班去找，只要人足夠多粗蔚，那么就能快速的找到你的同學(xué)尝偎；這就是多線程技術(shù)的解決方案，這個方案的弊端就是你必須花很多錢去雇傭人幫忙鹏控，當(dāng)班級特別多的時候致扯，花銷大的驚人，這個場景是線性增長当辐；

而算法技術(shù)的提升則是一種類似于降維打擊的手段抖僵，通過采用合適搜索算法，從根本上減少搜索過程要執(zhí)行的指令次數(shù)缘揪，從而縮小問題的計算規(guī)模耍群，達到性能的提升。就好比找筝，你托人拿到了學(xué)校所有同學(xué)的姓名與班級表蹈垢，并且姓名是拼音排序好的，這是你只要根據(jù)要找人的姓名就能快速索引到你要找的同學(xué)的班級袖裕；這就是算法帶來的性能提升曹抬，它減少了執(zhí)行一樣任務(wù)所包含的指令數(shù)。

Epoll最后使用了一種叫做紅黑樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲所有的幾十萬個鏈接的描述符陆赋，而這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有一個很優(yōu)異而穩(wěn)定的查找與插入性能沐祷，都是O(logn)嚷闭！看到公式你可能還不明白這個降維打擊的厲害之處字旭，舉個例子掌敬，如果這個學(xué)校有十萬人檩帐，這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)查找一個特定的元素不會高于12次查詢荞胡，你看比原來的十萬少了多少個數(shù)量級摊崭；再比如拯啦，你要搜索一個擁有4億人的大班級窥突，也只要30多次即可火焰！是不是很神奇吵聪，這就是算法的魔力所在吧凌那。

所以，有了紅黑樹有了Epoll吟逝，單線程管理海量的socket成為了現(xiàn)實帽蝶，成功的填補了多線程切換帶來的性能損失，將CPU的功能都花在了業(yè)務(wù)處理上來了块攒。

有很多大名鼎鼎的工具如Nginx励稳，Redis都是使用這個模型來實現(xiàn)超高吞吐量的。當(dāng)然囱井，這個模型也不能濫用驹尼，一個前提就是當(dāng)每個請求的workload不高的情況下，也就是處理短小的業(yè)務(wù)比較擅長庞呕。你可以看看nginx與redis的使用場景便可知道新翎。nginx最大的作用是負載均衡與反向代理，處理的業(yè)務(wù)跟模式匹配有關(guān)屬于計算密集類型住练；而redis更不用說地啰，內(nèi)存型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器，大部分的查詢通過算法與IO優(yōu)化后都能在超短的時間內(nèi)完成響應(yīng)澎羞。相反髓绽，如果你用這個模型去做高計算量的事務(wù)就會得不償失，顧此失彼了妆绞。

算法優(yōu)化——優(yōu)化的終點

從上面Epoll的單線程并發(fā)模型我們可以領(lǐng)略到算法的能力顺呕，將它作為性能優(yōu)化的終點毫不夸張。一個問題如果在算法上找到降維打擊的手段括饶，比如將計算量進行了降階處理株茶，往往帶來的想象力就是無窮的；就好比图焰，化石能源遇到核裂變反應(yīng)堆启盛，核裂變遇到核聚變一樣。

平心而論普通人要想在算法上獲得突破其實非常難，對于工程師來說僵闯，能夠掌握常用的算法知識卧抗，掌握常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識，并能夠正確識別算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的使用場景就已經(jīng)非常難能可貴了鳖粟。所以社裆，我們還是來討論對于軟件工程師來說應(yīng)該如何從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的角度優(yōu)化系統(tǒng)的性能。

什么是計算機算法

我覺得我們常常討論的算法應(yīng)該包含這么幾個內(nèi)涵：

1. 首先計算機算法向图，顧名思義是只能在計算機上運行的算法泳秀；我們知道算法脫胎與數(shù)學(xué)，而數(shù)學(xué)本身是博大精深的榄攀，而能在計算機上跑的算法應(yīng)該是數(shù)學(xué)眾多問題中的一小部分嗜傅。舉個例子，計算機能夠描述的問題都不是連續(xù)的檩赢，是離散的吕嘀，比如數(shù)據(jù)討論一個簡單的方程y=x^2，數(shù)學(xué)上討論的定義域是整個實數(shù)域而計算機是不可能描述這么多的數(shù)字的贞瞒；所以計算機討論的問題都是離散的個別的币他；
2. 算法對程序的優(yōu)化主要集中在減少程序所要運行的指令數(shù)上（分治算法除外）；
3. 算法具有數(shù)學(xué)特性憔狞，其性能可以使用數(shù)學(xué)方法形式化嚴(yán)格證明，是跟編程語言彰阴，操作系統(tǒng)瘾敢，硬件構(gòu)架都無關(guān)的普遍真理；比如尿这，很多人說自己得出了比快速排序更優(yōu)的算法簇抵，其實是算法知識掌握不牢固的表現(xiàn)，快速排序是基于元素比較方式下原地排序算法中最優(yōu)的射众，這個是通過數(shù)學(xué)家嚴(yán)格證明的碟摆，我們就不用去質(zhì)疑了，只要知道它的使用條件能夠靈活使用就行叨橱；
4. 計算機算法是受到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)制約的典蜕，或者換句話說，計算機算法是運行在特定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)之上的罗洗，離開了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)討論算法是不對的愉舔。比如，還是快速排序算法伙菜，如果我么討論這個算法的性能時不知道它是運行在數(shù)組這個基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)之上的那么我們就不可能理解它的內(nèi)在思想轩缤，實現(xiàn)的時候如果用鏈表存儲待排序元素就得不到相應(yīng)的性能數(shù)據(jù)了。

那么，知道了什么是計算機算法火的，我們應(yīng)該怎么去使用算法優(yōu)化程序的執(zhí)行效率呢壶愤？我想有些基本的常識是應(yīng)該了解的，比如常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及運行在上面的算法馏鹤。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

要了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法征椒，就必須要要了解計算機如何存儲與表達數(shù)據(jù)。我們知道假瞬，計算機分為計算單元CPU與存儲單元內(nèi)存陕靠，CPU通過對內(nèi)存進行隨機讀寫來執(zhí)行程序，那么隨機讀寫這個特性就決定了計算機存儲的一個特征——連續(xù)存儲的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——我們常說的數(shù)組脱茉。對剪芥，數(shù)組這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以說是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的始祖，任何一個更高級的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是從數(shù)組演化而來琴许。有了數(shù)組這第一個推導(dǎo)出來的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)税肪，我們很容易利用計算機隨機尋址的功能推測出鏈表這第二個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。有點類似中國古代哲學(xué)的一生二榜田，二生三益兄，三生萬物。對箭券，數(shù)組與鏈表就構(gòu)成了計算機世界中的所有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)净捅。

我們看看這兩個原始的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點：

數(shù)組——具有天然的隨機讀寫性能O(1)，但是在數(shù)組中插入與刪除元素的性能是O(n)

鏈表——具有天然的動態(tài)擴容的性能辩块，對于隨機插入與刪除元素的性能O(1)蛔六，但是隨機讀寫的性能降為了O(n)。

這是最簡單也是最重要的特點了废亭，這兩個基本的富有對稱性與矛盾性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)共同決定了所有計算機算法的運行效率国章，或者說，計算機算法都是通過這兩中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組合而成豆村。

是不是有點向中國文化中的太極液兽？互相矛盾，而又富有高度的對稱美掌动，它就是整個計算機世界的基石四啰。

下面我們來看看如何分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與性能調(diào)優(yōu)的關(guān)系：

數(shù)組

我們從數(shù)組開始，數(shù)組是一塊連續(xù)的內(nèi)存空間坏匪，它其實對性能調(diào)優(yōu)十分重要拟逮，因為內(nèi)存與硬盤本質(zhì)上就是數(shù)組：

1. 數(shù)組有相當(dāng)好的時空局部性，

   1. 用它存儲的數(shù)據(jù)可以很快的被CPU加載适滓，如果常駐內(nèi)存有很好的緩存命中（cachline那節(jié)有闡述）性能敦迄，可以用最少的內(nèi)存訪問次數(shù)加載完程序的數(shù)據(jù)，實際會用在高并發(fā)的場景如ring buffer等高性能緩沖；
   2. 如果使用數(shù)組存儲文件罚屋，也能夠很好的利用到操作系統(tǒng)提供的緩存機制——Kafka的高性能苦囱；總之，如果想到緩存則可以想到數(shù)組這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)脾猛；

2. 隨機訪問也是一個很好的特性——訪問數(shù)組元素中任何位置的時間復(fù)雜度是O(1)撕彤。

   1. 比如，快速排序算法的重要步驟是交換“標(biāo)桿元素”前后兩個元素的位置猛拴，那么就要求根據(jù)數(shù)組索引訪問到元素的位置必須是O(1)的羹铅，如果用鏈表，快排就會退化到O(n^2logn)了愉昆，比插入排序等都慢职员；我們知道在世界上的計算機中一半以上的時間都在排序，所以排序算法是算法中最重要的跛溉，而這跟數(shù)組的隨機訪問特性分不開焊切；
   2. 利用數(shù)組的隨機訪問特性另一個應(yīng)用就是構(gòu)建出堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，有些編程語言叫做priority queue優(yōu)先級隊列芳室。這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常有用专肪，因為它有個非常好的特性就是動態(tài)插入元素以及找出其中最大(大頂堆)或者最小元素（小頂堆）的時間復(fù)雜度都是O(logn)，跟堆中的元素的對數(shù)成正比堪侯。我們知道對數(shù)函數(shù)是互聯(lián)網(wǎng)級的時間復(fù)雜度嚎尤，只要能夠擁有這種性能就能被用到大數(shù)據(jù)，大并發(fā)的場景中伍宦。具體的應(yīng)用就是在不需要排序的情況下找到巨量元素中的排名前N的元素诺苹，如搜索引擎框中的的topN提示；當(dāng)然還有流數(shù)據(jù)計算場景雹拄，因為堆是一種動態(tài)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以將其想象成一個隊列掌呜，流過它的數(shù)據(jù)就能馬上過濾出前N個最大或者最小值滓玖。堆在編程語言中是一定是用數(shù)組實現(xiàn)的，不然性能就會急劇退化质蕉；使用的就是數(shù)組的隨機訪問特性+一點點數(shù)學(xué)知識势篡；
   3. 還有就是哈希表，哈希表在元素不多的情況下可以達到查找性能O(1)模暗，當(dāng)然也是利用了數(shù)組的隨機訪問的特性禁悠。

   當(dāng)然數(shù)組也有它的劣勢，如：

   1. 因為數(shù)組的動態(tài)特性不好兑宇，也就是隨機插入與刪除元素都涉及到大量的元素拷貝與移動碍侦，所以對于需要動態(tài)變化容量的使用場景就不適合使用數(shù)組，比如隊列，棧瓷产；ringbuffer是個例外站玄，但是它的實現(xiàn)需要寫很多復(fù)雜的邏輯來保證其動態(tài)特性，導(dǎo)致代碼復(fù)雜健壯性不好濒旦；
   2. 哈希表的適用性也受到數(shù)組擴容性能差的影響株旷。在工程中特別是像linux內(nèi)核這種要求對性能有嚴(yán)格預(yù)期的大系統(tǒng)，很少使用哈希表做查找表的實現(xiàn)尔邓，其一個重要的原因是哈希表的動態(tài)擴容性能不佳晾剖，在極端情況下，數(shù)組的擴容需要完成“拷貝”與“rehash”兩個重量級操作梯嗽，系統(tǒng)的性能就有抖動齿尽；而且在多線程情況下容易出現(xiàn)死循環(huán)，所以哈希表往往只能在對性能不苛刻的業(yè)務(wù)場景慷荔。

   鏈表

   鏈表彌補了數(shù)組動態(tài)性能低的特點雕什，因為有很好的可塑性，可以用來實現(xiàn)很多結(jié)構(gòu)更離散的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

   1. 二叉樹就是鏈表的一個使用場景显晶。二叉樹是一種樹狀結(jié)構(gòu)贷岸，其中平衡二叉樹在插入與刪除的過程中只要移動logn次就能找到自己的新位置，而且代碼簡單易于維護（不容易寫錯也是工程中一個重要的考慮點磷雇，如果寫得代碼過于復(fù)雜就要反思下是否使用錯了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）偿警。比如：紅黑樹就是一個綜合性能很好的平衡二叉查找樹；它是一個動態(tài)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)唯笙，可以在動態(tài)添加與查找過程中穩(wěn)定在O(logn)量級螟蒸；在Linux內(nèi)核中大量使用；而且在Java中的ConcurrentHashMap在沖突大的情況下崩掘，沖突元素大于8也會升級成紅黑樹存儲沖突元素七嫌，來平衡工程與算法效率之間的矛盾；
   2. 隊列與棸——十分重要的動態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)诵原，可以用來實現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的緩沖，構(gòu)建大量數(shù)據(jù)的離散關(guān)系挽放。這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)本身的應(yīng)用場景非常的多绍赛，隊列用來實現(xiàn)圖的廣度優(yōu)先遍歷，而棧則用于深度優(yōu)先的遍歷辑畦；棧的先進先出的特點吗蚌，還是實現(xiàn)函數(shù)調(diào)用的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也是在編譯期器中模擬數(shù)學(xué)表達式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)纯出；隊列的使用場景就更多蚯妇，java中的ReentryLock的線程排隊阻塞隊列就是一個隊列敷燎；
   3. 鏈表通過改造也可以有很快的查詢效率，比如因為Redis而火起來的skiplist（跳躍表侮措，實現(xiàn)zset的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）懈叹，其本質(zhì)跟我們平時根據(jù)地址快速投遞快遞的原理是一致的；快遞員在投遞快遞之前并不需要對所有中國人的地址進行排序分扎，可以說我們的地址是高度離散的澄成；雖然人們的地址存儲是無序的，但是我們地址信息是高度索引化的畏吓，比如墨状，所有人的地址格式可以是：XX省XX市XX區(qū)XX街道XX小區(qū)XX樓XX單元XX號，這么8個等級菲饼，每個等級可以幫助你過濾掉一大批數(shù)據(jù)肾砂；比如你在湖北省，那么可以在O(1)的時間里面過濾掉十幾億人宏悦，然后每比對一層過濾掉一些數(shù)據(jù)镐确，最后精確定位到你，這樣的搜索效率可以看做是O(logn)級別的饼煞；而人的出生與遷移源葫，也只要在各自的索引區(qū)間中動態(tài)的鏈接新的信息，刪除老的信息即可砖瞧，時間復(fù)雜度也是O(logn)的息堂，這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是互聯(lián)網(wǎng)級別的。跳躍表就是在鏈表的基礎(chǔ)上加入了額外的索引指針块促，用來根據(jù)不同的維度將鏈表中的數(shù)據(jù)進行分塊荣堰，類似于對地址區(qū)域的分塊，這樣既保證了高效的查詢效率也保證了動態(tài)的更新效率竭翠；同時還能快速的輸出區(qū)間元素振坚，是一種工程上很好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，唯一的弊端可能就是相比紅黑樹需要更多的存儲空間來存放索引信息斋扰，而些開銷相比收益是可以忽略的屡拨。

   融合是關(guān)鍵

   數(shù)組與鏈表是兩個極端，我想對于性能調(diào)優(yōu)來說褥实，重要的是靈活組合他們的的優(yōu)勢，規(guī)避它們各自的劣勢裂允，達到工程上的平衡才是我們的終極目標(biāo)损离。比如java中的LinkedHashMap就是融合了數(shù)組、哈希表與鏈表的優(yōu)秀實踐：

   • 普通的哈希表因為通過哈希函數(shù)將元素鏈接到數(shù)組的索引號上面绝编，實現(xiàn)高速的查找性能僻澎，但是丟失了元素的插入順序貌踏，而有時候我們需要這個順序性來實現(xiàn)特殊的需求，比如緩存淘汰策略窟勃；
   • 而如果使用鏈表祖乳，形成一個插入的隊列，先插入的在隊列頭秉氧，后插入在隊列尾部眷昆；但是這樣雖然保存了插入的順序但是丟失了查找性能；
   • 為了平衡汁咏，我們可以在哈希表的基礎(chǔ)上亚斋，每個元素再增加一個指針用來連接前后插入的元素，形成隊列攘滩，這樣沒插入一個元素不僅在哈希表上掛載新的索引點帅刊，還要將新元素掛接到隊列的尾部，而每一步都是O（1）的開銷漂问，是可以接受的赖瞒，這就是LinkedHashMap的實現(xiàn)原理。

LinkedHashMap

通過分析SkipList與LinkedHashMap的例子蚤假，我們可以得出結(jié)論栏饮，在優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的時候您需要綜合考慮數(shù)組與鏈表的特性，并通過要實現(xiàn)的插入與查找的性能特定靈活的組合出你所需要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來勤哗。

而且抡爹，在分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)性能的時候，特別是平衡動態(tài)更新與快速查找效率這兩個對立面的時候芒划，我們要想起數(shù)組與鏈表的特點冬竟，想起它們就是一個太極圖的兩個部分，如果要獲取兩者的優(yōu)點民逼，就必須要付出空間或者時間的額外代價來實現(xiàn)——天下沒有免費的午餐泵殴。

算法設(shè)計技術(shù)——通用的算法思考方法

很多同學(xué)對算法設(shè)計技術(shù)并不是很熟悉，我們前面知道拼苍，算法是構(gòu)建在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)之上的笑诅，具備一定數(shù)學(xué)特點的計算規(guī)則，它可以幫我們將一個問題的計算規(guī)模降維打擊疮鲫，達到優(yōu)化程序運行的需求吆你。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法往往只針對具體的技術(shù)點，比如平衡存儲與查找的效率俊犯，優(yōu)化局部的技術(shù)問題妇多，這跟具體的現(xiàn)實世界的問題還有區(qū)別的，比如著名的“背包問題”燕侠，“編碼長度優(yōu)化”問題者祖，往往這些問題更加貼近生活立莉，需要更高的算法設(shè)計能力，而不同的設(shè)計方案往往會因為最終的計算指令規(guī)模不同而體現(xiàn)出不同的運行效率七问。

舉個例子：“背包問題”如果用蠻力算法蜓耻，其計算量是O(2^n)級別的，這個級別的代碼對于計算機來說因為隨著背包中物品數(shù)量n的增長計算量是指數(shù)級別增長的械巡，幾乎是計算機不可解范圍刹淌；而如果用分治算法優(yōu)化，可以達到O(nlogn)級別坟比，達到計算機可解范圍芦鳍；而如果用動態(tài)規(guī)劃方式優(yōu)化，則可以達到線性的級別O(n)葛账；可見一個問題到底用什么算法技術(shù)去解決就可以得到完全不同的結(jié)果柠衅，所以在實際的工作中，我們對于一些具體的問題籍琳，可以形成一些解決方案套路菲宴，通過套用這些套路獲取一個計算量的預(yù)期，從而實現(xiàn)優(yōu)化——這就是算法設(shè)計技術(shù)的作用趋急。

算法設(shè)計技術(shù)是一個很復(fù)雜的領(lǐng)域喝峦，是計算機科學(xué)的深水區(qū)，同時也是算法領(lǐng)域的深水區(qū)呜达，可以說計算機能解決什么樣的具體問題谣蠢、可解問題的邊界在哪都是由算法設(shè)計技術(shù)推動與決定的。這塊內(nèi)容十分高深查近，涉及的知識非常多眉踱，是計算機科學(xué)家工作的領(lǐng)域，比如著名的N=NP問題就是這個領(lǐng)域的著名問題霜威，如果成功解決可以獲得圖領(lǐng)獎谈喳，但是直到現(xiàn)在也還懸而未決。

那么工程師要知道哪些算法設(shè)計的技術(shù)呢戈泼？我遠遠不是這方面的專家沒法給出答案婿禽，但是我覺得至少算法技術(shù)的分類以及一些基本的常識還是能夠理解的，不然遇到具體程序優(yōu)化問題就不知道要找什么領(lǐng)域的論文尋找答案大猛。

算法設(shè)計大致可以分為三種：

1. 貪心算法扭倾，特點是往往是最值的求解，比如尋找一種最優(yōu)的編碼方案——哈夫曼編碼挽绩；在圖中尋找最小生成樹——Prim算法膛壹，大名鼎鼎的單源最短路徑算法，對這些算法中都有最字琼牧，本質(zhì)是在海量的排列組合中通過一個算法高效的計算出最優(yōu)的一個來恢筝。而貪心算法有一個區(qū)別其他規(guī)劃算法的特點——結(jié)構(gòu)簡單，只用一個簡單容易理解的原則就能求出最優(yōu)解巨坊。比如湊硬幣問題撬槽，1，2趾撵，5侄柔，10三種面額的硬幣，湊出金額n的零錢來占调，請問最少的硬幣數(shù)是多少暂题？那么可以通過每次使用最大面額來匹配來得出最后的最優(yōu)解【可海可見薪者，貪心算法結(jié)構(gòu)是十分簡單的，編程也十分清晰剿涮，但是世界是公平的言津，實際能夠使用貪心解決的問題特別少（原因不明），較為不常見取试。而且悬槽，在使用貪心算法求解之前必須要通過數(shù)學(xué)證明，而對于貪心來說瞬浓，數(shù)學(xué)證明是難點初婆；

2. 分治算法，分治是很容易理解的猿棉，它的思想被用在很多大數(shù)據(jù)框架上磅叛，比如，Map-Reduce铺根，PageRank的計算等等宪躯。分治的特點是：分而治之，將原本規(guī)模很大的問題分解成n個規(guī)模較小的子問題位迂，而這些子問題是彼此無關(guān)的访雪，計算機通過將這些子問題發(fā)送到多臺計算機上同時處理，達到加速計算的目標(biāo)掂林，最后通過線性的歸并過程處理每個分片的結(jié)果得到最后的解臣缀。分治的難點是子問題分解，要特別注意分解后的子問題要是無關(guān)聯(lián)的泻帮，只有無關(guān)聯(lián)最后歸并才會正確精置；而要證明一個問題能夠被分解成n個子問題是需要去證明的，這是分治的關(guān)鍵锣杂；一般來說能夠用分治解決問題的計算規(guī)模都是O(nlogn)脂倦。

3. 動態(tài)規(guī)劃算法番宁。動態(tài)規(guī)劃能夠解決的問題是最多的，從“背包問題”赖阻、“生產(chǎn)規(guī)劃問題”蝶押、“CPU良品率檢測”、“工作安排”火欧、“圖像壓縮”到“RNA最優(yōu)二級子結(jié)構(gòu)”棋电，應(yīng)用的領(lǐng)域非常廣，是經(jīng)常需要使用或者考慮的算法設(shè)計方法苇侵；動態(tài)規(guī)劃的特點有：

   1. 動態(tài)規(guī)劃要解決的問題跟貪心算法很像赶盔，一般都是解決最值問題，要解決的問題都是在幾何級數(shù)增長的組合中找到最優(yōu)解榆浓；
   2. 動態(tài)規(guī)劃跟分治在結(jié)構(gòu)上很相似于未，都是將大問題切分成若干個子問題來求解，最大的區(qū)別在于分治要求子問題無關(guān)哀军，而動態(tài)規(guī)劃要求子問題有關(guān)而且計算是有重疊的沉眶；這樣的重疊子問題越多，用動態(tài)規(guī)劃獲得的收益越高杉适；
   3. 動態(tài)規(guī)劃的本質(zhì)就是在子問題遞歸樹上通過對重復(fù)計算子問題緩存結(jié)果谎倔，減少重復(fù)計算來提高運行效率。通過對分支重復(fù)子問題計算進行優(yōu)化可以動態(tài)規(guī)劃算法往往能夠得到比分治算法更好的結(jié)果猿推。往往時間復(fù)雜度能被優(yōu)化到線性O(shè)(n)級別片习；
   4. 動態(tài)規(guī)劃算法有較好的時間復(fù)雜度收益與廣泛的使用場景，但是要找到動態(tài)規(guī)劃的遞推方程是十分難的蹬叭，需要具備很好的邏輯推理能力藕咏，與長期的訓(xùn)練才能達到。

   建議大家可以讀讀算法設(shè)計領(lǐng)域的書秽五，這塊已經(jīng)到達了計算機科學(xué)的核心孽查，是最后的高峰。

總結(jié)

性能優(yōu)化本身是一個很大的話題坦喘，從不同的技術(shù)盲再、不同的工具有不同的特點與實現(xiàn)細節(jié)，不同的技術(shù)細節(jié)又有不同的運行環(huán)境瓣铣，要涵蓋所有的優(yōu)化方案顯然是不可能的答朋；但是幸好，我發(fā)現(xiàn)不管是什么領(lǐng)域什么技術(shù)棠笑，只要它運行在計算機上梦碗，那么它就有一些通用的方法，本文就是努力為您闡釋兩個基本的套路——減少指令數(shù)量與縮短指令運行時間；了解這些分析性能問題的基本套路就能在面對具體調(diào)優(yōu)問題是達到事半功倍的目的洪规。