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80/20法则：程序执行中，80%的时间消耗在20%的代码上。
优化前，我们首先得找到这20%的关键路径；
各种语言都有专门的工具来找到这20%的关键路径，比如C++经常用到的gprof；
在关键路径上对耗时的计算进行优化；
主要的优化方向为：
减少重复计算、预先计算、延后计算、降低计算代价、不计算；
典型的例子如缓存，将之前相同的计算（查数据库，读写文件）存下来，等待下一次继续使用；
适用场景：计算结果有有效期，过段时间后需要再次计算；
对于关键路径中比较耗时的计算，预先计算出来，节省每次计算的成本；
预先计算出对照表
关键路径中需要用到的映射关系对照表，将对照表预先计算，在关键路径中直接取用；
将计算提前到初始化期间
比如，内存分配耗时，将其提前到初始化的时间分配，建立内存池；
将计算提前到编译期间
比如：使用常量表达式，在编译期间将最终值计算出来，节省这部分的运行时开销；
相关技术：模版元编程；
适用场景：计算出来的值一直有效，无需再次计算；
将计算耗时延迟到后期，这样，对于异常情况或其它分支情况，在中途就转换，不用再计算；
有较多分支条件
将最耗时的计算延后，这样，可能很多场景在中途就转到其它分支上，不用计算；
判断条件中的技巧：a||b a&&b
如果判断条件比较耗时，将更耗时的放在后面计算；这样，对于a||b,当a成立时，b就不用再计算了；延迟计算的好处在于可能可以不用计算；
适用场景：分支条件场景；
这是通常能想到的最直接的优化手段，如何能够直接降低计算的代价；
内存申请从堆上改为栈上
动态内存分配昂贵，将内存分配从堆上改为栈上；
降低灵活性，使用自定制版本的函数代替库函数；
使用更低级的指令或语言改写；
在C++中嵌入汇编语言；
使用SSE2等指令集；
使用更优的算法或数据结构；
操作STL容器时，STL中的算法一般比自己手写的算法要高效，尽量使用STL的算法来替换我们的手写算法；
参考：
《STL区间成员函数及区间算法总结》
《高效的使用STL》
适用场景：这类优化一般是以降低代码可读性为代价的（STL的除外），用于优化的最后阶段；
优化的终极方案，不计算；
业务发现
用不到的业务逻辑，废弃的业务逻辑，仍然存在关键路径中的还在执行的；痛快的删除它；
却掉临时对象开销
在我们的代码中，可能会有些临时对象是不知不觉的，而消除临时对象，将节省这部分开销；
参考：《消除临时对象》
以上是单线程关键路径的优化，接下来，我们聊聊扩展到多核，在多线程上的优化；
Posted by: 大CC | 06AUG,2015
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