利用CPU缓存
RAM的确很快，但只是与硬盘，固态硬盘，光盘，互联网等等与比较时。RAM与CPU内置的高速缓存相比，它并不快。你可能已经听说过他们，CPU高速缓存的级别分别称为：L1，L2和L3。
CPU高速缓存用来存储小块的RAM内容。当RAM被请求时，可以使用更快的高速缓存，而不是...但只有当所请求的RAM是在高速缓存中的。这就是所谓的高速缓存“命中”。如果高速缓存“miss”，CPU需要从较慢的RAM来获取。
CPU的高速缓存策略各不相同，但RAM连续块通常存储在缓存中（译注：因为程序运行时对内存的访问呈现局部性（Locality）特征。这种局部性既包括空间局部性（Spatial Locality），也包括时间局部性（Temporal Locality）。有效利用这种局部性，缓存可以达到极高的命中率。不清楚的可以回去补下课）。这意味着，如果你的应用程序的工作在连续的内存块（如一个Vector）上并且大小不超过高速缓存大小限制，那么CPU高速缓存将被命中，而不是从RAM中读取，将收获一个大的性能取胜。
用一个有点做作的例子来证明这一点，访问一个大Vector中所有的元素模拟RAM。分别顺序访问，随机访问它们。为了消除Math.random调用的影响，通过2个Vector来存储访问元素的索引值。在随机访问的情况下，Vector中存的索引值是随机的，这样元素将被随机读取。下面是10个元素的向量的例子，两个索引值Vector可能如下所示：
|
/ /顺序访问（索引Vector中存储的index值） 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 / /随机访问（索引Vector中存储的index值） 2 3 9 1 4 0 6 8 5 7 |
测试运行的环境：
Release version of Flash Player 12.0.0.41
2.3 Ghz Intel Core i7-3615QM (256 KB L2 per core, 6 MB L3 cache)
Mac OS X 10.9.1
Google Chrome 32.0.1700.77
ASC 2.0.0 build 354071 (-debug=false -verbose-stacktraces=false -inline -optimize=true)
测试得到的结如下：
|
访问方式 |
耗时 |
|
顺序 |
27 |
|
随机 |
169 |
由此我们可以看到使用了CPU缓存的顺序访问，比没有使用CPU缓存的随机访问性能高6+倍。访问内存的顺序真的很重要！
诚然上面的例子有点做作，但下面的例子是处理实际问题：遍历BitmapData的像素。需要一个循环来遍历行（Y），一个循环来遍历列（X）。哪个作为外循环，哪个作为内循环？
实际上，BitmapData是“逐行”存储的。下面是3x2 BitmapData：
(0,0) (1,0) (2,0) (0,1) (1,1) (1,2)
如果外循环是遍历列（X），访问这些内存的地址如下：
0 4 8 1 5 9 2 6 10 3 7 11
但是如果外循环是遍历行（Y），访问顺序如下：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
正如我们上面所了解到，顺序访问可以利用CPU缓存。似乎只是跳序了一点点，但是当BitmapData实例很大的时候问题开始真正出现。如果BitmapData为2048×2，前四个内存访问将是0，2047，1，2048。
下面的例子比较了2048×2048的BitmapData这两种循环策略，测试环境与上面的相同：
|
BITMAPDATA外循环 |
耗时 |
|
行 |
89 |
|
列 |
348 |
这里的性能优势不像上面访问Vector那么大，但遍历相同的像素时它仍然是高达4倍的优势。如果BitmapData是更大的，优势只会更大。这在CPU的缓存比我的测试环境中少的情况更明显。
下面是测试应用程序的源代码：
package
{
import flash.display.BitmapData;
import flash.display.Sprite;
import flash.display.StageAlign;
import flash.display.StageScaleMode;
import flash.text.TextField;
import flash.text.TextFieldAutoSize;
import flash.utils.getTimer;
public class CacheTest extends Sprite
{
private var logger:TextField = new TextField();
private function row(...cols): void
{
logger.appendText(cols.join(",")+"\n");
}
public function CacheTest()
{
stage.scaleMode = StageScaleMode.NO_SCALE;
stage.align = StageAlign.TOP_LEFT;
logger.autoSize = TextFieldAutoSize.LEFT;
addChild(logger);
testVector();
row();
testBitmapData();
}
private function testVector(): void
{
const SIZE:int = 10000000;
var beforeTime:int;
var afterTime:int;
var i:int;
var sum:int;
// Build vectors of indices
var inOrder:Vector.<int> = new Vector.<int>(SIZE);
for (i = 0; i < SIZE; ++i)
{
inOrder[i] = i;
}
var randomOrder:Vector.<int> = inOrder.slice();
shuffle(randomOrder);
row("Vector Access", "Time");
sum = 0;
beforeTime = getTimer();
for (i = 0; i < SIZE; ++i)
{
sum += inOrder[inOrder[i]];
}
afterTime = getTimer();
row("Sequential", (afterTime-beforeTime));
sum = 0;
beforeTime = getTimer();
for (i = 0; i < SIZE; ++i)
{
sum += randomOrder[randomOrder[i]];
}
afterTime = getTimer();
row("Random", (afterTime-beforeTime));
}
private function testBitmapData(): void
{
var SIZE:int = 2048;
var bmd:BitmapData = new BitmapData(SIZE, SIZE, true, 0xff123456);
var curRow:int;
var curCol:int;
var sum:int;
var beforeTime:int;
var afterTime:int;
row("BitmapData Outer Loop", "Time");
sum = 0;
beforeTime = getTimer();
for (curRow = 0; curRow < SIZE; ++curRow)
{
for (curCol = 0; curCol < SIZE; ++curCol)
{
sum += bmd.getPixel32(curCol, curRow);
}
}
afterTime = getTimer();
row("Row", (afterTime-beforeTime));
sum = 0;
beforeTime = getTimer();
for (curCol = 0; curCol < SIZE; ++curCol)
{
for (curRow = 0; curRow < SIZE; ++curRow)
{
sum += bmd.getPixel32(curCol, curRow);
}
}
afterTime = getTimer();
row("Col", (afterTime-beforeTime));
}
private function shuffle(vec:Vector.<int>): void
{
var len:uint = vec.length;
while (len)
{
var index:uint = Math.floor(Math.random() * len);
len--;
var temp:int = vec[len];
vec[len] = vec[index];
vec[index] = temp;
}
}
}
}
运行测试程序（http://files.jacksondunstan.com/articles/2491/CacheTest.swf）。