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perf工具
1、查找耗时点、cache-misses、L1-dcache-load-misses
perf top -C x
perf record -g -e cpu-clock -F 99 -p xxx
perf report --- 函数、汇编
perf record -e L1-dcache-load-misses,cpu-clock -C 3 sleep 10
perf report --stdio | grep XFWD
最近参与了acl性能优化的方面的工作，目前优化过程接近尾声，过程中走了不少弯路，当然也学习到了很多性能优化的方法，现在做下总结。
大多说优化基本都是对软件的优化，所以这里不谈硬件优化。
一般软件涉及到性能问题，首先要确认性能点出在哪里？我们可以使用perf工具来跟踪系统的性能，也可以来跟踪某个进程的性能耗时点，是一个非常棒的性能分析工具。这里可以首先定位到哪个函数耗时，进而定位到业务流程上。
优化的过程有这么几个，首先是对算法的优化，也就是根据业务逻辑功能来分析现有算法是否最优，这么多年的经验来看，无非是CRUD，既然涉及到性能，一定是一个动态的过程，根据上面的函数就可以知道这个函数时发生在哪个阶段。比如发生在查找阶段，那么如果查找的数据结构是链表，改成hash或者树结构那效率肯定明显提升，具体的hash种类及树结构的种类下面会详细介绍。其次才是代码实现细节的优化，这个时候还可以使用perf来看下耗时的原因是什？那影响代码性能的点有这么几个：首当其冲的是缓存cache-miss、就是要访问的数据不再cache里，要到内存或者磁盘上获取。这里的cache理论知识不再这里讲解，本章节只对性能优化的步骤方法进行总体的阐述。那么如何降低cachemiss，可以到下面看详细过程。有一点要重视，cachemiss不可能完全消除，不要太固执。其次可以在内存、耦合、开栈、指令、寄存器、延迟计算、提前计算等方面
优化角度：架构、算法、代码。软件&硬件。
这里不讨论硬件优化，以及架构优化，因为这个都是系统级别的，不是可以轻易优化的。
了解业务 ------- 优化算法 或 设计新算法 ---------- 优化代码
首先要对业务有非常通透的理解，因为大多数代码首次开发或者架构设计的时候受项目进度约束，并非最完美的，了解了业务，同时明确目前的代码实现，
这样就可以找出当前的代码存在冗余的部分，可以除去不必要的处理，或者合并部分处理过程。甚至设计新的算法。算法确认最优后，其次才能对代码细节做优化。
算法优化：线性表-----链表------哈希-----树
栈、队列：这两个一般是功能型的结构，不涉及性能。
线性表：定义的数组、开辟的连续内存
链表：指针、向量
哈希：bihash、多级hash
树：二叉树、
平衡二叉树：搜索性能好
红黑树： 插入删除动态调整的性能好
以上适用于数据较小，完全可以放在内存中。
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B树：多叉树
B+tree：数据都在叶子结点，平衡查找速度
B*tree：可指向兄弟节点，减少分裂。
以上适用于数据库等数据量较大，需要放在磁盘上。
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tire树：每个节点保存一个元素，空间换时间
radix树：相比于trie树，压缩了中间节点，不止保存一个元素。
适用于字符查找，或者有规律的编码结果进行快速查找
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代码优化方法：
内存角度：大页表（TLB、大页内存）：访问内存，要查页表，加速查表。
缓存角度：cache优化（i-cache、d-cache、对齐）、数据预取（连续内存、适度预取）
耦合角度：高内聚低耦合（相关代码放在一起）、减少冗余代码
开栈角度：减少调用层次 、inline、宏构造函数、
指令角度：循环展开（指令预取相关）、分支预测（likely）
其他：寄存器参数、延迟计算、提前计算
拓展：多核、多线程、共享数据、读写分离、异步、并发、上下文切换、内存池、
问：为了减少函数调用层次，减少开栈时间，而把一个函数写的较大，
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