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         1、查找耗时点、cache-misses、L1-dcache-load-misses

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perf record -g -e cpu-clock -F 99 -p xxx 

perf report    --- 函数、汇编

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。

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

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：

         radix树：

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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，