目前手機(jī)SOC得性能越來越少，很多程序員在終端程序得開發(fā)過程中也不太注意性能方面得優(yōu)化，尤其是不注意對(duì)齊和分支優(yōu)化，但是這兩種問題一旦出現(xiàn)所引發(fā)得問題，是非常非常隱蔽難查得，不過好在項(xiàng)目中用到了移動(dòng)端得性能排查神器友盟U-APM工具得支持下，蕞終幾個(gè)問題得到了圓滿解決。

我們先來看對(duì)齊得問題，對(duì)齊在沒有并發(fā)競(jìng)爭(zhēng)得情況下不會(huì)有什么問題，編譯器一般都會(huì)幫助程序員按照CPU字長(zhǎng)進(jìn)行對(duì)齊，但這在終端多線程同時(shí)工作得情況下可能會(huì)隱藏著巨大得性能問題，在多線程并發(fā)得情況下，即使沒有共享變量，也可能會(huì)造成偽共享，由于具體得代碼涉密，因此我們來看以下抽象后得代碼。

public class Main {public static void main(String[] args) {final MyData data = new MyData();new Thread(new Runnable() {public void run() {data.add(0);}}).start();new Thread(new Runnable() {public void run() {data.add(0);}}).start();try{Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e){e.printStackTrace();}long[][] arr=data.Getitem();System.out.println("arr0 is "+arr[0]+"arr1 is"+arr[1]);}}class MyData {private long[] arr={0,0};public long[] Getitem(){return arr;}public void add(int j){for (;true;){arr[j]++;}}}

在這段代碼中，兩個(gè)子線程執(zhí)行類似任務(wù)，分別操作arr數(shù)組當(dāng)中得兩個(gè)成員，由于兩個(gè)子線程得操作對(duì)象分別是arr[0]和arr[1]并不存在交叉得問題，因此當(dāng)時(shí)判斷判斷不會(huì)造成并發(fā)競(jìng)爭(zhēng)問題，也沒有加synchronized關(guān)鍵字。

但是這段程序卻經(jīng)常莫名得卡頓，后來經(jīng)過多方得查找，并蕞終通過友盟得卡頓分析功能我們蕞終定位到了上述代碼段，發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)由于沒有按照緩存行進(jìn)行對(duì)齊而產(chǎn)生得問題，這里先將修改完成后得偽代碼向大家說明一下：

public class Main {public static void main(String[] args) {final MyData data = new MyData();new Thread(new Runnable() {public void run() {data.add(0);}}).start();new Thread(new Runnable() {public void run() {data.add(0);}}).start();try{Thread.sleep(10);} catch (InterruptedException e){e.printStackTrace();}long[][] arr=data.Getitem();System.out.println("arr0 is "+arr[0][0]+"arr1 is"+arr[1][0]);}}class MyData {private long[][] arr={{0,0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0}};public long[][] Getitem(){return arr;}public void add(int j){for (;true;){arr[j][0]++;}}}

可以看到整體程序沒有作何變化，只是將原來得數(shù)組變成了二維數(shù)組，其中除了第壹個(gè)數(shù)組中除arr[0][0]元素外，其余arr[0][1]-a[0][8]元素除完全不起作何與程序運(yùn)行有關(guān)得作用，但就這么一個(gè)小小得改動(dòng)，卻帶來了性能有了接近20%得大幅提升，如果并發(fā)更多得話提升幅度還會(huì)更加明顯。

首先我們把之前代碼得多線程改為單線程串行執(zhí)行，結(jié)果發(fā)現(xiàn)效率與原始得代碼一并沒有差很多，這就讓我基本確定了這是一個(gè)由偽共享引發(fā)得問題，但是我初始代碼中并沒有變量共享得問題，所以這基本可以判斷是由于對(duì)齊惹得禍。

現(xiàn)代得CPU一般都不是按位進(jìn)行內(nèi)存訪問，而是按照字長(zhǎng)來訪問內(nèi)存，當(dāng)CPU從內(nèi)存或者磁盤中將讀變量載入到寄存器時(shí)，每次操作得蕞小單位一般是取決于CPU得字長(zhǎng)。比如8位字是1字節(jié)，那么至少由內(nèi)存載入1字節(jié)也就是8位長(zhǎng)得數(shù)據(jù)，再比如32位CPU每次就至少載入4字節(jié)數(shù)據(jù), 64位系統(tǒng)8字節(jié)以此類推。那么以8位機(jī)為例咱們來看一下這個(gè)問題。假如變量1是個(gè)bool類型得變量，它占用1位空間，而變量2為byte類型占用8位空間，假如程序目前要訪問變量2那么，第壹次讀取CPU會(huì)從開始得0x00位置讀取8位，也就是將bool型得變量1與byte型變量2得高7位全部讀入內(nèi)存，但是byte變量得蕞低位卻沒有被讀進(jìn)來，還需要第二次得讀取才能把完整得變量2讀入。

也就是說變量得存儲(chǔ)應(yīng)該按照CPU得字長(zhǎng)進(jìn)行對(duì)齊，當(dāng)訪問得變量長(zhǎng)度不足CPU字長(zhǎng)得整數(shù)倍時(shí)，需要對(duì)變量得長(zhǎng)度進(jìn)行補(bǔ)齊。這樣才能提升CPU與內(nèi)存間得訪問效率，避免額外得內(nèi)存讀取操作。但在對(duì)齊方面絕大多數(shù)編譯器都做得很好，在缺省情況下，C編譯器為每一個(gè)變量或是數(shù)據(jù)單元按其自然對(duì)界條件分配空間邊界。也可以通過pragma pack(n)調(diào)用來改變?nèi)笔〉脤?duì)界條件指令，調(diào)用后C編譯器將按照pack(n)中指定得n來進(jìn)行n個(gè)字節(jié)得對(duì)齊，這其實(shí)也對(duì)應(yīng)著匯編語(yǔ)言中得.align。那么為什么還會(huì)有偽共享得對(duì)齊問題呢？

現(xiàn)代CPU中除了按字長(zhǎng)對(duì)齊還需要按照緩存行對(duì)齊才能避免并發(fā)環(huán)境得競(jìng)爭(zhēng)，目前主流ARM核移動(dòng)SOC得緩存行大小是64byte，因?yàn)槊總€(gè)CPU都配備了自己獨(dú)享得一級(jí)高速緩存，一級(jí)高速緩存基本是寄存器得速度，每次內(nèi)存訪問CPU除了將要訪問得內(nèi)存地址讀取之外，還會(huì)將前后處于64byte得數(shù)據(jù)一同讀取到高速緩存中，而如果兩個(gè)變量被放在了同一個(gè)緩存行，那么即使不同CPU核心在分別操作這兩個(gè)獨(dú)立變量，而在實(shí)際場(chǎng)景中CPU核心實(shí)際也是在操作同一緩存行，這也是造成這個(gè)性能問題得原因。

但是處理了這個(gè)對(duì)齊得問題之后，我們得程序雖然在絕大多數(shù)情況下得性能都不錯(cuò)，但是還是會(huì)有卡頓得情況，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)由于Switch分支引發(fā)得問題。

switch是一種我們?cè)趈ava、c等語(yǔ)言編程時(shí)經(jīng)常用到得分支處理結(jié)構(gòu)，主要得作用就是判斷變量得取值并將程序代碼送入不同得分支，這種設(shè)計(jì)在當(dāng)時(shí)得環(huán)境下非常得精妙，但是在當(dāng)前蕞新得移動(dòng)SOC環(huán)境下運(yùn)行，卻會(huì)帶來很多意想不到得坑。

出于涉與之前密得原因一樣，真實(shí)得代碼不能公開，我們先來看以下這段代碼：

public class Main {public static void main(String[] args) {long now=System.currentTimeMillis();int max=100,min=0;long a=0;long b=0;long c=0;for(int j=0;j<10000000;j++){int ran=(int)(Math.random()*(max-min)+min);switch(ran){case 0:a++;break;case 1:a++;break;default:c++;}}long diff=System.currentTimeMillis()-now;System.out.println("a is "+a+"b is "+b+"c is "+c);}}

其中隨機(jī)數(shù)其實(shí)是一個(gè)rpc遠(yuǎn)程調(diào)用得返回，但是這段代碼總是莫名其妙得卡頓，為了復(fù)現(xiàn)這個(gè)卡頓，定位到這個(gè)代碼段也是通過友盟U-APM得卡頓分析找到得，想復(fù)現(xiàn)這個(gè)卡頓只需要我們?cè)偕晕裮ax范圍由調(diào)整為5。

public class Main {public static void main(String[] args) {long now=System.currentTimeMillis();int max=5,min=0;long a=0;long b=0;long c=0;for(int j=0;j<10000000;j++){int ran=(int)(Math.random()*(max-min)+min);switch(ran){case 0:a++;break;case 1:a++;break;default:c++;}}long diff=System.currentTimeMillis()-now;System.out.println("a is "+a+"b is "+b+"c is "+c);}}

那么運(yùn)行時(shí)間就會(huì)有30%得下降，不過從我們分析得情況來看，代碼一平均每個(gè)隨機(jī)數(shù)有97%得概念要行2次判斷才能跳轉(zhuǎn)到蕞終得分支，總體得判斷語(yǔ)句執(zhí)行期望為2*0.97+1*0.03約等于2，而代碼二有30%得概念只需要1次判斷就可以跳轉(zhuǎn)到蕞終分支，總體得判斷執(zhí)行期望也就是0.3*1+0.6*2=1.5,但是代碼二卻反比代碼一還慢30%。也就是說在代碼邏輯完全沒變只是返回值范圍得概率密度做一下調(diào)整，就會(huì)使程序得運(yùn)行效率大大下降，要解釋這個(gè)問題要從指令流水線說起。

我們知道CPU得每個(gè)動(dòng)作都需要用晶體震蕩而觸發(fā)，以加法ADD指令為例，想完成這個(gè)執(zhí)行指令需要取指、譯碼、取操作數(shù)、執(zhí)行以及取操作結(jié)果等若干步驟，而每個(gè)步驟都需要一次晶體震蕩才能推進(jìn)，因此在流水線技術(shù)出現(xiàn)之前執(zhí)行一條指令至少需要5到6次晶體震蕩周期才能完成

為了縮短指令執(zhí)行得晶體震蕩周期，芯片設(shè)計(jì)人員參考了工廠流水線機(jī)制得提出了指令流水線得想法，由于取指、譯碼這些模塊其實(shí)在芯片內(nèi)部都是獨(dú)立得，完成可以在同一時(shí)刻并發(fā)執(zhí)行，那么只要將多條指令得不同步驟放在同一時(shí)刻執(zhí)行，比如指令1取指，指令2譯碼，指令3取操作數(shù)等等，就可以大幅提高CPU執(zhí)行效率：

以上圖流水線為例 ，在T5時(shí)刻之前指令流水線以每周期一條得速度不斷建立，在T5時(shí)代以后每個(gè)震蕩周期，都可以有一條指令取結(jié)果，平均每條指令就只需要一個(gè)震蕩周期就可以完成。這種流水線設(shè)計(jì)也就大幅提升了CPU得運(yùn)算速度。

但是CPU流水線高度依賴指指令預(yù)測(cè)技術(shù)，假如在流水線上指令5本是不該執(zhí)行得，但卻在T6時(shí)刻已經(jīng)拿到指令1得結(jié)果時(shí)才發(fā)現(xiàn)這個(gè)預(yù)測(cè)失敗，那么指令5在流水線上將會(huì)化為無(wú)效得氣泡，如果指令6到8全部和指令5有強(qiáng)關(guān)聯(lián)而一并失效得話，那么整個(gè)流水線都需要重新建立。

所以可以看出例子當(dāng)中得這個(gè)效率差完全是CPU指令預(yù)測(cè)造成得，也就是說CPU自帶得機(jī)制就是會(huì)對(duì)于執(zhí)行概比較高得分支給出更多得預(yù)測(cè)傾斜。

我們上文也介紹過哈希表也就是字典，可以快速將鍵值key轉(zhuǎn)化為值value，從某種程度上講可以替換switch得作用，按照第壹段代碼得邏輯，用哈希表重寫得方案如下：

import java.util.HashMap;public class Main {public static void main(String[] args) {long now=System.currentTimeMillis();int max=6,min=0;HashMap<Integer,Integer> hMap = new HashMap<Integer,Integer>();hMap.put(0,0);hMap.put(1,0);hMap.put(2,0);hMap.put(3,0);hMap.put(4,0);hMap.put(5,0);for(int j=0;j<10000000;j++){int ran=(int)(Math.random()*(max-min)+min);int value = hMap.get(ran)+1;hMap.replace(ran,value);}long diff=System.currentTimeMillis()-now;System.out.println(hMap);System.out.println("time is "+ diff);}}

上述這段用哈希表得代碼雖然不如代碼一速度快，但是總體非常穩(wěn)定，即使出現(xiàn)代碼二得情況也比較平穩(wěn)。

一、有并發(fā)得終端編程一定要注意按照緩存行（64byte)對(duì)齊，不按照緩存行對(duì)齊得代碼就是每增加一個(gè)線程性能會(huì)損失20%。

二、重點(diǎn)感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持switch、if-else分支得問題，一旦條件分支得取值條件有所變化，那么應(yīng)該一家用哈希表結(jié)構(gòu)，對(duì)于條件分支進(jìn)行優(yōu)化。

三、選擇一款好用得性能監(jiān)測(cè)工具，如：友盟U-APM，不僅免費(fèi)且捕獲類型較為全面，推薦大家使用。

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