C++ 應用程序性能優(yōu)化
eryar@163.com
1. Introduction
對于幾何造型內(nèi)核OpenCASCADE，由于會涉及到大量的數(shù)值算法，如矩陣相關計算，微積分，Newton迭代法解方程，以及非線性優(yōu)化的一些算法，如BFGS，F(xiàn)RPR，PSO等等用于多元函數(shù)的極值求解，所以這些數(shù)值算法的性能直接影響系統(tǒng)的性能。軟件的性能優(yōu)化是計算機軟件開發(fā)過程中需要一直關注的重要因素，因此有必要學習下C++應用程序性能優(yōu)化的方法。
在網(wǎng)上尋找相關資料時，發(fā)現(xiàn)這方面的資料也很少，最后發(fā)現(xiàn)一本由電子工業(yè)出版社出版的《C++應用程序性能優(yōu)化方法》，從中可以學習下IBM的性能優(yōu)化方法。
本文主要結合《C++性能優(yōu)化方法》并結合代碼實例來說明內(nèi)存優(yōu)化處理對程序性能的影響。看完本書，其實發(fā)現(xiàn)C++性能優(yōu)化方法主要還是依賴的計算機相關的基礎知識，比如說計算機操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)結構與算法等等。
2.Memory Optimize
C++程序中的存儲空間可以分為靜態(tài)/全局存儲區(qū)，棧區(qū)和堆區(qū)。靜態(tài)/全局存儲區(qū)和棧區(qū)的大小一般在程序編譯階段決定；而堆區(qū)則隨著程序的運行而動態(tài)變化，每一次程序運行都會有不同的行為。這種動態(tài)的內(nèi)存管理對于一個程序在運行過程中占用的內(nèi)存大小及程序的性能有非常重要的影響。
因為靜態(tài)/全局存儲區(qū)在編譯時就已經(jīng)確定了，而棧區(qū)則是由操作系統(tǒng)在管理，這些都不勞程序員費神。就是這個堆區(qū)是提供給程序員的自由舞臺，可以任性發(fā)揮。堆區(qū)的存儲區(qū)域怎么玩呢？理解了這三個問題應該就知道了：一是堆區(qū)數(shù)據(jù)怎么產(chǎn)生（從哪兒來）？二是堆區(qū)的數(shù)據(jù)怎么銷毀（到哪兒去）？堆區(qū)數(shù)據(jù)怎么訪問？由C++標準規(guī)定得知，C++實現(xiàn)通過全局的new和delete來提供動態(tài)內(nèi)存的訪問和管理。而堆區(qū)數(shù)據(jù)的訪問就是通過指針了。當使用new/delete來操作堆上的存儲區(qū)域時，操作系統(tǒng)就要對堆的存儲區(qū)域進行管理，所以這個管理工作就會對應用程序的性能有影響。
為了解決內(nèi)存泄露問題，即new之后不再使用時并沒有delete，OpenCASCADE中入了Handle智能指針的宏定義。Handle的使用也很簡單，只需要將用Handle(Class)就可以了。
利用默認的內(nèi)存管理new/delete在堆上分配和釋放內(nèi)存會有一些額外的開銷。系統(tǒng)在接收到一定大小內(nèi)存請求時，首先查找內(nèi)部維護的內(nèi)存空閑塊表，并且需要根據(jù)一定的算法（例如分配最先找到的不小于申請大小的內(nèi)存塊給請求者，或者分配最適于申請大小的內(nèi)存塊等）找到合適大小的內(nèi)存塊。如果該空閑內(nèi)存塊過大，還需要切割成已分配的部分和較小的空閑塊，然后系統(tǒng)更新內(nèi)存塊表，完成一次內(nèi)存分配。類似地，在釋放內(nèi)存時，系統(tǒng)把釋放的內(nèi)存塊重新加入到空閑內(nèi)存塊表中。如果有可能的話，可以把相鄰的空閑塊合并成較大的空閑塊。
默認的內(nèi)存管理函數(shù)還考慮到多線程的應用，需要在每次分配和釋放內(nèi)存時加鎖，同樣增加開銷。可見，如果應用程序頻繁地在堆上分配格釋放內(nèi)存，則會導致性能的損失。并且會使系統(tǒng)中出現(xiàn)大量的內(nèi)存碎片，降低內(nèi)存的利用率。
由此可見，在簡單的new和delete背后，系統(tǒng)默默地為我們做了這么多的事，而做這些事都是要花時間的啊！雖然默認的內(nèi)存管理算法也考慮了性能，但是考慮的是更通用的情況，為了應付更復雜、更廣泛的情況，需要做更多額外工作。而對于具體的應用程序來說，適合自身特定的內(nèi)存管理則可以獲得更好的性能，為此OpenCASCADE引入了自己的內(nèi)存管理機制，與內(nèi)存池概念類似。OCCT的內(nèi)存通過配置，可以使用沒的優(yōu)化技術，或者不使用任何優(yōu)化直接使用系統(tǒng)的malloc和free。這些配置都是通過環(huán)境變量來實現(xiàn)，其中打開和關閉內(nèi)存優(yōu)化的開關是環(huán)境變量：MMGT_OPT，這個默認是0，即不使用任何優(yōu)化；設置成1就是使用；設置成2就是使用TBB的內(nèi)存優(yōu)化技術（這個的前提是第三方庫正確配置，如果沒有還是使用的malloc和free；
// paralleling with Intel TBB
#ifdef HAVE_TBB
#include <tbb/scalable_allocator.h>
using namespace tbb;
#else
#define scalable_malloc malloc
#define scalable_calloc calloc
#define scalable_realloc realloc
#define scalable_free free
#endif
下面通過代碼來看看使用內(nèi)存管理的性能有什么變化。
3.Code Example
下面通過程序來看看使用這些技術對性能的影響：
/*
* Copyright (c) 2016 Shing Liu All Rights Reserved.
*
* File : main.cpp
* Author : Shing Liu(eryar@163.com)
* Date : 2016-07-31 11:54
* Version : OpenCASCADE7.0.0
*
* Description : Test OCCT Memory Manager and Handle(smart pointer).
*/#include <OSD_Timer.hxx>
#include <Poly.hxx>
#include <Poly_Triangulation.hxx>
#pragma comment(lib, "TKernel.lib")
#pragma comment(lib, "TKMath.lib")
/*
*@brief test memory without Handle(smart pointer) management.
*
*/void testMemory(Standard_Integer theCount)
{
OSD_Timer aTimer;
aTimer.Start();
for (Standard_Integer i = 0; i < theCount; i++)
{
Poly_Triangulation* aTriangulation =
new Poly_Triangulation(10, 5, Standard_False);
delete aTriangulation;
}
aTimer.Stop();
aTimer.Show();
}
/*
*@brief test memory with Handle(smart pointer) management.
*
*/void testHandle(Standard_Integer theCount)
{
OSD_Timer aTimer;
aTimer.Start();
for (Standard_Integer i = 0; i < theCount; i++)
{
Handle(Poly_Triangulation) aTriangulation =
new Poly_Triangulation(10, 5, Standard_False);
}
aTimer.Stop();
aTimer.Show();
}
/*
* @brief set environment variable MMGT_OPT=0 to use malloc/free directly;
* set environment varialbe MMGT_OPT=1 to use OCCT memory optimization technique;
* set environment variable MMGT_OPT=2 to use paralleling with Interl TBB;
*/int main(
int argc,
char* argv[])
{
int aCount = 100000;
std::cout << "\ntest pointer without handle" << std::endl;
testMemory(aCount);
std::cout << "\ntest pointer with handle" << std::endl;
testHandle(aCount);
return 0;
}
如果直接運行上面的代碼編譯的程序，得到的結果如下圖所示：
由圖可知，當使用Handle（智能指針）的時候，時間上影響不大，即使用Handle對性能影響基本上可以忽略，但是得到很多好處，主要的就是不用自己去delete了。使用Visual Studio的性能分析工具查看，結果也類似：
時間的開銷也是集中在內(nèi)存的分配上面：
注意到上面的Allocate()是類Standard_MMgrRaw的，即是直接使用的系統(tǒng)的malloc和free來管理內(nèi)存。下面設置環(huán)境變量MMGT_OPT=1來使用OCCT的內(nèi)存優(yōu)化類看看對性能影響如何？
程序運行的結果如下圖所示：
與沒有使用內(nèi)存優(yōu)化的時候0.1相比，使用了內(nèi)存優(yōu)化處理的要快40%左右。
由下圖可以看出，性能熱點也是集中在內(nèi)存的分配上面：
注意現(xiàn)在內(nèi)存分配使用的是Standard_MMgrOpt類中的Allocate函數(shù)：
總的來說，將環(huán)境變量MMGT_OPT設置成1來使用OCCT的內(nèi)存優(yōu)化算法，性能提升還是很明顯的。
4.Conclusion
當程序規(guī)模越來越大，算法越來算復雜的時候，找到性能的瓶頸越麻煩一些。性能優(yōu)化第一步是測量，找到合適的測量工具。《C++應用程序性能優(yōu)化》一書中提供的是IBM Rational Quantify，在網(wǎng)上搜了下還有Intel VTune Amplifier等，功能都很強大。在Windows中開發(fā)程序使用的Visual Studio自帶了性能分析功能，使用起來也比較方便。
找到性能瓶頸，就要對其進行分析原因，進而修改程序，提高性能。這方面的方法論可以借鑒《C++應用程序性能優(yōu)化》，從數(shù)據(jù)結構、程序啟動、內(nèi)存管理等方面來分析。摘出此書中程序性能優(yōu)化的流程圖：
5. References
1.馮宏華,徐瑩,程遠,汪磊. C++應用程序性能優(yōu)化. 電子工業(yè)出版社.
2.Scott Meryers. Effective C++(評注版). 電子工業(yè)出版社. 2011
3.OpenCASCADE Foundation Classes Document 7.0.0. 2016