Главная - Литература

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 [194] 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294

Ошибки Наконец, еще одним источником проблем с производительностью являются некоторые виды ошибок. Какие? Вы можете оставить в итоговой версии программы отладочный код (например, записывающий трассировочную информацию в файл), забыть про освобождение памяти, неграмотно спроектировать таблицы БД, опрашивать несуществующие устройства до истечения лимита времени и т. д.

При работе над первой версией одного приложения мы столкнулись с операцией, выполнявшейся гораздо медленнее других похожих операций. Сделав массу попыток объяснить этот факт, мы выпустили версию 1.0, так и не поняв полностью, в чем дело. Однако, работая над версией 1.1, я обнаружил, что таблица БД, используемая в этой операции, не была проиндексирована! Простая индексация таблицы повысила скорость некоторых операций в 30 раз. Определение индекса для часто используемой таблицы нельзя считать оптимизацией - это просто хорошая практика программирования.

Относительное быстродействие распространенных операций

Хотя нельзя с полной уверенностью утверждать, что одни операции медленнее других, не оценив их, определенные операции все же обычно дороже. Отыскивая патоку в своей программе, используйте табл. 25-2, которая поможет вам выдвинуть первоначальные предположения о том, какие фрагменты кода неэффективны.

Табл. 25-2. Быстрота выполнения часто используемых операций

Относительное время выполнения

Операция

Пример

Java

Исходный показатель (целочисленное присваивание)

Вызовы методов

Вызов метода без параметров

fooQ

Вызов закрытого метода без параметров

thisfooO

Вызов закрытого метода с одним параметром

this.foo(i)

Вызов закрытого метода с двумя параметрами

this.foo( i,j )

Вызов метода объекта

barfooQ

Вызов метода производного объекта

derivedBarfooQ

Вызов полиморфного метода

abstractBar.foo()

Обращения к объектам

Обращение к объекту 1-го уровня

i = objnum

Обращение к объекту 2-го уровня

i = objl.obj2. пит

Стоимость каждого

i = objl.obj2.obj5:.

неизмеряема

неизмеряема

дополнительного уровня



Табл. 25-2. (продолжение)

Относительное время выполнения

Операция

Пример

Java

Операции над целочислен-

ными переменными

Целочисленное присваивание

(локальная операция)

Целочисленное присваивание

(унаследованная операция)

Сложение

Вычитание

i=j-k

Умножение

i=jk

Деление

i=j\k

Операции над переменными

с плавающей запятой

Присваивание

Сложение

x=y + z

Вычитание

x=y - z

Умножение

x=yz

Деление

x=y/z

Трансцендентные функции

Извлечение квадратного корня

x = sqrt(y)

из числа с плавающей запятой

Вычисление синуса числа

X = sin( у )

с плавающей запятой

Вычисление логарифма числа

x = log(y)

с плавающей запятой

Вычисление экспоненты числа

x = exp(y)

с плавающей запятой

Операции над массивами

Обращение к массиву целых чи- г = а[ 5 J сел с использованием константы

Обращение к массиву целых чисел / = afjj с использованием переменной

Обращение к двумерному г = а[ 5,5 ]

массиву целых чисел с использованием констант

Обращение к двумерному i = a[j,k]

массиву целых чисел с использованием переменных

Обращение к массиву чисел х = zf 5 J с плавающей запятой с использованием константы

Обращение к массиву чисел х = zfjj с плавающей запятой с использованием целочисленной переменной

(см. след. стр.)



Табл. 25-2. (окончание)

Относительное время выполнения

Операция

Пример

С++ Java

Обращение к двумерному массиву чисел с плавающей

x = z[5,5]

1 1

запятой с использованием

констант

Обращение к двумерному

x = z[j,k]

1 1

массиву чисел с плавающей

запятой с использованием

целочисленных переменных

Примечание: показатели, приведенные здесь, сильно зависят от локальной среды, компилятора и выполняемых компилятором видов оптимизации. Результаты, указанные для языков С++ и Java, нельзя сравнивать непосредственно.

С момента выхода первого издания этой книги относительное быстродействие отмеченных операций значительно изменилось, так что, если вы все еще подходите к оптимизации кода, опираясь на идеи 10-летней давности, пересмотрите свои взгляды.

Большинство частых операций - в том числе вызовы методов, присваивание, арифметические операции над целыми числами и числами с плавающей запятой - имеет примерно одинаковую цену. Трансцендентные математические функции очень дороги. Вызовы полиморфных методов чуть дороже вызовов других методов.

Табл. 25-2 или похожая таблица, которую вы можете создать сами, - ключ, открывающий все двери в мир быстрого кода, описанные в главе 26. В каждом случае повышение быстродействия исходит из замены дорогой операции на более дешевую (см. главу 26).

25.4. Оценка производительности

На небольшие фрагменты программы обычно приходится непропорционально большая доля времени ее выполнения, поэтому перед оптимизацией кода вам следует оценить его и найти в нем горячие точки. Обнаружив горячие точки и оптимизировав их, снова оцените код, чтобы узнать, насколько вы его улучшили. Многие аспекты производительности противоречат интуиции. Выше я уже привел один пример этого, когда 10 строк кода оказались в итоге значительно быстрее и компактнее, чем одна строка.

Опыт также не особо полезен при оптимизации. Опыт может быть основан на использовании старого компьютера, языка или компилятора, но когда что-либо из этого изменяется, все начинается сначала. Невозможно точно сказать, каковы результаты оптимизации, не оценив их.

Много лет назад я написал программу, суммирующую элементы матрицы. Первоначальный код выглядел примерно так:



0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 [194] 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294



0.0064