转载自知乎回答:程序喵大人 https://www.zhihu.com/question/441518636/answer/1701252133
if-else涉及到分支预测的概念。
首先看一段经典的代码,并统计它的执行时间:
1 | // test_predict.cc |
此程序的执行时间是7.9秒,如果把排序那一行代码注释掉,即
1 | // std::sort(data, data + ARRAY_SIZE); |
结果为:
1 | ~/test$ g++ test_predict.cc ;./a.out |
改动后的程序执行时间变为了24秒。
其实只改动了一行代码,程序执行时间却有3倍的差距,而且看上去数组是否排序与程序执行速度貌似没什么关系,这里面其实涉及到CPU分支预测的知识点。
提到分支预测,首先要介绍一个概念:流水线。
拿理发举例,小理发店一般都是一个人工作,一个人洗剪吹一肩挑,而大理发店分工明确,洗剪吹都有特定的员工,第一个人在剪发的时候,第二个人就可以洗头了,第一个人剪发结束吹头发的时候,第二个人可以去剪发,第三个人就可以去洗头了,极大的提高了效率。
![img](https://pic1.zhimg.com/50/v2-8cf6c7147487fd4bb7444b4cf07554a7_hd.jpg?source=1940ef5c)
![img](https://pic1.zhimg.com/80/v2-8cf6c7147487fd4bb7444b4cf07554a7_720w.jpg?source=1940ef5c)
![img](https://pic1.zhimg.com/50/v2-1c40b94dc8bb1984249801565feb0379_hd.jpg?source=1940ef5c)
![img](https://pic1.zhimg.com/80/v2-1c40b94dc8bb1984249801565feb0379_720w.jpg?source=1940ef5c)
这里的洗剪吹就相当于是三级流水线,在CPU架构中也有流水线的概念,如图:
![img](https://pic1.zhimg.com/50/v2-5a64bed434696fadaefe1026269cede2_hd.jpg?source=1940ef5c)
![img](https://pic1.zhimg.com/80/v2-5a64bed434696fadaefe1026269cede2_720w.jpg?source=1940ef5c)
在执行指令的时候一般有以下几个过程:
- 取指:Fetch
- 译指:Decode
- 执行:execute
- 回写:Write-back
流水线架构可以更好的压榨流水线上的四个员工,让他们不停的工作,使指令执行的效率更高。
再谈分支预测,举个经典的例子:
火车高速行驶的过程中遇到前方有个岔路口,假设火车内没有任何通讯手段,那火车就需要在岔路口前停下,下车询问别人应该选择哪条路走,弄清楚路线后后再重新启动火车继续行驶。高速行驶的火车慢速停下,再重新启动后加速,可以想象这个过程浪费了多少时间。
有个办法,火车在遇到岔路口前可以猜一条路线,到路口时直接选择这条路行驶,如果经过多个岔路口,每次做出选择时都能选择正确的路口行驶,这样火车一路上都不需要减速,速度自然非常快。但如果火车开过头才发现走错路了,就需要倒车回到岔路口,选择正确的路口继续行驶,速度自然下降很多。所以预测的成功率非常重要,因为预测失败的代价较高,预测成功则一帆风顺。
计算机的分支预测就如同火车行驶中遇到了岔路口,预测成功则程序的执行效率大幅提高,预测失败程序的执行效率则大幅下降。
![img](https://pic4.zhimg.com/50/v2-daba02b5c9769b2e956cb9113e8a8229_hd.jpg?source=1940ef5c)
![img](https://pic4.zhimg.com/80/v2-daba02b5c9769b2e956cb9113e8a8229_720w.jpg?source=1940ef5c)
图片取自下方参考资料中
CPU都是多级流水线架构运行,如果分支预测成功,很多指令都提前进入流水线流程中,则流水线中指令运行的非常顺畅,而如果分支预测失败,则需要清空流水线中的那些预测出来的指令,重新加载正确的指令到流水线中执行,然而现代CPU的流水线级数非常长,分支预测失败会损失10-20个左右的时钟周期,因此对于复杂的流水线,好的分支预测方法非常重要。
预测方法主要分为静态分支预测和动态分支预测:
静态分支预测:听名字就知道,该策略不依赖执行环境,编译器在编译时就已经对各个分支做好了预测。
动态分支预测:即运行时预测,CPU会根据分支被选择的历史纪录进行预测,如果最近多次都走了这个路口,那CPU做出预测时会优先考虑这个路口。
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了解了分支预测的概念,我们回到最开始的问题,为什么同一个程序,排序和不排序的执行速度相差那么多。
因为程序中有个if条件判断,对于不排序的程序,数据散乱分布,CPU进行分支预测比较困难,预测失败的频率较高,每次失败都会浪费10-20个时钟周期,影响程序运行的效率。而对于排序后的数据,CPU根据历史记录比较好判断即将走哪个分支,大概前一半的数据都不会进入if分支,后一半的数据都会进入if分支,预测的成功率非常高,所以程序运行速度很快。
如何解决此问题?总体思路肯定是在程序中尽量减少分支的判断,方法肯定是具体问题具体分析了,对于该示例程序,这里提供两个思路削减if分支。
方法一:使用位操作:
1 | int t = (data[c] - 128) >> 31; |
方法二:使用表结构:
1 |
|
其实Linux中有一些工具可以检测出分支预测成功的次数,有valgrind和perf,使用方式如图:
![img](https://pic4.zhimg.com/50/v2-22f81e01c5c1c479ed3a9bb4514139e5_hd.jpg?source=1940ef5c)
![img](https://pic4.zhimg.com/80/v2-22f81e01c5c1c479ed3a9bb4514139e5_720w.jpg?source=1940ef5c)
条件分支的使用会影响程序执行的效率,我们平时开发过程中应该尽可能减少在程序中随意使用过多的分支,能避免则避免。