避免提早优化

Donald Knuth 1974年在ACM Journal上发表的文章《Structured Programming with go to Statements》中写道：Premature optimizationComplexity is the root of all evil or: How I Learned to Stop Worrying and Love the Monolith。其意就是在没有量化的性能测试检测出真正存在的性能问题前，各种在代码层面的“炫技式”优化，可能不仅提升不了性能，反而会导致更多bug。

复杂性是万恶之源，总结而言，我们在注重整体架构与性能的同时，要避免过早地优化、避免过度优化。

如何考虑性能

要解决的第一个问题是“您在正常的开发过程中应该为性能多少担心？” 如果您尝试优化每条语句以获得最大速度，则它将减慢开发速度并产生许多不必要的复杂性。此外，许多“优化”实际上对性能没有帮助。另一方面，如果您完全忽略了性能问题，则很容易导致遍及整个代码的大量效率低下。结果系统很容易比所需的速度慢5–10倍。在这种“千刀砍死”的情况下，以后很难再回来提高性能了，因为没有单一的改进会产生很大的影响。

最好的方法是介于这两种极端之间，在这种极端情况下，您可以使用性能的基本知识来选择“自然高效”但又干净又简单的设计替代方案。关键是要了解哪些操作根本是昂贵的。以下是一些今天相对昂贵的操作示例：

• 网络通信：即使在数据中心内，往返消息交换也可能花费10–50 µs，这是数以万计的指令时间。广域往返可能需要10到100毫秒。
• I/O到辅助存储：磁盘I/O操作通常需要5到10毫秒，这是数百万条指令时间。闪存存储需要10–100 µs。新出现的非易失性存储器的速度可能高达1 µs，但这仍约为2000条指令时间。
• 动态内存分配（C语言中的malloc，C ++或Java中的新增功能）通常涉及分配，释放和垃圾回收的大量开销。
• 高速缓存未命中：将数据从DRAM提取到片上处理器高速缓存中需要数百条指令时间；在许多程序中，整体性能取决于缓存未命中和计算成本。

了解哪些东西最昂贵的最好方法是运行微基准测试（小型程序，这些程序单独测量单个操作的成本）。在RAMCloud项目中，我们创建了一个简单的程序，该程序提供了微基准测试的框架。创建该框架花了几天时间，但是该框架使在五到十分钟内添加新的微基准成为可能。这使我们积累了几十个微基准。我们既可以使用它们来了解RAMCloud中使用的现有库的性能，也可以衡量为RAMCloud编写的新类的性能。

一旦对什么是昂贵和什么便宜有了一般的认识，就可以使用该信息尽可能地选择便宜的业务。在许多情况下，更有效的方法将与较慢的方法一样简单。例如，当存储将使用键值查找的大量对象时，可以使用哈希表或有序映射。两者都通常在库包中提供，并且都简单易用。但是，哈希表可以轻松地快5-10倍。因此，除非需要映射提供的排序属性，否则应始终使用哈希表。

作为另一个示例，请考虑使用诸如C或C ++之类的语言分配结构数组。有两种方法可以执行此操作。一种方法是让数组保留指向结构的指针，在这种情况下，您必须首先为数组分配空间，然后为每个单独的结构分配空间。将结构存储在数组本身中效率要高得多，因此您只为所有内容分配一个大块。如果提高效率的唯一方法是增加复杂性，那么选择就更加困难。如果更高效的设计仅增加了少量复杂性，并且复杂性是隐藏的，因此它不影响任何接口，那么它可能是值得的（但要注意：复杂性是递增的）。如果更快的设计增加了很多实现复杂性，或者导致更复杂的接口，那么最好是从更简单的方法开始，然后在性能出现问题时进行优化。但是，如果您有明确的证据表明性能在特定情况下很重要，那么您最好立即实施更快的方法。

在RAMCloud项目中，我们的总体目标之一是为客户端计算机通过数据中心网络访问存储系统提供尽可能低的延迟。结果，我们决定使用特殊的硬件进行联网，从而使RAMCloud绕过内核并直接与网络接口控制器进行通信以发送和接收数据包。即使增加了复杂性，我们还是做出了这个决定，因为我们从先前的测量中知道，基于内核的网络太慢了，无法满足我们的需求。在其余的RAMCloud系统中，我们能够进行简单设计。解决这个大问题“对”使其他事情变得更加容易。

通常，较简单的代码往往比复杂的代码运行更快。如果您定义了特殊情况和例外，则无需代码即可检查这些情况，并且系统运行速度更快。深层类比浅层类更有效，因为它们为每个方法调用完成了更多工作。浅类会导致更多的层交叉，并且每个层交叉都会增加开销。

修改前的度量

但是，即使您如上所述进行设计，也请假设您的系统仍然太慢。根据您对慢速运动的直觉，急于着手开始进行性能调整。不要这样！程序员对性能的直觉是不可靠的。即使对于有经验的开发人员也是如此。如果您开始根据直觉进行更改，则会浪费时间在实际上无法提高性能的事情上，并且可能会使系统变得更加复杂。

进行任何更改之前，请测量系统的现有行为。这有两个目的。首先，这些测量将确定性能调整将产生最大影响的地方。仅仅测量顶级系统性能是不够的。这可能会告诉您系统速度太慢，但不会告诉您原因。您需要进行更深入的衡量，以详细确定影响整体绩效的因素；目标是确定系统当前花费大量时间的少量非常具体的地方，以及您有改进想法的地方。测量的第二个目的是提供基线，以便您可以在进行更改后重新测量性能，以确保性能得到实际改善。如果这些更改并未在效果上带来可衡量的变化，然后将其退出（除非它们使系统更简单）。除非能够显着提高速度，否则保持复杂性毫无意义。

围绕关键路径进行设计

在这一点上，我们假设您已经仔细分析了性能，并确定了一段缓慢的代码来影响整个系统的性能。改善其性能的最佳方法是进行“根本”更改，例如引入缓存，或使用其他算法方法（例如，平衡树与列表）。我们决定绕过内核进行RAMCloud中的网络通信的决定是一个基本修补程序的示例。如果您可以确定基本修复程序，则可以使用前面各章中讨论的设计技术来实施它。

不幸的是，有时会出现一些根本无法解决的情况。这将我们带到本章的核心问题，即如何重新设计现有代码，使其运行更快。这应该是您的不得已的方法，并且不应该经常发生，但是在某些情况下它可能会带来很大的不同。关键思想是围绕关键路径设计代码。

首先，问自己在通常情况下执行所需任务必须执行的最少代码量是多少。忽略任何现有的代码结构。相反，想象一下您正在编写一个仅实现关键路径的新方法，这是在最常见的情况下必须执行的最少代码量。当前的代码可能充满特殊情况。在此练习中，请忽略它们。当前的代码可能会在关键路径上通过多个方法调用。想象一下，您可以将所有相关代码放在一个方法中。当前代码还可以使用各种变量和数据结构。仅考虑关键路径所需的数据，并假定最适合关键路径的任何数据结构。例如，将多个变量合并为一个值可能很有意义。假设您可以完全重新设计系统，以最大程度地减少必须为关键路径执行的代码。我们将此代码称为“理想”。

理想的代码可能会与您现有的类结构冲突，并且可能不切实际，但它提供了一个很好的目标：这代表了代码可能是最简单，最快的。下一步是寻找一种新设计，使其尽可能接近理想状态，同时又要保持干净的结构。您可以应用本书前面各章中的所有设计思想，但要保持（最好）保持理想代码的附加约束。您可能需要在理想情况下添加一些额外的代码，以允许使用简洁的抽象。例如，如果代码涉及哈希表查找，则可以向通用哈希表类引入额外的方法调用。以我的经验，几乎总是可以找到干净简洁的设计，但非常接近理想。

在此过程中发生的最重要的事情之一是从关键路径中除去特殊情况。当代码运行缓慢时，通常是因为它必须处理各种情况，并且代码经过结构化以简化所有不同情况的处理。每个特殊情况都以额外的条件语句和/或方法调用的形式向关键路径添加了一些代码。这些添加中的每一个都会使代码变慢。重新设计性能时，请尝试减少必须检查的特殊情况的数量。理想情况下，开头应该有一个if语句，该语句可以通过一个测试检测所有特殊情况。在正常情况下，只需要进行一项测试，之后就可以执行关键路径，而对于特殊情况则无需进行其他测试。如果初始测试失败（这意味着发生了特殊情况），则代码可以分支到关键路径之外的单独位置以进行处理。对于特殊情况，性能并不是那么重要，因此您可以为简化而不是性能来构造特殊情况的代码。