1.3 什么是性能分析

你有過與同事就某一段代碼的性能爭論的經歷嗎？如果有過，那你肯定了解預測哪部分代碼表現最優是一件多么困難的事。現代處理器中有非常多的變化組件，即使代碼層面很小的改動都可能引發顯著的性能變化。這就是為何本書給大家的第一個建議是：一定要測量。

個人經驗 我看到不少人依賴直覺來優化應用程序，他們通常在這里或那里進行隨機的修復，最后卻對應用程序性能沒有任何實質性的影響。

經驗不豐富的開發者經常修改代碼，希望提升性能。例如，設想i的前一個值不會被使用，從而把i++替換成++i。這種改變通常沒有任何實質效果，因為每一個合格的編譯器都能識別出i的前一個值沒有被使用，并且無論如何都會去除冗余的數據。

許多過去廣泛流傳的有效優化小技巧，已經被現代編譯器學會了。此外，有些人會過度使用傳統的位處理技巧，其中一個例子是使用基于XOR的變量交換，但實際上，簡單的std：：swap就能產生更快的代碼。這些隨機修改可能并不會提升應用程序的性能，正確找到需要修改的位置需要進行仔細的性能分析，而不是依靠直覺和猜測。

業界有許多性能分析方法論[12]，但它們并不是總能幫助你找到方向。本書中介紹的專門針對CPU的性能分析方法有一個共同點：它們都需要收集程序運行的某些信息。程序源代碼中的任何修改，都是根據對收集到的數據進行分析得出的。

定位性能瓶頸只是工程師工作的一半，而另一半工作是用合理的方法解決它。有時，改變一行程序源代碼就會顯著地提升程序性能。性能分析和性能優化就在于找到這一行代碼并進行修改！