让人费解的效率问题

tjac00260 2011-08-11 12:07:24
在现实服务器上的效率优化问题
下面为伪代码

//这里的数据不影响外部逻辑运转
//外部会对m_pcData数据做引用,但不做任何处理,对程序过程没有任何影响
//这里总计会运行50000次
//编译器为vs2008,优化:最大速度优化
//返回0则会这段程序运行无效
int CXX::GetValue(CXXINFO **pInfo)
{
//pInfo的数据从内存池中取出,内存池大小为1GB
//pInfo取出的数据为内存池中的零散数据,非线性或者连续的
if (0 == GetInfo(pInfo))
return false;

//return 0;这里返回,则总程序运行时间为x(case1)
//CXX为new出来的全局对象
//m_pcData为char *类型的类成员变量
m_pcData = (*pInfo)->m_pcData;//这里仅为指针赋值
//return 0;这里返回,则总程序运行时间为x+5毫秒(case2)

return 0;
}

测试机cpu为i5-2400
case3:
以case2为蓝本,把外部对m_pcData的引用去掉,时间则会变为x
对于这点可以理解为编译器对程序结构的优化,将m_pcData = (*pInfo)->m_pcData;这句优化
case4:
以case2为蓝本,不去除外部对m_pcData的引用,时间则增长为x+5.

按理说,中间的两次寻址加一次赋值,一共执行50000次,效率也不应该这么慢的
实在让人费解,还望有高人能不吝赐教
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luciferisnotsatan 2011-08-11
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[Quote=引用 5 楼 tjac00260 的回复:]

这个问题是比较的蛋痛

这里并没有涉及到拷贝构造的问题,或者默认执行构造函数,大家想复杂了

还有x的测试数据是10-12毫秒,所以这个5毫秒是相当有杀伤力的

具体原因,我有个猜测了,主要在pInfo的问题上,由于程序下文中没有引用到pInfo的数据,所以在GetInfo这个函数中所有涉及到pInfo的操作全部被vs2008编译器优化(就是删除掉了)。同样,当我用一个全局变量去引用……
[/Quote]
如果if (0 == GetInfo(pInfo)) 这句优化掉了,那这函数不就没什么内容了。也要10-12毫秒??
加上GetInfo(pInfo)才多5毫秒。感觉要不GetInfo没有优化调,要不你的时间获取有问题。可以反汇编看下有没有优化掉。同时可以看下,到底多了哪些指令,导致慢了那么多时间。

Jinhao 2011-08-11
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1,
如果
m_pcData = (*pInfo)->m_pcData;//这里仅为指针赋值
是热点。
那么热点无处不在了。。。

2,
*pInfo引用的数据不在CPU的cache line中。LZ说了是服务器,那很可能是多核多CPU的环境,这个问题更为突出。LZ尝试分析CXXXINFO的数据结构看看设计得是否合理。

3,
不知道了
tjac00260 2011-08-11
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[Quote=引用 5 楼 tjac00260 的回复:]

这个问题是比较的蛋痛

这里并没有涉及到拷贝构造的问题,或者默认执行构造函数,大家想复杂了

还有x的测试数据是10-12毫秒,所以这个5毫秒是相当有杀伤力的

具体原因,我有个猜测了,主要在pInfo的问题上,由于程序下文中没有引用到pInfo的数据,所以在GetInfo这个函数中所有涉及到pInfo的操作全部被vs2008编译器优化(就是删除掉了)。同样,当我用一个全局变量去引用……
[/Quote]
写错了,在GetInfo函数中编译器无法对pInfo的操作进行优化,则保留原有数据操作。
tjac00260 2011-08-11
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这个问题是比较的蛋痛

这里并没有涉及到拷贝构造的问题,或者默认执行构造函数,大家想复杂了

还有x的测试数据是10-12毫秒,所以这个5毫秒是相当有杀伤力的

具体原因,我有个猜测了,主要在pInfo的问题上,由于程序下文中没有引用到pInfo的数据,所以在GetInfo这个函数中所有涉及到pInfo的操作全部被vs2008编译器优化(就是删除掉了)。同样,当我用一个全局变量去引用pInfo数据的时候,那么在GetInfo函数中编译器无法对pInfo的操作则无法删除,因而保持原有的数据操作。
因此,会猛然增加5毫秒的时间。
此经验大家共享之,O(∩_∩)O哈哈~
luciferisnotsatan 2011-08-11
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m_pcData = (*pInfo)->m_pcData;
如果是加了这个代码,多花了5毫秒。那么这个5毫秒和原来的x比起来,也是可以忽略不计的吧。
if (0 == GetInfo(pInfo)) 这里的消耗肯定远远大于上面的消耗
至善者善之敌 2011-08-11
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代码很伪,看了半天,就写下这些了
luciferisnotsatan 2011-08-11
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光看这伪代码,怎么知道如何优化。。。。。。
又不是伪码写了冒泡排序,可以告诉你用快排
品茶 2011-08-11
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CXXINFO和CXX什么关系?
是CXX的子类?CXX的组合属性之一?还是其他?
CXX的m_pcData和CXXINFO的m_pcData类型完全一致吗?

CXXINFO的m_pcData是从CXX那继承的吗?
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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