什么是性能分析？

你有没有遇到过与同事争论某段代码性能的情况？如果有，你大概知道预测哪段代码执行效果最好有多困难。由于现代处理器内部有如此多的运动部件，即使是对代码的微小调整也可能引发显著的性能变化。在优化应用程序时依赖直觉，通常会导致随机的"修复"而没有实质性的性能提升。

缺乏经验的开发者有时会修改代码并声称它应该运行得更快。一个典型例子是在整个代码库中将 i++（后自增）替换为 ++i（前自增）（假设 i 的旧值未被使用）。在一般情况下，这个改动对生成的代码毫无影响：每个优秀的优化编译器都会识别出 i 的旧值未被使用，并消除多余的拷贝操作。本书给你的第一条建议是：不要仅凭直觉。始终进行测量。

许多流传于世的微优化（micro-optimization）技巧在过去是有效的，但现代编译器早已掌握了这些技巧。此外，有些人倾向于过度使用古老的位操作技巧，XOR 交换惯用法²就是一例。实际上，简单的 std::swap 会产生等效甚至更快的代码。这类随意的改动很可能不会提升应用程序的性能。找到正确的调优点应该是仔细进行性能分析的结果，而不是直觉或猜测。

性能分析（performance analysis）是一个收集程序执行信息并加以解释以发现优化机会的过程。对程序源代码所做的任何修改，都应以分析和解读收集到的数据为驱动。我们将向你展示如何使用性能分析技术，即使在庞大而陌生的代码库中也能发现优化机会。性能分析方法论有很多种，针对不同问题，某些方法会比其他方法更有效。随着经验的积累，你将形成自己的策略，知道何时使用哪种方法。

². 基于 XOR 的交换惯用法 - https://en.wikipedia.org/wiki/XOR_swap_algorithm ↩