利用多核多线程进行程序优化

样例程序

程序功能：求从1一直到 APPLE_MAX_VALUE (100000000) 相加累计的和，并赋值给 apple 的 a 和 b ；求 orange 数据结构中的 a[i]+b[i ] 的和，循环 ORANGE_MAX_VALUE (1000000) 次。

说明：

由于样例程序是从实际应用中抽象出来的模型，所以本文不会进行 test.a=test.b= test.b+sum 、中间变量(查找表)等类似的优化。
以下所有程序片断均为部分代码，完整代码请参看本文最下面的附件。

清单 1. 样例程序
#define ORANGE_MAX_VALUE 1000000
#define APPLE_MAX_VALUE 100000000
#define MSECOND 1000000

struct apple
{
unsigned long long a;
unsigned long long b;
};

struct orange
{
int a[ORANGE_MAX_VALUE];
int b[ORANGE_MAX_VALUE];

};

int main (int argc, const char * argv[]) {
// insert code here...
struct apple test;
struct orange test1;

for(sum=0;sum<APPLE_MAX_VALUE;sum++)
{
test.a += sum;
test.b += sum;
}

sum=0;
for(index=0;index= Vk

M: 在结束测试之前，测量值的最大数量。

按照升序的方式维护一个 K 个最快时间的数组，对于每一个新的测量值，如果比当前 K 处的值更快，则用最新的值替换数组中的元素 K ，然后再进行升序排序，持续不断的进行该过程，并满足误差标准，此时就称测量值已经收敛。如果 M 次后，不能满足误差标准，则称为不能收敛。

在接下来的所有试验中，采用 K=10，ε=2%，M=200 来获取程序运行时间，同时也对 K 次最优测量方法进行了改进，不是采用最小值来表示程序执行的时间，而是采用 K 次测量值的平均值来表示程序的真正运行时间。由于采用的误差 ε 比较大，在所有试验程序的时间收集过程中，均能收敛，但也能说明问题。

为了可移植性，采用 gettimeofday() 来获取系统时钟（system clock）时间，可以精确到微秒。

测试环境

硬件：联想 Dual-core 双核机器，主频 2.4G，内存 2G

软件：Suse Linunx Enterprise 10，内核版本：linux-2.6.16

软件优化的三个层次

医生治病首先要望闻问切，然后才确定病因，最后再对症下药，如果胡乱医治一通，不死也残废。说起来大家都懂的道理，但在软件优化过程中，往往都喜欢犯这样的错误。不分青红皂白，一上来这里改改，那里改改，其结果往往不如人意。

一般将软件优化可分为三个层次：系统层面，应用层面及微架构层面。首先从宏观进行考虑，进行望闻问切，即系统层面的优化，把所有与程序相关的信息收集上来，确定病因。确定病因后，开始从微观上进行优化，即进行应用层面和微架构方面的优化。

系统层面的优化：内存不够，CPU 速度过慢，系统中进程过多等
应用层面的优化：算法优化、并行设计等
微架构层面的优化：分支预测、数据结构优化、指令优化等
软件优化可以在应用开发的任一阶段进行，当然越早越好，这样以后的麻烦就会少很多。

在实际应用程序中，采用最多的是应用层面的优化，也会采用微架构层面的优化。将某些优化和维护成本进行对比，往往选择的都是后者。如分支预测优化和指令优化，在大型应用程序中，往往采用的比较少，因为维护成本过高。

本文将从应用层面和微架构层面，对样例程序进行优化。对于应用层面的优化，将采用多线程和 CPU 亲和力技术；在微架构层面，采用 Cache 优化。

并行设计

利用并行程序设计模型来设计应用程