在《性能调优攻略》里，我说过，要调优性需要找到程序中的Hotspot，也就是被调用最多的地方，这种地方，只要你能优化一点点，你的性能就会有质的提高。在这里我给大家举三个关于代码执行效率的例子（它们都来自于网上）

第一个例子

PHP中Getter和Setter的效率（来源reddit）

这个例子比较简单，你可以跳过。

考虑下面的PHP代码：我们可看到，使用Getter/Setter的方式，性能要比直接读写成员变量要差一倍以上。

<?php
//dog_naive.php

class dog {
public $name = "";
public function setName($name) {
$this-&gt;name = $name;
}
public function getName() {
return $this->name;
}
}

$rover = new dog();
//通过Getter/Setter方式
for ($x=0; $x<10; $x++) {
$t = microtime(true);
for ($i=0; $i<1000000; $i++) {
$rover->setName("rover");
$n = $rover->getName();
}
echo microtime(true) - $t;
echo "\n";
}
//直接存取变量方式
for ($x=0; $x<10; $x++) {
$t = microtime(true);
for($i=0; $i<1000000; $i++) {
$rover->name = "rover";
$n = $rover->name;
}
echo microtime(true) - $t;
echo "\n";
}
?>

这个并没有什么稀，因为有函数调用的开销，函数调用需要压栈出栈，需要传值，有时还要需要中断，要干的事太多了。所以，代码多了，效率自然就慢了。所有的语言都这个德行，这就是为什么C++要引入inline的原因。而且Java在打开优化的时候也可以优化之。但是对于动态语言来说，这个事就变得有点困难了。

你可能会以为使用下面的代码（Magic Function）会好一些，但实际其性能更差。

class dog {
private $_name = "";
function __set($property,$value) {
if($property == &#039;name&#039;) $this->_name = $value;
}
function __get($property) {
if($property == &#039;name&#039;) return $this->_name;
}
}

动态语言的效率从来都是一个问题，如果你需要PHP有更好的性能，你可能需要使用FaceBook的HipHop来把PHP编译成C语言。

第二个例子

为什么Python程序在函数内执行得更快？（来源StackOverflow）

考虑下面的代码，一个在函数体内，一个是全局的代码。

函数内的代码执行效率为 1.8s

def main():
for i in xrange(10**8):
pass
main()

函数体外的代码执行效率为 4.5s

for i in xrange(10**8):
pass

不用太纠结时间，只是一个示例，我们可以看到效率查得很多。为什么会这样呢？我们使用 dis module 反汇编函数体内的bytecode 代码，使用 compile builtin 反汇编全局bytecode，我们可以看到下面的反汇编（注意我高亮的地方）

13 FOR_ITER                 6 (to 22)
16 STORE_FAST               1 (i)
19 JUMP_ABSOLUTE           13
13 FOR_ITER                 6 (to 22)
16 STORE_NAME               1 (i)
19 JUMP_ABSOLUTE           13

我们可以看到，差别就是 STORE_FAST 和 STORE_NAME，前者比后者快很多。所以，在全局代码中，变量i成了一个全局变量，而函数中的i是放在本地变量表中，所以在全局变量表中查找变量就慢很多。如果你在main函数中声明global i 那么效率也就下来了。原因是，本地变量是存在一个数组中（直到），用一个整型常量去访问，而全局变量存在一个dictionary中，查询很慢。

（注：在C/C++中，这个不是一个问题）

第三个例子

为什么排好序的数据在遍历时会更快？（来源StackOverflow）

参看如下C/C++的代码：

for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i) {
// primary loop
for (unsigned j = 0; j < arraySize; ++j) {
if (data[j] >= 128)
sum += data[j];
}
}

如果你的data数组是排好序的，那么性能是1.93s，如果没有排序，性能为11.54秒。差5倍多。无论是C/C++/Java，或是别的什么语言都基本上一样。

这个问题的原因是—— branch prediction （分支预判）伟大的stackoverflow给了一个非常不错的解释。

考虑我们一个铁路分叉，当我们的列车来的时候， 扳道员知道分个分叉通往哪，但不知道这个列车要去哪儿，司机知道要去哪，但是不知道走哪条分叉。所以，我们需要让列车停下来，然后司机和扳道员沟通一下。这样的性能太差了。

所以，我们可以优化一下，那就是猜，我们至少有50%的概率猜对，如果猜对了，火车行驶性能巨高，猜错了，就得让火车退回来。如果我猜对的概率高，那么，我们的性能就会高，否则老是猜错了，性能就很差。

Image by Mecanismo, from Wikimedia Commons:http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Entroncamento_do_Transpraia.JPG

我们的if-else 就像这个铁路分叉一样，下面红箭头所指的就是搬道器。

那么，我们的搬道器是怎么预判的呢？就是使用过去的历史数据，如果历史数据有90%以上的走左边，那么就走左边。所以，我们排好序的数据就更容易猜得对。

T = 走分支（条件表达式为true）
N = 不走分支(条件表达式为false)

data[] = 0, 1, 2, 3, 4, ... 126, 127, 128, 129, 130, ... 250, 251, 252, ...
branch = N  N  N  N  N  ...   N    N    T    T    T  ...   T    T    T  ...

= NNNNNNNNNNNN ... NNNNNNNTTTTTTTTT ... TTTTTTTTTT  (easy to predict)
data[] = 226, 185, 125, 158, 198, 144, 217, 79, 202, 118,  14, 150, 177, 182, 133, ...
branch =   T,   T,   N,   T,   T,   T,   T,  N,   T,   N,   N,   T,   T,   T,   N  ...

= TTNTTTTNTNNTTTN ...   (completely random - hard to predict)

从上面我们可以看到，排好序的数据更容易预测分支。

对此，那我们怎么办？我们需要在这种循环中除去if-else语句。比如：

我们把条件语句：

if (data[j] >= 128)
sum += data[j];

变成：

int t = (data[j] - 128) >> 31;
sum += ~t & data[j];

“没有分叉”的性能基本上和“排好序有分支”一个样，无论是C/C++，还是Java。

注：在GCC下，如果你使用 -O3 or -ftree-vectorize 编译参数，GCC会帮你优化分叉语句为无分叉语句。VC++2010没有这个功能。

最后，推荐大家一个网站——Google Speed，网站上的有一些教程告诉你如何写出更快的Web程序。

转载于酷壳CoolShell 无删改 仅以此纪念陈皓(左耳朵耗子)