全局变量会降低代码速度
Fan*_*Fox 10 c++ performance global-variables
我正在搞乱我写的最糟糕的代码,(基本上是试图破解)我注意到这段代码:
for(int i = 0; i < N; ++i)
tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(x++))))))));
end
std::cout << x;
其中N是一个全局变量,运行速度明显慢于:
int N = 10000;
for(int i = 0; i < N; ++i)
tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(x++))))))));
end
std::cout << x;
全局变量会使它运行得慢,会发生什么？
tl; dr:本地版本将N保留在寄存器中,而全局版本则不然.使用const声明常量,无论你如何声明,它都会更快.
这是我使用的示例代码:
#include <iostream>
#include <math.h>
void first(){
int x=1;
int N = 10000;
for(int i = 0; i < N; ++i)
tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(x++))))))));
std::cout << x;
}
int N=10000;
void second(){
int x=1;
for(int i = 0; i < N; ++i)
tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(x++))))))));
std::cout << x;
}
int main(){
first();
second();
}
(命名test.cpp).
要查看我运行的汇编程序代码g++ -S test.cpp.
我有一个巨大的文件,但有一些聪明的搜索(我搜索棕褐色),我找到了我想要的东西:
从first功能:
Ltmp2:
movl $1, -4(%rbp)
movl $10000, -8(%rbp) ; N is here !!!
movl $0, -12(%rbp) ;initial value of i is here
jmp LBB1_2 ;goto the 'for' code logic
LBB1_1: ;the loop is this segment
movl -4(%rbp), %eax
cvtsi2sd %eax, %xmm0
movl -4(%rbp), %eax
addl $1, %eax
movl %eax, -4(%rbp)
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
movl -12(%rbp), %eax
addl $1, %eax
movl %eax, -12(%rbp)
LBB1_2:
movl -12(%rbp), %eax ;value of n kept in register
movl -8(%rbp), %ecx
cmpl %ecx, %eax ;comparing N and i here
jl LBB1_1 ;if less, then go into loop code
movl -4(%rbp), %eax
第二功能:
Ltmp13:
movl $1, -4(%rbp) ;i
movl $0, -8(%rbp)
jmp LBB5_2
LBB5_1: ;loop is here
movl -4(%rbp), %eax
cvtsi2sd %eax, %xmm0
movl -4(%rbp), %eax
addl $1, %eax
movl %eax, -4(%rbp)
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
movl -8(%rbp), %eax
addl $1, %eax
movl %eax, -8(%rbp)
LBB5_2:
movl _N(%rip), %eax ;loading N from globals at every iteration, instead of keeping it in a register
movl -8(%rbp), %ecx
因此,从汇编代码中你可以看到(或没有),在本地版本,N是整个计算过程中保持在寄存器中,而在全球版本,N是从全球在每次迭代重读.
我想这种情况发生的主要原因是线程之类的东西,编译器无法确定N是否未被修改.
如果你const在N(const int N=10000)的声明中添加一个,它会比本地版本更快:
movl -8(%rbp), %eax
addl $1, %eax
movl %eax, -8(%rbp)
LBB5_2:
movl -8(%rbp), %eax
cmpl $9999, %eax ;9999 used instead of 10000 for some reason I do not know
jle LBB5_1
N由常数代替.
- 线程不会出现在编译器的决策过程中,因为竞争条件是未定义的行为.每次迭代都会加载`N`,因为编译器不能确定`tan`不会修改`N`. (4认同)
我对@rtpg的问题和答案做了一点实验,
试验这个问题
在main1.h文件中的全局N变量
int N = 10000;
然后在main1.c文件中,1000个计算的情况:
#include <stdio.h>
#include "sys/time.h"
#include "math.h"
#include "main1.h"
extern int N;
int main(){
int k = 0;
timeval static_start, static_stop;
int x = 0;
int y = 0;
timeval start, stop;
int M = 10000;
while(k <= 1000){
gettimeofday(&static_start, NULL);
for (int i=0; i<N; ++i){
tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(x++))))))));
}
gettimeofday(&static_stop, NULL);
gettimeofday(&start, NULL);
for (int j=0; j<M; ++j){
tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(y++))))))));
}
gettimeofday(&stop, NULL);
int first_interval = static_stop.tv_usec - static_start.tv_usec;
int last_interval = stop.tv_usec - start.tv_usec;
if(first_interval >=0 && last_interval >= 0){
printf("%d, %d\n", first_interval, last_interval);
}
k++;
}
return 0;
}
结果显示在以下直方图中(频率/微秒):
红色框是基于循环(N)结束的非全局变量,而基于循环(非全局)的M结束的透明绿色.
有证据表明外部全球变量有点慢.
试验答案 @rtpg的原因很强大.从这个意义上讲,全局变量可能会更慢.
在不同优化级别以gcc/g ++访问本地变量和全局变量的速度
为了测试这个前提,我使用寄存器全局变量来测试性能.这是我的main1.h全局变量
int N asm ("myN") = 10000;
新结果直方图:
结论当全局变量在寄存器中时性能得到改善.没有"全局"或"本地"变量问题.性能取决于对变量的访问.
我假设优化器tan在编译上面的代码时不知道函数的内容.
即,什么tan是未知的 - 它只知道将东西塞进堆栈,跳转到某个地址,然后清理堆栈.
在全局变量的情况下,编译器不知道该怎么tan做N.在当地的情况下,有没有"松动"指针或引用N是tan在可以合法地得到:这样编译器知道什么样的价值观N会抓住.
编译器可以平坦化循环 - 从完全(10000行的一个扁平块),部分(100个长度循环,每个100行),或者根本不变(每个1行的长度10000循环),或者介于两者之间的任何东西.
当变量是本地变量时,编译器会更多地了解它,因为当它们是全局变量时,它几乎不知道它们如何变化,或者是谁读取变量.所以很少有假设.
有趣的是,这也是人类很难推理全局的原因.