搞嵌入式，尤其是在DSP上，有时候对实时性要求比较高，对性能要求也就比较高，有时候甚至需要去抠每一个函数的cycle，来达到时间窗。在本文中分享一些通过架构特性的方法来提高性能，总有一款适合你。本文首先介绍一些开销的常见，再描述一些提升性能的方法。

开销

运行开销

除了自己写的代码的开销，还有一些系统上的开销，包括系统调用、进程间通信、进程的上下文切换开销之类。

特性	影响效果	举例
系统调用开销	调用内核系统自带的API，是应用系统和系统之间的接口，对性能敏感的系统应该减少使用	getpid()这种系统函数，每次调用的开销因为涉及用户态内核态之间的切换，本质上是通过软中断，从用户态进入内核态，执行对应的中断处理函数，这时候要把用户态的堆栈消息保存到pc寄存器中，调用完毕后，从内核栈恢复pc寄存器，返回用户态
TLB MISS开销	CPU中负责物理地址和虚拟地址转换的缓冲表，对性能要求高的场景应该避免触发TLB MISS	首先TLB表项数目是优先的，每个进程都要维护虚实地址关系，所以TLB表实际上是通过分时复用的方式来工作，当软件访问某个虚拟地址，这个地址在TLB表没有映射关系，那么就会由内核完成TLB重填，这个阶段非常耗时。（不好理解的话，可以用cache的方法来理解，可以理解为cache中没有想要的数据，要从主存中重新读入，耗时一下就提高了）可以参考下图
进程间切换开销	上下文切换耗时导致超时	进程切换流程可以理解为：1.切换页表全局目录；2.切换内核态堆栈；3.切换硬件上下文；4.刷新TLB；5.系统调度器代码执行。在进程切换的过程中，cache和TLB需要重新装载，可能会导致上文的TLB或者Cache的消耗比预期大，需要列入考虑
进程间通信开销	IPC开销在大部分情况下是无法避免的，只能通过使用更合适的IPC方式或者优化IPC来做到减小开销	以管道通信举例，影响管道通信的因素有：系统调用，内存拷贝，调度唤醒

TLB表的原理

管道通信举例：

数据结构

下文列举一些简单常用的数据结构，以及适用的场景

数据结构	适用场景	时间复杂度
数组	只查找，无随机插入删除场景	按下标查找O(1)， 按元素值二分查找O(logN)
链表	插入删除场景	给定前驱插入删除高效O(1),增加多级索引的调表查找O(logN)
红黑树	同时需要插入删除查找场景	插入删除查找较为均衡O(logN)
哈希表	哈希冲突小场景	插入删除查找O(1)，减少键值相同冲突场景
字典树	前缀重合度高，需要前缀匹配场景	插入删除查找O(N)

提高性能的工具或方法介绍

通过CPU体系架构提高性能

CPU体系架构上主要是依赖一些ARM、X86的特性来实现

特性	效果
指令级并行	利用流水线的特性，让指令充满流水线，利用多级流水的并行能力
乱序执行	减少指令依赖关系，发挥乱序执行能力
分支预测	有规律分支跳转，减少分支预测失败的可能性，避免丢弃预取指令
Cache	利用Cache特性，提高数据读写效率，通过一致性协议避免未同步情况
数据级并行	利用一些架构的指令并行特性来提升效率，例如ARM的NEON

这些特性在https://blog.csdn.net/weixin_44523776/article/details/144930368?spm=1001.2014.3001.5502文中有详细介绍，这里就不赘述了。

通过编译优化或者关键字提升性能

最简单是通过gcc的-o选项，例如-O0、-O1、-O2、-O3：优化级别逐次递增，-Os根据程序空间大小的优化，-Ofast最为激进的优化方法。

• -O0：没有优化，便于调试。
• -O1：基本优化，提升效率的同时不显著增加编译时间，删除一些不必要的代码。
• -O2：更高级的优化，适用于大多数应用，既提高性能，又保持合理的编译时间，大多使用O2的优化，能平衡时间和空间。
• -O3：极致优化，提升性能的同时可能增加代码体积和编译时间，适用于对性能极为关键的场合，但是可能会增加内存的使用，因为过度优化会使得代码体积更大，适用于对性能要求极高的场景。
• -Os：优化空间，减少代码大小，适合内存受限的环境。
• -Ofast：最激进的优化，最大程度提高执行速度，可能牺牲标准和准确性。

函数内联：编译阶段可以将函数展开，减少函数调用所需要的入栈出栈指令，从而提升性能，通常使用static inline来修饰函数。
适用于一些频繁调用的小函数，缺点就是过度使用内联函数会导致代码膨胀。gcc中还支持在代码中强制内联或者强制非内联

__attribute__((noinline))
__attribute__((always_intline))

static inline和宏的差别：

• inline是运行时展开，宏是编译时预处理展开
• 宏不好单步调试，inline可以
• 宏调用是入参不能有副作用，例如出现#define max(a++,b++)这种情况，容易产生二义性。

restrict关键字
restrict关键字的定义是告诉编译器该指针是指向一个唯一的内存位置，并且在该指针的生命周期内，程序不会通过其他指针访问相同的内存区域。当确保这一块地址不会被发生交叠的时候可以使用这个，也能提高访问效率。

反馈式编译
这个方法我基本没用过，感兴趣的可以自行了解，主要是在编译过程中加入 -fprofile-generate， 收集运行时数据，反馈给编译器做针对性优化，进而提升性能。

利用profiling工具查看性能瓶颈做进一步性能优化

在嵌入式开发过程中，会通过一些profiling工具能够提供函数执行的时间、内存使用情况、调用频率等数据，让开发者能够做出更好的决策。
profiling工具核心原理是使用采样或者事件追踪的方式收集程序的执行消息：
1.采样：采样是一种周期性收集程序状态信息的方法。在一定时间间隔内，Profiling工具会记录程序的状态（例如 CPU 寄存器、调用堆栈、内存使用等）。这种方式的优点是性能开销小，因为它并不追踪每一条指令或每一个函数调用，而是定期采样程序的状态。
常见的采样方法包括 CPU 时间采样、调用栈采样等。
2.事件追踪：事件追踪通过修改程序的源代码或二进制文件，在特定的代码路径（如函数入口、出口、内存分配等）插入监控代码，记录每个事件发生的时间、次数和其他信息。
这种方法能提供更精确的性能数据，但会对程序的执行造成更高的性能开销，因为每个事件都被追踪和记录。

perf

在linux环境下的话，可以直接使用linux自带的perf工具，perf工具的本质是按周期读取pc指针的寄存器，从而获取每个函数的执行时长，然后根据每个函数的执行时长再做进一步优化。具体步骤如下：

• perf state ./sample perf state + 二进制文件+ 参数（选填）
• perf record ./sample 采样，对文件进行运行采样，结果保存在perf.data文件中
• perf report 查看性能详情，进而分析性能瓶颈。输出的是一个表格，依次有Overhead, Command, Shared Object, Symbol五列。
  • Overhead：指出了该Symbol采样在总采样中所占的百分比。在当前场景下，表示了该Symbol消耗的CPU时间占总CPU时间的百分比
  • Command：进程名
  • Shared Object：模块名， 比如具体哪个共享库，哪个可执行程序。
  • Symbol：二进制模块中的符号名，如果是高级语言，比如C语言编写的程序，等价于函数名。
• perf top，可以看实时的性能数据
• perf trace 跟踪系统调用，有点类似strace，但支持更多性能相关事件。strace专注于调试，记录系统调用及其详细信息，适合调试程序和操作系统的交互；而perf trace 是一个性能分析工具，不仅追踪系统调用，还可以统计性能信息，用于分析和优化。

valgrind

内存分析的神器，主要用于检测内存错误，包括：内存泄漏检测；未初始化内存访问；越界访问；内存错误。常见用法如下：

valgrind --leak-check=full ./sample
--leak-check=full：获取完整的内存泄漏检测报告。

valgrind --tool=callgrind ./sample
用于记录程序调用核CPU缓存使用情况

valgrind --tool=cachegrind ./sample
顾名思义，是用来查看缓存命中率的，帮助优化程序内存访问模式

valgrind --tool=massif ./sample
用于分析堆内存的使用情况

valgrind --tool=helgrind ./sample
用于检测多线程状态的竞态条件，特别是数据竞争问题

笔者比较常接触的主要是上面两种，有的公司可能还会自己封装一些profiling工具，或者通过trace查看芯片的运转流程，但是本质上都和一些常见的基础工具的原理类似。

性能设计的方法论

综上，可以总结几个方案设计时，考虑性能的方法论

• 资源消耗最小化，只要使用资源就是有代价的，减少无效、低价值资源的占用和消耗
• 资源利用最大化，让流水线或者核最大化使用，减小核与流水线的空闲和等待
• 任务处理最优化，这部分主要是编码以及调度，用最少的资源干最多的活
• 大型任务分布化，最直接的例子就是使用多级流水，将大任务划分为小任务，降低对单点资源的要求

进一步地有一些具体的措施：

• 快速通道：减少核心事务的处理量，简化处理过程。这个最简单的例子，就是分支预测，把容易走到的if分支放在主语句中，剩下的异常分支或者不怎么可能触发的场景放在else里，这样能减少由于分支预测失败导致流水线需要重新刷新的时间。
• 批量处理：将一段时间内经常性的任务和数据，累积到一起，批量处理。这个的例子也很好找：看这个描述是不是和乱序执行的概念一样？其实就是将没有数据依赖的指令放在一起，节省开销，虽然看着不起眼，但是在实时性高且数据量大的场景，这种方法的效果还是很明显的。软硬件上具体的收益是：1.减少了公共处理开销，包括前期准备和后续处理；2.保留了cache热度，降低了访存开销；3。减少任务调度批次，降低任务切换开销
• 预处理：将一部分任务提前到关键人物执行前执行，减少对关键任务的依赖。当然这个预处理涉及很多方面：
  1.资源预分配：提前申请好资源，关键业务直接从资源池中取。这个最简单的例子就是提前申请好内存，反复使用，减少重复malloc、free的开销
  2.业务流程预编排：预先编排好典型业务流程，关键业务请求仅做简单的匹配选择。这个有点抽象，其实也可以看做一种分支预测，当你知道某个业务流程的结果，例如成功or失败，走对应流程，那么可以用类似表驱动的方式做匹配，例如成功，就直接匹配到对应流程。
  3.业务数据与初始化。这个也好理解，比如某些任务有一些静态配置，可以提前配置好，存放在内存里，需要的时候通过DMA或者别的方式取用。

上述都是一些设计上、架构上的设计方案，那么在实际编码过程中，可以采取哪些方法来提高代码的性能呢？
从编码原则上来看：

1. 降冗余：优化代码实现逻辑，减少编译生成的指令书林，降低运行开销。在迭代开发过程中，很容易会发现之前的代码有点逻辑冗余或者体量冗余，这时候就要动动小手做一些微重构，在不影响结果且确保性能有提升的情况下，尽可能地精简代码。
2. 提效率：提高指令效率，采用向量化指令、原子操作、或者在精度满足的情况下多使用整数操作代替浮点操作；提升访存效率，指的是利用多级Cache机制，提升指令或者数据的读取效率；降低执行阻塞，减少锁等竞争性资源的冲突风险，降低调度器的等待时长，以及调度算法优化。

从真正的编码过程看：
1.有的代码量占比小，但是CPU消耗极大，这里可能就需要通过深入根据CPU架构做对应优化，例如用汇编、专用指令、寄存器等方法做深度体系优化，这里我能力有限，没法提供相对于的例子。
2.有一些代码可以通过数据结构的优化设计，例如善用哈希、链表、红黑树等前人实现的好用增删改的方法，减少在这方面的耗时；还有通过数据重排来实现数据读写速率的提示，最简单的例子就是字节对齐，还有利用编码实现寄存器的软流水。
3.剩下的代码就是占程序的绝大部分，就是各种基础代码。这种时候就要使用更优秀的算法、或者减少指令阻塞等方法。

下面是一些对不同情况可能能用到的代码优化方法

类型	方法
变量	1.基础数据类型直接复制；2.如果有全局变量需要多次访问，建议用局部变量进行缓存 3.慎用volatile修饰全局变量
语句	1.减少冗余初始化；2.减少重复计算；3.减少memset使用，这边的意思是，如果所在的业务代码有封装好的初始化函数，则多使用封装好的，当对大型数据结构或者数组使用memset的时候，它是通过遍历内存对每个字节赋指定的值，会非常的耗时。需要注意的是，对字符串清零的时候，也是因为类似的原因
表达式	复用公共子表达式
控制语句	1.合理地使用分支预测，这个地方上文说过了，不赘述了；2.小范围的情况，switch比if-else快；3.循环变量使用和体系结构匹配的数据类型；4.提取循环体内和循环无关的处理；5.减少循环次数，这里可以通过将重复的循环整合，或者将次数多的循环放在内层
数据结构	字节对齐；利用CacheLine原理将需要同时访问的数据，定义在临近代码附近（这一块的效果并不明显，除非需要多次读取的情况）
锁	慎用，在多线程情况，保证锁生效区间最小化，即保证每个线程占用的资源是尽可能小的
内存	1.在嵌入式中，减少动态内存的重新分配，多使用内存池；2.将不同业务流程的读写分开定义，避免伪共享导致数据异常。
函数设计	1.利用好restrict关键字；2.合理设计有返回值和无返回值函数，避免对返回值的冗余检查；3.合理利用static inline来声明简短且多次调用的函数；4.除了日志函数等，最好不要使用带变长参数列表的函数；5.避免直接传递值或者对象，多使用引用和指针，如果直接传递值或者对象的话，会在内存中搞一份副本，然后函数内部对该副本进行操作，而不是原始对象，这种情况会造成不必要的性能和内存开销。适当使用const
字节对齐	很容易忽略的一点，和系统相通的对齐方式，能够提高对内存的读写速度。GCC编译选项加上**-fpack-struct[=n]或预编译指令#pragma pack(n),可以限定对齐值的上限**，或者通过变量属性 __attribute((aligned(n))) 可以约定对齐 下限，值得一提的是，通过aligned对一些需要放在CacheLine的数据结构比较友好，因为可以让CacheLine的字节和结构体对齐，加快读写速度，并且只对结构体和全局变量生效。注：大多情况下不建议使用-fpack-struct，因为涉及多组件编译选项统一，如果某个组件没有使用，可能会出现异常。

以上就是我对嵌入式性能优化的一些优化心得，后续可能会更新一些实际案例和其他心得。