在前两篇文章里，我们讨论了程序性能的两个方面，一是算法（广义的算法，即解决问题的方法），二是编译器。通过这两个方面，我想表达的意思是，一段程序的执行效率，是很难从表面现象得出结论的，至少从一些简单的层面，如代码的长度是几乎难以说明任何问题——因此一定要进行Profiling才能做到有效的优化。而现在，我们假设两段程序算法基本相同，编译器也只是进行简单的“翻译”，那么……我们能从“表面”看出性能高下吗？

　　那么就从一个最简单的例子看起吧。假设DoSomethingA和DoSomethingB里做的事情是固定的，那么您认为下面两种写法的哪个性能更好？

for (int i = 0; i < 100; i++){    DoSomethingA();    DoSomethingB();}

for (int i = 0; i < 100; i++)    DoSomethingA();for (int i = 0; i < 100; i++)    DoSomethingB();

　　这两段逻辑的算法基本上完全相同，如果编译器只是进行直接“翻译”而不进行优化，那么第一种做法对于i的累加和条件跳转比较少，因此您可能会得出结论：“很明显”第一段代码的执行效率比较高。只可惜事实并非那么简单，因为影响程序性能的另一个关键因素是：缓存。

　　“缓存”无处不在。在CPU中，性能最快的存储设备当属“寄存器”，不过众所周知寄存器的数量是极其有限的。因此，CPU都会有L1 Cache和L2 Cache的多级缓存机制。其中，L2 Cache的性能比L1 Cache和寄存器都要慢，但还是比内存要快许多。当某个Core需要从内存中获取数据的时候，便会从L1 Cache获取数据，如果L1 Cache没有那么就会从多个核共用的L2 Cache拿，再没有便会从内存拿——由于操作系统的虚拟内存机制，可能还要从磁盘的交换页中获取数据，此时性能自然相当差了。

　　虽然寄存器只使用一个字长（如4字节）的数据，但是L1 Cache从L2 Cache拿数据时总是“一块一块”拿的——这么一块往往就是连续的64个字节。换句话说，在CPU读取的一个地址的数据之后，读取其他一些地址上的数据便会比另一些特别快，因为它们都已经在L1 Cache中了。如果一个程序能够利用起CPU的这个特性，那它的性能往往便可以更好一些（自然还有很多其他影响性能的因素）。

　　局部性（Locality），便是用来描述程序是否能利用好缓存的名词。我们说一个程序的局部性比较好，那么就表示它能够较好地利用起CPU的缓存机制。局部性分“空间局部性”和“时间局部性”两方面，前者是指“加载一个地址的数据之后，继续加载它附近的数据”，后者表示“在加载一个地址的数据之后，短时间内重新加载这块数据”。无论是哪一方面，目的都是希望从较快的缓存中加载“热”的数据。为什么冷启动总是很慢？为什么有人说系统从开机后会越跑越快？其实道理都差不多。

　　那么现在，您还能判断上面两种做法的效率孰高孰低？虽然第一种做法减少了i的累加次数和条件跳转的次数，但是它在一次循环中做了两件事情，可能在执行DoSomethingB方法的时候，DoSomethingA方法中刚刚进入缓存的数据便冷却了，于是在下次执行DoSomethingA时又要重新从较慢的存储设备中加载数据。而在第二种做法中，我们“密集”地执行完100次DoSomethingA或DoSomethingB的调用，而此间大量的数据访问都是集中在L1 Cache上，性能优势不言而喻。

　　我以前的文章《计算机体系结构与程序性能》在第一部分里也讨论了局部性对程序性能的影响，讲的更为具体一些，您也可以参考其中的内容。

　　由于程序指令不是执行效率的唯一因素，因此从代码长短上判断程序性能也是非常不靠谱的事情。当然，从任何独立的角度来判断性能可能都不合适。例如在那篇文章里提到，出于程序性能的考虑应该使用全局变量——当然作者也认为这不是好的设计，事实上在我们刚才的例子中，在一个循环中做多件事情可能也值得重构。如果您使用全局变量，它的确省下了push，pop等指令的开销，但是这么一个全局变量——例如是一个静态变量，它存储在堆的某一个地方，访问它并非是一个局部性方面的优秀实践。与之相反，由于L1 Cache的作用，在调用栈上访问“参数”或“局部变量”并不会比访问寄存器慢多少，此时push，pop几个指令的开销可能就不算什么了。更何况，如果编译器/运行时内联了这个方法，这样连push，pop等指令也不会出现了。

　　记得前一段时间在有某些朋友在我的博客上发布一些较为“激进”的说法，例如“学底层只是对写.NET程序没有帮助，因为就算你知道了这些，C#也没有办法内嵌汇编”。我不同意这个说法，因为即便是.NET程序，它也是在符合计算机体系结构的规律下运行的，我们完全可以在一定程度上了解一段代码在执行时的表现。

　　就拿目前谈到的“局部性”来说，我们便可以把握很多东西。比如，我们知道每个线程的调用栈在默认情况下是1兆大小，因此两个线程调用栈上的数据几乎不可能出现在同一个Cache条目中。再比如，由于“时间局部性”，最近使用的数据最有可能出现在缓存中，因此在.NET 4.0的并行库在调度“私有队列”的任务时会倾向于执行最新创建的任务。再比如，您是使用两个int数组来表示一系列坐标的x值和y值，还是构造一个struct Point数组来保存它们呢？虽然使用两个int数组更节省内存，但是从局部性考虑问题的话，您会发现同一个坐标的x值和y值存放在一起可能更为合适。

　　我的这几篇文章，其实也都在强调从代码表面判断程序性能的“不确定性”。同样道理，即便是把它们的汇编代码（片断）放在您面前，您也可能很难“看出”性能区别。这也从侧面说明了Profiling的重要性：阅读代码是静态的，而程序执行和Profiling都是动态的。之前有朋友对我说“你最近迷上Profiler啦？”其实我这里的Profiling泛指“一种探索程序性能的方式”，并不是指某个特定的手段，更不是某个具体的工具——不过无论是使用VS的Profiler也好，还是自己搞一个CodeTimer，都比“读代码”来的可靠。

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