CS巴别塔(1)

面试宝典1:程序性能优化

Posted in Uncategorized by Kenny Yuan on 2010/04/29

开场白:最近公司招人,接触了一批形形色色的工程师,但感觉绝大多数人基础都很差,在某次TL的讨论之后,就想到了写一个《面试宝典》系列。

卷首语:这个《面试宝典》名字是我一贯的标题党风格,其实在内容上都是很简单、很基础的——都是那种“不知道这些就别出来混”的知识点。所以,高手/牛人可以到此打住了——端咖啡——送客~~~

作/译序:此文可能会持续更新直到补充得比较完整为止,有什么要补充的欢迎留言

基础原则之万能利器:Profiling

如何测量距离?——直尺/游标卡尺/卷尺/etc
如何测量电压?——电压表/万用表
如何测量时间?——钟表/秒表
如何测量温度?——温度计
如何测量质量?——天平/台秤/etc
如何测量程序性能?——Profiler !

是的,Profiler就是这么一件又基础又重要的工具(小标题里的“万能”当然是标题党了,千万别真的相信)。要回答“程序为什么慢/什么地方慢/到底有多慢”等问题,离不开Profiler,就像测量长度离不开尺子一样。 (嗯,那位要测地月距离的,别抬杠了,请移步回你的实验室吧,我知道你是rocket scientist,高科技呢:)

可以使用软件Profiler,也可以使用硬件来做Profiling(DSO/Logic Analyzer/Hybrid DSO/Timer),在什么都没有的情况下,至少也可以输出Log或者用其它方式来达到Profiling的目的。
一般来说,测量工具对被测目标应该没有影响(或者极小),但是软件的Profiler却对被测目标有一定程度的影响——以此为代价,换来的是方便和廉价(免费)。

在系统外部对性能进行测试,也是一种测量性能的方式,只不过它所测量的粒度很大,不能用于分析源码,只能用于比较不同源码的优劣。

如何进行性能优化?

基本原则

原则:使用Profiler来找出最影响性能的那些程序,重点优化它们
分类:基本知识
提示:时刻记心间

原则:无论尝试了何种优化,都要使用profiler来测量这种优化
分类:基本知识
提示:时刻记心间

原则:一九原则
分类:基本知识
提示:运行中的软件有一种典型情况:10%的程序占了90%的运行时间,优化的重点是这10%的程序(10%和90%为约数)。应当使用Profiler来找出它们,改进它们并继续用Profiler测量改进的效果——在没有明显的性能热点的时候,就要考虑换一种思路进行优化了:比如使用“硬件优化”(参见下文)。在切换了设计和体系结构后,之前做的profiling也有可能会失效,要重新进行测量,每一种判断和决策必须得到证据的支持。

原则:Amdahl定律
分类:基本知识
提示:活学活用Amdahl思想(原本此定律是讲并行计算的)——在知道了“要优化的部分”占“整体”的比例之后,对于此次优化来说,最高可能的加速比也就可以计算出来了。所以不能过多期望,要多多开辟新战场。

原则:benchmark是个宝
分类:基本知识
提示:从来就没有可以代表所有程序的“典型程序”,所以要想在各种情况下均取得较好的性能,就需要使用benchmark方式对性能进行测量。

硬件优化

原则:使用更快的设备/通讯协议
分类:硬件优化
提示:有时候需要尝试跳出软件优化的框框来想问题
范例:使用SSD代替机械硬盘,在IO速率上你能提高2-5倍(在无RAID的情况下),在寻道时间上你能提高4个数量级(WOW!)

原则:对硬件友好
分类:硬件优化
范例:利用SIMD指令(如视频编码器);对Cache友好(数据Cache和指令Cache);对流水线友好(比如threaded code,削减分枝预测失误。注意这里的thread不是“线程”,是“线索化”);使用硬盘的外圈以达到更大的速度;

原则:利用硬件加速
分类:硬件优化
范例:使用D3D/OpenGL(哪怕是2D图形),使用GPU计算(如FFT),使用DMA不使用PIO,使用ASIC代替CPU进行专用计算(如常见的视频编解码专用芯片,还有加解密芯片),使用DSP对高负载数据进行处理(或预处理)

设计优化

原则:使用分布式计算
分类:设计优化
范例:使用HardoopHadoop;使用Memcached

原则:改进业务逻辑
分类:设计优化
范例:Google Chrome会扫描鼠标指针所在的位置,取得鼠标指针下的URL,然后去解析这些URL中的domain name(于是OS的DNS cache得到了warmup);对于某个name A,一组相关的names也会被送去解析(比如上次打开name A中的页面时,用到了其它的name B, C, D,那么这次也把name B, C, D送去解析)

原则:批量操作
分类:设计优化
备注:可以是业务逻辑优化,也可以去尝试利用底层提供的批操作机制(如writev)。批操作之后是否真的在性能上有提高,需要实测数据的支持。

原则:减少用户空间/内核空间的切换和数据交换
分类:设计优化
范例:例如在设计时就考虑去使用futex和zero-copy之类的技术,在特定场合下“有奇效”(嗯,前面这句话好有卖大力丸的感觉……)

原则:对输入进行缓存
分类:设计优化,缓存
范例:依靠CPU Cache/阵列Cache/磁盘Cache/磁盘/操作系统Cache/程序管理的Cache/专用Cache服务器等,对输入进行缓存,以加快速度

原则:对中间结果进行缓存
分类:设计优化,缓存
范例:预装载/索引/suffix tree

原则:对输出进行缓存
分类:设计优化,缓存
范例:使用buffer批量输出(匹配软件计算速度和设备的速度)

原则:空间换时间
分类:设计优化

原则:使用内存池
分类:设计优化,内存
提示:可以用类似slab的方式来优化可预期的内存使用

原则:使用更好/更合适的GC算法
分类:设计优化,内存

原则:控制内存交换
分类:设计优化,内存

原则:吸收掉不必要的界面更新
分类:设计优化,GUI

原则:只重绘更新的区域
分类:设计优化,GUI

原则:对可视化的结果进行缓存
分类:设计优化,GUI
备注:中间结果缓存的一个特例

原则:parallelism–利用多CPU/多核心
分类:设计优化,并行

原则:利用并发(concurrency)
分类:设计优化,并行
提示:在单CPU上跑并发也能提高性能
范例:线程池

原则:选取合适的锁类型
分类:设计优化,并行,锁
范例:使用Futex/读写锁/seq锁/RCU

原则:使用消息
分类:设计优化,并行,锁
备注:可以减少共享数据和锁

原则:使用异步模型
分类:设计优化,并行,锁
范例:使用epoll/kqueue等;nginx

原则:消除锁
分类:设计优化,并行,锁
提示:试用无锁的算法/数据结构(如Ring Buffer)/算法

原则:使用FP Paradigm
分类:设计优化,并行
提示:彪悍的FP不需要提示

算法优化

(其实算法往往是包含在设计中的)

原则:使用更优的算法,减小算法的阶
分类:算法优化
范例:使用BM/Sunday算法代替BF算法

原则:减小算法的常量(BigOO)
分类:算法优化
范例:使用sentry来编写double link list

原则:处理好Big Omega和BigO,使算法在“最坏的时候也不要太坏”
分类:算法优化
范例:quick sort,避免O(N*N)的情况

原则:使用更优的数据结构
分类:算法优化
范例:AVL Tree–>Hash Table–>Ternary Search Tree
备注:其实有些重复,主要是为了区分狭义的“算法”和“数据结构”

原则:寻找并行化算法
分类:算法优化
备注:和前面的parallelism有些重复,这个更多的是指可并行的算法而不是其它意义上的并行

小技巧

原则:编译器优化
分类:小技巧
范例:使用Intel的编译器,使用Intel的性能库IPP
备注:注意Proebsting定律

原则:树递归–>尾递归
分类:小技巧
备注:在许多语言中,尾递归是不需要栈的,自动转换成迭代了(例如在erlang中用尾递归实现无限循环)

原则:少用小技巧,以免妨碍大粒度上的性能优化
分类:小技巧
提示:主要是指那些影响并行计算的小技巧,或者那些没有使用profiler进行测量就草率进行的盲目优化

原则:远离“神话”
分类:小技巧
提示:有些流传的关于优化的神化不足信,“是骡子是马拉出来骝骝”,一切在profiler下见真章
范例:比如“大块内存分配非常慢”的神话(甚至有过一个人估计数量级的时候说:分配10M内存至少要1秒钟),比如“虚函数导致效率低”的神话,比如“解释运行比编译慢”的神话,等等

原则:使用Lazy Evaluation
分类:小技巧

原则:避免大对象复制
分类:小技巧
范例:RVO/RVal Ref

原则:预译码/编译成本地代码
分类:小技巧,解释器和VM
范例:PYC/HipHop

原则:混合使用各有优势的语言
分类:小技巧
范例:C里使用汇编;Python里使用C模块;

原则:使用二进制优化器
分类:小技巧
范例:JIT就是最出名的一种二进制优化;Win32SDK的BitBlt()函数也是;

……

重温:无论尝试了何种优化,都要使用profiler来测量这种优化
分类:红宝书
提示:时刻记心间

(2010年10月29日更新)

鸣谢:感谢Guancheng指出问题

参见:性能优化的方法和技巧(这是一个文章系列)

linuxperftools

图片来自http://www.brendangregg.com/linuxperf.html

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如何在午休时间写一个QT程序以便能够挣到同事的五毛

Posted in Uncategorized by Kenny Yuan on 2010/04/28
作者的话:本文有两个目的:1、Zhuangbility;2、教你如何变成五毛;3、展示QT的生产力。
译者的话:本文并非虚构,是真实发生过的——如有雷同你肯定认识我,欢迎到我座位这边来喝可乐(你一定知道这个典故的)

在30分钟内用QT写一个抓屏程序

(注:Qt这个词应该读成Cute,而不是Queue-Tee)


※ ※ ※ ※
叮咚、叮咚、叮咚——00:29:59
叮咚、叮咚、叮咚——00:29:58
叮咚、叮咚、叮咚——00:29:57
※ ※ ※ ※

此截图程序可以实现以下功能:

+跨平台运行
+可以截取全屏幕或者其中一部分
+鼠标选中的区域为高亮,未选中的区域亮度减半
+截屏后可以反复选择,直至满意为止
+保存文件到桌面并退出
+复制图像到剪切板并退出


※ ※ ※ ※
叮咚、叮咚、叮咚——00:25:59
叮咚、叮咚、叮咚——00:25:58
叮咚、叮咚、叮咚——00:25:57
※ ※ ※ ※

整个程序主要有三个关键点:(1)抓屏到内存;(2)随着鼠标选取,加亮显示内存中的图片;(3)将图片的一部分保存到剪切板或者文件。
在QT中,这三个问题很好解决,问题(1)可以直接调用QT函数:

    QPixmap px = QPixmap::grabWindow(QApplication::desktop()->winId())

※ ※ ※ ※
叮咚、叮咚、叮咚——00:24:59
叮咚、叮咚、叮咚——00:24:58
叮咚、叮咚、叮咚——00:24:57
※ ※ ※ ※

问题(2)也不难,只需要提前做一点点工作,在抓图后保存两个图片,一个是正常的,另一个是变暗之后的:


    screen_ = px.toImage();
将刚刚截屏得到的图像转换成设备无关的内存表示
    darkScreen_ = screen_;
在内存中对RGB减半处理,使图像变暗,先计算每行的字节数:
    int bytesPerLine = darkScreen_.width() * darkScreen_.depth() / 8;
然后处理每个行
    for ( int i = 0 ; i < darkScreen_.height() ; ++ i )
    {
        uchar* lineBuf = darkScreen_.scanLine(i);
scanLine函数可以取得指定行的起始指针,不必再自己计算了。取得行指针后对每像素RGB值进行操作
        for ( int x = 0 ; x < bytesPerLine ; ++ x )
            lineBuf[x] /= 2;
    }

在这里没有尝试加速图片变暗的过程,效率问题最后再综合考虑。

※ ※ ※ ※
叮咚、叮咚、叮咚——00:22:59
叮咚、叮咚、叮咚——00:22:58
叮咚、叮咚、叮咚——00:22:57
※ ※ ※ ※

有了这两张图片,就可以进行绘图了:

void Widget::paintEvent(QPaintEvent *)
{
声明绘图对象,目标为窗口
    QPainter painter(this);
全屏绘制暗图像:
    painter.drawImage(0, 0, darkScreen_);
在选定的区域绘制亮图像:
    painter.drawImage(currentRect_, screen_, currentRect_, Qt::AutoColor);
}

currentRect_是在鼠标事件中保存的当前选择区域,它的计算也很简单,在鼠标的移动消息处理器中:


void Widget::mouseMoveEvent(QMouseEvent * e)
{
    if ( dragging_ )
        end_ = e->globalPos();
保存旧区域,用于后面的区域合并
    QRect oldRect = currentRect_;
设置新区域
    currentRect_.setTopLeft(start_);
    currentRect_.setBottomRight(end_);
调用normalized函数解决负宽度或者负高度问题
    currentRect_ = currentRect_.normalized();
QRect::united()函数用来求两个rect合并后的rect,可以省去许多手工计算。
且QT的repaint()函数也不需要关心背景擦除问题,QT4以上都是自动double buffer
    repaint(oldRect.united(currentRect_));
}

至此,问题(2)处理完毕。


※ ※ ※ ※
叮咚、叮咚、叮咚——00:18:59
叮咚、叮咚、叮咚——00:18:58
叮咚、叮咚、叮咚——00:18:57
※ ※ ※ ※

为处理问题(3),需要得到指定图像的指定区域,并且一个图像对象来表示。将这个功能编写成以下辅助函数:


static QImage clipImage(const QImage& srcImage, QRect rect)
{
    QImage image(rect.size(), QImage::Format_RGB32);
    const QImage* target = &srcImage;
    QImage targetImg;
    if ( srcImage.depth() != 32 )
    {
        targetImg = srcImage.convertToFormat(QImage::Format_RGB32);
        target = &targetImg;
    }
    int bytesPerPixel = image.depth() / 8;
    for ( int i = 0 ; i < image.height() ; ++ i )
    {
        uchar * line = image.scanLine(i);
        const uchar * srcLine = target->scanLine(rect.top() + i);
        memcpy(line,
               srcLine + rect.left() * bytesPerPixel,
               rect.width() * bytesPerPixel);
    }
    return image;
}

这个函数有点长,但思路却很简单:
1、先创建一个小图像,宽高与选区相同
2、取得源图像的数据,复制到小图像中
3、返回小图像

有了这个辅助函数之后,想保存文件,就可以这样写:


QImage img(clipImage(screen_, currentRect_));
img.save(pathName, "png");
想把图片放到剪切板的话,可以这样写:

QApplication::clipboard()->clear();
QApplication::clipboard()->setImage(clipImage(screen_, currentRect_), QClipboard::Clipboard);
QImage(QApplication::clipboard()->image(QClipboard::Clipboard)); // Retrieve data from clipboard to make it owns the data

※ ※ ※ ※
叮咚、叮咚、叮咚——00:10:59
叮咚、叮咚、叮咚——00:10:58
叮咚、叮咚、叮咚——00:10:57
※ ※ ※ ※

再往下就是处理一些鼠标和键盘事件,比如在双击时复制到剪切板并退出,在按Ctrl+S时保存到文件并退出,按ESC时直接退出,等等

最终完成,编译,修改typo并运行,发现速度还可以,故取消profiling和性能调优计划,直接和DLL一起打包。至此任务完成,领取五毛工资。


※ ※ ※ ※
叮咚、叮咚、叮咚——00:00:09
叮咚、叮咚、叮咚——00:00:08
叮咚、叮咚、叮咚——00:00:07
叮咚、叮咚、叮咚
叮咚、叮咚、叮咚——00:00:05
叮咚、叮咚、叮咚
叮咚、叮咚、叮咚——00:00:03
叮咚、叮咚、叮咚——00:00:02
叮咚、叮咚、叮咚——00:00:01
叮咚、叮咚、叮咚——00:00:00

(EOF)
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SEMAT – 软件工程方法和理论

Posted in Uncategorized by Kenny Yuan on 2010/04/07

无责翻译:SEMAT – 软件工程方法和理论(终于醒悟了?想起来理论的缺失了?)


在当今这个摩登时代,非常幼齿的实践方法几乎埋葬了“软件工程”,特别突出地,有下列问题:
* 本来应该是德国式的严谨工程纪律,结果搞成了法国式的时尚随意流行
* 没有坚实的、被最广大人民群众接受的理论基础(就是说现在还是不明真相?)
* 实践方法千万种,其实没有多少能让人搞明白的差别,但却被人搞得和iPad一样大(蘑菇处处有啊——每个人的心中都有一颗大蘑菇)
* 没有可信的实验进行评估和验证(证伪原则!召唤软件工程行业的波普尔)
* 学院派搞理论的玩儿一套,工业界搞实践的玩儿另外一套,完全割裂开来了。(本来理论界应该是工业界的“大后方”才对)

我们吐血推荐去建立这样的“软件工程”:建立在坚实的理论基础之上的,有真正管用的原则的,有最好实践的:
* 由人人承认的要素构成它的核心,对特殊用途也可以扩展(一个中心,一个基本点)
* 应对处理两种问题:技术和人员(其实领导搞破坏比小兵要厉害多了,应该写上这一条)
* 工业界,学术界,研究者,用户都支持(千秋万代,一统江湖)
* 需求和技术变换不影响它的本质层面,只需要改动一下外表,不伤筋动骨(九头鸟,百足虫)

P.S. 圆扩号中的是我写的评论,原文请见(http://www.semat.org/bin/view)。在这里多说一句:其实,只要脑子不笨的人,都能明白这里面的道道儿;但是换了一批“大师”来搞这个东西,估计效果会不一样吧? 当然,我过去碰到的那种不敢大声说“影帝是裸体的”人也不少,不过这种人还是容易被“大师”忽悠的,嘿嘿……

P.P.S. 这个东西从图老师的TWITTER看到的——感谢国家!