软件优化是一项系统工程。要理解软件优化，首先对软件要有个本质的认识。软件是什么呢？它是一组在计算机平台上运行的逻辑代码。这个概念比较拗口。第一，软件是一组计算机能理解并运行的逻辑代码。第二，软件一定是运行在某个计算机平台上，可能是大型机，可能是PC，可能是手机。好，认识了这两点。就可以正确认识软件优化。

首先，软件既然是计算机的逻辑，那么好的软件就是贴合计算机体系结构的逻辑，贴合的程度越高，软件的性能越好。现代计算机，从大型机到手机，其体系结构都体现出一个基本的原理：局部性原理。80%的计算机资源（CPU，内存……）是花费在20％的代码上的。Cache技术就是这个原理的集中体现，无论是硬件（如CPU的cache）还是软件（如操作系统的working set），都是尽可能的重用“计算”，这样就提高了整个计算机系统的性能。局部性原理在软件优化上有两个外延。第一，去优化消耗80%计算机资源的20％的代码，而不是去优化消耗20%计算机资源的80％的代码。第二，在优化重要的20％代码时，无论是数据结构还是算法，都要尽量使其贴合局部性原理。经常使用的数据结构应该尽量紧凑，使其符合空间局部化，这样就可以最大限度的利用CPU的data cache。算法应当尽量重用计算，使其符合时间局部化。当然，算法和数据结构不是孤立的，在局部性原理指导下，二者的密切协作对软件性能是起决定性作用的。

其次，软件是运行在某个平台上，那就要充分利用该平台的特性去做优化。如果说局部性原理是个“泛化”的原则，那么平台优化就是“特化”技术了。各种平台的差别很大，所以所用的技术当然会有所不同。PC的内存和手机的内存不是一个数量级的，当然对数据结构和算法都要有不同的设计；超线程的CPU，双内核CPU都对优化提出不同要求；CPU的流水线结构不同，对汇编指令的调整也就不同；有的CPU有SIMD指令，当然可以充分利用。另外，这里的“平台”除了指硬件（CPU体系和内存体系），还包括系统软件，特别是操作系统和编译器。要清楚，我们的软件是在操作系统的调度下与硬件资源打交道的，所以要清楚操作系统的特性（如它是如何管理进程/线程，如何调度页面，页面大小是多少）。编译器是软件的代言人，我们用高级语言写的程序只是程序员逻辑，经过编译器这一中间层，未必能贴合CPU逻辑，所以要了解不同编译器的特性，使程序逻辑尽量贴合编译器思维，这样能生成更高效的代码。总而言之，既然要在某个平台上做优化，就要对该平台有深入的认识，包括硬件（CPU体系和内存体系）和系统软件（操作系统和编译器）。

以上两点就是软件优化的基础。脱离了这个基础，优化就将成为空中楼阁。

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软件优化是一项系统工程。总体而言，整个优化框架可以分为两个部分：设计优化和代码优化。

1,设计优化

设计优化包括了软件体系结构的优化，数据结构的优化，算法的优化。

1.1 软件体系结构的优化

软件优化首先要对整个软件体系结构有个清晰的了解。在认识了整个软件的目标功能后，围绕这个目标，软件的模块划分，软件的运行流程都要一清二楚。整个软件的“数据流”和“控制流”都要能在头脑中清晰的呈现出来。各个模块的接口和各个模块的数据结构间的关系，都要有清晰的认识。在这个基础上，才能对各个模块做数据结构的优化和算法的优化。

1.2 数据结构的优化

数据结构的设计是个大学问。基本上，数据结构是为算法服务的，所以要根据算法来确定数据结构。但也有几个我认为比较通用的原则。

第一， 除非算法有特殊的需要，否则尽量用紧凑性好的数据结构，如数组。

第二， 根据空间局部性原理，尽量紧凑经常访问的数据，合理选择数组结构和结构数组。

第三， 如果数组比较大，其元素的尺寸应尽可能小，如可以用char就不要用short。除此以外，不要吝惜内存，尽量用int作为数据类型。

第四， 如果CPU具有SIMD指令，则第三点要重新考虑，根据算法需要，合理安排

数组元素的尺寸。

1.3 算法的优化

算法的优化可以分为两种：算法设计的优化和算法实现的优化。

1.3.1? 算法设计的优化

算法设计的优化是指对求解的问题提出更具效率的求解思路。好的算法设计对软件性能具有决定性影响。例如Video Encoder中motion vector的搜索算法有很多，选择合适的算法是很重要的。同时，算法设计也是最有挑战的，需要许多的实验并根据应用需要。

1.3.2? 算法实现的优化

相对于算法设计的优化，算法实现的优化就简单一些了。基本上，算法实现的优化有两种思路。

第一， 避免计算。最好的优化就是“不计算”，仔细观察算法的实现，如果发现某些部分的计算结果在某些条件下是“还原”的，那就是说这个部分是做了“无用功“了。那么就可以尝试通过一些控制条件去避免计算。如Video decoer的IDCT，统计一下各个分块的值分布，就可以改进算法实现，避免一些块的计算。提高效率。

第二， 重用计算。如果计算不可避免，就可以观察是否可以重用已有计算。这其实也是一种“避免计算”，只不过前提是调整算法实现，使得一些计算可以被重用。

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2，代码优化

如果说设计优化是全局性的，是“内行”做的事情，那么代码优化就是局部性的，是“外行“也可以做的事。如一个有代码优化经验的Ａudio Codec工程师虽然没有Video Codec的经验，但是同样可以对Video Codec的代码进行优化。因为代码优化依据的原理通常是可以适用于各个领域和平台的。如loop unroll通常是有效的。代码优化因为可以是“只见树木不见森林”，所以它的影响不是全局性的。套用一个代码优化专家的话说，代码优化通常可以使得一个慢的程序变的快一些。我的理解是，如果脱离了设计优化，慢的程序做再多的代码优化也不过是一个快了一些的“慢程序”。

同理，好的代码优化能使好的设计如虎添翼。因为通常好的设计，或者说遵循局部性原理的设计更容易做代码优化，优化的效果也更好。

代码优化大致可以分为以下两个部分：平台无关部分和平台相关部分

平台无关部分是指一些普适的优化原则。如循环展开，减少分支，内联函数，指针运算，

地址对齐等等。

平台相关部分就是通常所说的汇编代码优化。汇编代码可以对某个平台做最贴心的优化。首先各个平台都有不同的“高性能”指令，如Ｃ55的双ＭAC，ARMV5E的dsp指令，XSCALE的WMMX等。其次，各个平台的流水线都不同，对指令排列有不同的要求，所以在汇编一级可以对指令做最好的调整。再次，只有在汇编一级，才可以抛开编译器，使程序思维最贴近CPU逻辑，并避免一些不必要的计算，带来最好性能。毕竟编译器的智商以及它对程序的了解通常比我们程序员要差一些。

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