借助友盟+ U-APM实现终端Emily优化的全记录

>return arr;

}

public void add(int j){

for (;true;){

arr[j][0]++;

}

}

}

可以看到整体而言服务器端没有人作何发生变化，只是将原来的嵌套变成了二维嵌套，其里除了第一个嵌套里除arr[0][0]要素外，其余arr[0][1]-a[0][8]要素除几乎不起作何与服务器端列车运行有关的起到，但就这么一个小小的改动，却带来了机动性有了近似于20%的大幅改善，如果即刻越来越多的话改善幅度还不会越来越赞明显。

命令行行移位公安部门分析全过程

首先我们把在此之前文档的硬件改为单虚拟机串行监督，结果找到效能与类似的文档另行没有人差很多，这就让我反之亦然确切了这是一个由可证交换引来的难题，但是我初始文档里并没有人函数交换的难题，所以这反之亦然可以推论是由于移位惹的祸。

现代的CPU一般都不是按位来进行闪存会见，而是按照澹来会见闪存，当CPU从闪存或者硬盘里将不读函数存档到缓存时，每次操纵的最小单位一般是合决于CPU的澹。比如8位字是1字节，那么数由闪存存档1字节也就是8位长的数据资料，如此一来比如32位CPU每次就数存档4字节数据资料, 64位系统8字节三和。那么以8位机为例咱们来看一下这个难题。假如函数1是个bool多种类同型的函数，它占用1位空间，而函数2为byte多种类同型占用8位空间，假如服务器端现有要会见函数2那么，第一次不读合CPU不会从开始的0x00位置不读合8位，也就是将bool同型的函数1与byte同型函数2的高7位全部不读入闪存，但是byte函数的最低位却没有人被不读进来，还需第二次的不读合才能把完备的函数2不读入。

反之亦然函数的磁盘某种程度按照CPU的澹来进行移位，当会见的函数弧度不足CPU澹的整数倍时，需对函数的弧度来进行补齐。这样才能改善CPU与闪存间的会见效能，可避免额外的闪存不读合操纵。但在移位层面绝大多数API都继续做得较好，在缺省意味着，CAPI为每一个函数或是数据资料单元按其自然对界前提分配空间分界。也可以通过pragma pack(n)命令行来改变缺省的对界前提可监督，命令行后CAPI将按照pack(n)里而无须的n来来进行n个字节的移位，这只不过也相同着汇编自然语言里的.align。那么为什么还不会有可证交换的移位难题呢？

现代CPU里除了按澹移位还需按照命令行行移位才能可避免即刻状况的竞争者，现有主流ARM质子漂移SOC的命令行行大小是64byte，因为每个CPU都配备了自己独享的一级高速命令行，一级高速命令行反之亦然是缓存的速度，每次闪存会见CPU除了将要会见的标识符不读合之外，还不会将前后处于64byte的数据资料一同不读合到高速命令行里，而如果两个函数被放在了同一个命令行行，那么即使相异CPU内部在分别操纵这两个单独函数，而在实际一幕里CPU内部实际也是在操纵同一命令行行，这也是造成这个机动性难题的可能。

Switch的陨

但是妥善处理了这个移位的难题之后，我们的服务器端虽然在绝大多数意味着的机动性都不错，但是还是不会有Emily的可能，结果找到这是一个由于Switch现今引来的难题。

switch是一种我们在java、c等自然语言服务器端的设计时经常用到的现今妥善处理结构，主要的起到就是推论函数的值并将服务器端文档送到相异的现今，这种的设计在当时的状况下更为的精巧，但是在当前不断更新的漂移SOC状况下列车运行，却不会带来很多意想不到的陨。

出于牵扯与在此之前多罗的可能一样，主观的文档不能公开，我们先来看以下这段文档：

public class Main {

public static void main(String[] args) {

long now=System.currentTimeMillis;

int max=100,min=0;

long a=0;

long b=0;

long c=0;

for(int j=0;j

int ran=(int)(Math.random*(max-min)+min);

switch(ran){

case 0:

a++;

break;

case 1:

a++;

break;

default:

c++;

}

}

long diff=System.currentTimeMillis-now;

System.out.println("a is "+a+"b is "+b+"c is "+c);

}

}

其里随机数只不过是一个rpc远程命令行的前往，但是这段文档平常发疯的Emily，为了复现这个Emily，定位到这个文档段也是通过友盟U-APM的Emily分析找到的，想复现这个Emily只需我们如此一来稍微把max范围由修正为5。

public class Main {

public static void main(String[] args) {

long now=System.currentTimeMillis;

int max=5,min=0;

long a=0;

long b=0;

long c=0;

for(int j=0;j

int ran=(int)(Math.random*(max-min)+min);

switch(ran){

case 0:

a++;

break;

case 1:

a++;

break;

default:

c++;

}

}

long diff=System.currentTimeMillis-now;

System.out.println("a is "+a+"b is "+b+"c is "+c);

}

}

那么列车运行时间就不会有30%的下降，不过从我们分析的可能来看，文档一平均每个随机数有97%的本质要行2次推论才能预设到最终的现今，各个方面的推论句子监督借此为2*0.97+1*0.03约等于2，而文档二有30%的本质只需1次推论就可以预设到最终现今，各个方面的推论监督借此也就是0.3*1+0.6*2=1.5,但是文档二却反比文档一还慢30%。反之亦然在文档直觉几乎没变只是前往值范围的概率多罗度继续做一下修正，就不会使服务器端的列车运行效能大大下降，要解读这个难题要从可监督提高效率说起。

可监督提高效率原理

我们知道CPU的每个动作都需用结晶波动而系统不会，以赞法ADD可监督为例，想未完成这个监督可监督需合指、也就是说、合操纵数、监督以及合操纵结果等若干步骤，而每个步骤都需一次结晶波动才能挺进，因此在提高效率新技术出现在此之前监督一条可监督数需5到6次结晶波动短周期才能未完成

为了较短可监督监督的结晶波动短周期，显卡的设计其他部门概要了钢铁厂提高效率机制的提出了可监督提高效率的想法，由于合指、也就是说这些模块只不过在显卡内部都是单独的，未完成可以在同一下一场即刻监督，那么只要将多条可监督的相异步骤放在同一下一场监督，比如可监督1合指，可监督2也就是说，可监督3合操纵数等等，就可以大幅提高CPU监督效能：

以上上图提高效率为例 ，在T5下一场在此之前可监督提高效率以每短周期一条的速度随之建立，在T5时代以后每个波动短周期，都可以有一条可监督合结果，平均每条可监督就只需一个波动短周期就可以未完成。这种提高效率的设计也就大幅改善了CPU的运算速度。

但是CPU提高效率高度依靠指可监督得出结论新技术，假如在提高效率上可监督5本是应该监督的，但却在T6下一场已经拿到可监督1的结果亦同找到这个得出结论失败，那么可监督5在提高效率少将不会化为单方面的悬浮，如果可监督6到8全部和可监督5有强关联而另行重新启动的话，那么整个提高效率都需原先建立。

所以可以看得出比如说当里的这个效能差几乎是CPU可监督得出结论造成的，反之亦然CPU内嵌的机制就是不会对于监督概相当高的现今给出越来越多的得出结论抬升。

妥善处理敦促-用数据资料流表格替代switch

我们上文也介绍过数据资料流表格也就是编者，可以快速将键值key再生为值value，从某种程度上讲可以去除switch的起到，按照段为文档的直觉，用数据资料流表格重写的可行性如下：

import java.util.HashMap;

public class Main {

public static void main(String[] args) {

long now=System.currentTimeMillis;

int max=6,min=0;

HashMap hMap = new HashMap;

hMap.put(0,0);

hMap.put(1,0);

hMap.put(2,0);

hMap.put(3,0);

hMap.put(4,0);

hMap.put(5,0);

for(int j=0;j

int ran=(int)(Math.random*(max-min)+min);

int value = hMap.get(ran)+1;

hMap.replace(ran,value);

}

long diff=System.currentTimeMillis-now;

System.out.println(hMap);

System.out.println("time is "+ diff);

}

}

上述这段用数据资料流表格的文档虽然不如文档一速度快，但是各个方面更为稳固，即使出现文档二的可能也相当平稳。

经验总结

有即刻的终端服务器端的设计一定要请注意按照命令行行（64byte)移位，不按照命令行行移位的文档就是每增赞一个虚拟机机动性不会损失20%。

重点关注switch、if-else现今的难题，一旦前提现今的值前提稍稍发生变化，那么某种程度首选用数据资料流表格结构，对于前提现今来进行优化。

选择一款好用的机动性监测工具，如：友盟U-APM，不仅免费且捕获多种类同型较为全面，引荐大家使用。

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