最近看完了《C++性能白皮書》，這本書列出了一些性能優化的思路，不過只是一些指引，沒有講具體細節，我整理出了其中的關鍵點分享給大家：
硬件篇
作為一個程序員，想要性能優化，最好要了解些硬件，特別是CPU架構的一些知識點：
流水線
分支預測
寄存器重命名
數據預取
指令重排和亂序執行
同時多線程（超線程）
數據并行 SIMD 單指令多數據
還要了解CPU的特點：
一個處理器上，多條指令可能同時執行
一個處理器上，代碼的執行結果會和程序員可觀察到的順序一致，但其他處理器觀察到的執行結果可能不是一個順序
順序、無跳轉的代碼性能最高
相鄰且對齊的數據訪問性能最高
內存方向的優化：
金字塔圖需要了解
還需要了解CPU多級緩存和關鍵跨度的概念，這塊可以看這篇文章：https://mp.weixin.qq.com/s/iKWQZxn6XYKU9KnlBRynfg
要了解基本工具：
編譯器：MSVC GCC clang
不同級別的優化：O1 O2 O3 以及他們的主要區別
需要知道性能分析指導下的優化：PGO profile-guided optimization
也就是利用程序運行的profiling數據，指導編譯器進一步優化。多測試，找到程序熱點，根據數據針對性優化。
還有鏈接期優化：link-time optimization LTO
LTO可以：
跨翻譯單元的函數內聯
跨翻譯單元的程序整體優化
死代碼消除
做性能優化，需要了解性能測試的阿姆達爾定律，80-20原則，20%的代碼決定了80%的結果，如果對20%以外的代碼進行優化，性價比太低，性能測試的意義就在于此：
找出代碼中性能開銷最大的部分
測量代碼優化之后的實際收益
需要熟練使用性能采樣工具：
Windows中Visual Studio有自帶的性能分析工具
Linux有Perf或者gperftools
C++篇
關于C++語言層面的優化，可以在下面這些方向做優化：
優先棧內存，次之堆內存
巧妙使用RAII管理資源
移動語義雖然不好理解，但也可以巧妙使用移動語義減少對象的非必要拷貝
模板和泛型技巧華而不實，給開發標準庫的人使用還好，而且調試難度也較高，我們普通業務開發者只需要做到能看懂即可（個人見解）
異常是可以考慮使用的，可以看看ISO C++網站和C++ 核心指南62，異常會導致程序的二進制體積有膨脹（5%-15%），異常不能代替所有的錯誤碼，因為異常catch會使得程序性能下降。作者認為：使用異常對于大部分C++項目仍然適用，不使用異常的麻煩大于好處，除非真因為二進制文件和實時性方面的原因需要禁用異常。
字符串默認類型時 const char[]，傳參時會退化成const char*，創建全局字符串最好使用const char[]
標準庫容器的方法至少提供了基本異常安全保證：要了解強異常安全保證和無異常保證。
vector的移動構造函數標記為noexcept才會使用移動構造，移動構造函數需要標記為noexcept，如果沒有標記，代碼性能可能會有較大的負面影響。
shared_ptr構造優先使用make_shared
10.了解function，function用作回調很方便，支持類型擦除，它還有個好處，可以用來存儲帶狀態的函數對象，不像C語言那樣需要個void*存儲狀態。但需要了解它的開銷，貌似48個字節是個坎。
13.并發
需要了解內存序的概念 一些優質的多生產者多消費者并發隊列
moodycamed::ConcurrentQueue atomic_queue Folly中MPMCQueue
標準庫也有些并行策略：
execution::seq 序列執行，不可并行 par：可并行化
par_unseq：可并行化 向量化
unseq：可向量化
通用方法篇
通用優化方法
優化原則：不要執行不必要的代碼
循環優化，盡量減少臨時對象的創建
結構體設計時最好做到對齊
盡量順序訪問數據，矩陣乘法可以很好的印證CPU Cache的作用，再考慮添加-O3 -march=native開啟SIMD自動向量化
緩存爭用問題
多看看別人的代碼，別人的優化，多用優秀的開源代碼
這里有 一個優質的C++學習圈 等你加入，來一起鉆研C++吧。