“我们仍需共生命的慷慨与繁华相爱，即使岁月以刻薄和荒芜相欺”

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前言

写在开始：

前几天碰到了两个特别有意思的题目,关于C语言的GCC的优化和数组的存放方式、Cache机制、访问局部性.

话不多说我们一起来看一下这两道题目！

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文章有误敬请斧正 不胜感恩！

以下是本篇文章正文内容，

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第一题：

首先来看

什么是gcc：

在 C 语言中，GCC（GNU Compiler Collection）是一种常用的编译器。

一、编译过程

1. 预处理：对 C 源文件中的预处理指令（如#include、#define 等）进行处理，生成扩展后的源代码。
2. 编译：将预处理后的源代码转换为汇编代码。
3. 汇编：把汇编代码转换为机器代码，生成目标文件。
4. 链接：将多个目标文件以及所需的库文件链接在一起，生成可执行文件。

二、常用命令选项

1. -o ：指定输出文件的名称。例如，“gcc -o main main.c”将编译 main.c 并生成名为 main 的可执行文件。
2. -Wall ：开启所有警告信息，帮助开发者发现潜在的问题。
3. -g ：生成调试信息，以便在调试器中进行程序调试。

三、优势

1. 开源免费：可以自由使用和修改，降低了开发成本。
2. 跨平台：可在多种操作系统上运行，方便开发者进行移植。
3. 功能强大：支持多种优化选项和高级语言特性，能够生成高效的代码。

C 语言中，“gcc -O2”是使用 GCC 编译器时的一个编译选项。

一、含义
“-O2”代表优化级别为 2。它指示编译器在编译代码时进行一定程度的优化，以提高生成的可执行程序的性能。

二、优化内容

1. 函数内联：将一些小的、频繁调用的函数直接展开在调用处，减少函数调用的开销。
2. 循环优化：对循环进行各种优化，如循环展开、强度削减等，以提高循环的执行效率。
3. 常量传播：将已知的常量值传播到使用该常量的地方，减少计算量。

三、注意事项

1. 虽然优化可以提高性能，但也可能导致一些难以察觉的问题。例如，优化后的代码可能与未优化的代码在行为上略有不同，特别是在涉及未定义行为的情况下。
2. 在调试程序时，最好不要使用优化选项，因为优化后的代码可能会使调试变得更加困难。等程序调试完成后，再使用优化选项进行编译以提高性能。
3. 不同版本的 GCC 对优化的实现可能会有所不同，所以在使用“-O2”选项时，最好对生成的代码进行充分的测试，以确保其正确性和性能。

所以第一题的问题就出在这里。

乍一看，这两个程的运行结果应该是一样的，但是我我们可以发现
第二个程序，除了a和b的比较之外，增加了第三个f(10)调用赋值给c。
这就会牵涉到gcc的优化问题。

第一部分：为什么程序一输出0，而程序二输出1？

程序一与程序二的主要区别在于第三个f(10)的调用。由于优化级别是-O2，GCC编译器会进行一些优化操作。

1. 程序一：两个变量a和b分别调用了f(10)。虽然函数f是一个简单的数学计算（返回1.0 / x），但是编译器可能会将两次调用结果缓存或优化掉，因此a == b的比较可能总是返回1，输出为0的可能是由于浮点数比较的精度问题。

2. 程序二：除了a和b的比较之外，增加了第三个f(10)调用赋值给c。这个额外的调用可能改变了编译器的优化行为，使得浮点数比较更加精确，导致a == b判断为真，所以输出1。

由于浮点数计算中存在一定的精度误差，以及GCC的优化行为不同，程序一和程序二的输出结果可能会不同。这可能是因为浮点数运算在高优化级别下被进一步精简或缓存，导致结果不一致。

第二题：

第二部分：为什么两个循环版本的性能有差异？

首先？什么是二维数组，二维数组和一维数组一样，一维数组存放元素，二维数组存放一维数组，实质也是存储数据的一个容器对象。

public static void main(String [] args){
	//定义int类型的二维数组
	int[][] arrs= new int [3][2];
	System.out.println(arrs);
}

//赋值
arrs[0][0]=1;
arrs[0][0]=2;

arrs[1][0]=3;
arrs[1][1]=4;

arrs[2][0]=5;
arrs[2][1]=6;

赋值之后的数组：

有了这个理解，我们再讨论遍历
什么是遍历二维数组？
所谓的遍历二维数组，实际是遍历一维数组，然后遍历每个一维数组的信息。

按列顺序访问时，虽然算法逻辑上是正确的，（数据结构里面的，顺序结构逻辑上顺序和顺序存储，数据是，物理上顺序），
但每次访问的内存地址不连续，缓存命中率低，因此性能下降，执行速度会降低
（个人理解）
所以，第二个肯定更慢

详解：
两个程序的功能是相同的，只是嵌套循环的顺序不同：

1. copyij：for(i = 0; i < 2048; i++) 外层循环遍历行，for(j = 0; j < 2048; j++) 内层循环遍历列。

2. copyji：相反，外层遍历列，内层遍历行。

两者的计算复杂度都是O(n²)，但是访问内存的方式不同：

• Cache局部性：现代处理器在访问内存时使用缓存（cache）来加速操作。当连续访问相邻的内存地址时，缓存的命中率更高，速度更快。
  • copyij版本中，每次访问src[i][j]和dst[i][j]时，内存访问是按行顺序进行的，这符合内存连续性，能更好地利用CPU缓存。
  • 而在copyji版本中，按列顺序访问时，虽然算法逻辑上是正确的，但每次访问的内存地址不连续，缓存命中率低，因此性能下降，执行速度变慢了。

所以：Cache机制是导致两个程序性能差异的关键。

Cache机制：

以下我们来详细谈谈Cache机制：

Cache 机制即缓存机制。

一、定义与作用

• 定义：Cache 是一种高速存储区域，用于临时存放数据，以减少对较慢存储设备的访问次数。
• 作用：提高数据访问速度，减少系统响应时间，提升系统性能。例如，在计算机系统中，CPU 高速缓存可以大大加快数据处理速度；在网页浏览中，浏览器缓存可以快速加载之前访问过的页面资源。

二、工作原理
当系统需要访问数据时，首先会检查 Cache 中是否存在所需数据。如果存在，直接从 Cache 中读取，速度非常快；如果不存在，则从较慢的存储设备（如内存、硬盘等）中读取数据，并将其存入 Cache 中，以便下次访问时可以更快地获取。

三、常见类型

1. CPU 缓存：分为一级缓存（L1 Cache）、二级缓存（L2 Cache）和三级缓存（L3 Cache）等，离 CPU 核心越近的缓存速度越快但容量越小。
2. 浏览器缓存：存储网页的静态资源（如图片、脚本、样式表等），当再次访问同一页面时，可以直接从缓存中加载资源，减少网络请求。
3. 数据库缓存：缓存数据库中的查询结果，当相同的查询再次执行时，可以直接返回缓存中的结果，提高数据库查询性能。

四、管理策略

1. 替换策略：当 Cache 已满且需要存储新数据时，需要选择一个旧数据进行替换。常见的替换策略有先进先出（FIFO）、最近最少使用（LRU）和随机替换等。
2. 写入策略：决定当数据在 Cache 中被修改后，如何同步到较慢的存储设备中。常见的写入策略有写直达（Write-through）和写回（Write-back）等。

总结

cache机制是我们解题的关键。以上，便是我们今天学习的内容，我们下篇文章再见。

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