在缺少針對具體問題的硬資料（hard data）的時候。效能問題通常不是出在我們認為的位置，所以沒有頭緒地進行調整試圖獲得更好的效果可能是徒勞的，甚至可能使事情變得更糟糕。這是核心開 發人員得到的教訓。
在核心層面，效能通常受快取行為的影響。真正高效能要求只有命中cpu快取才能夠滿足，記憶體訪問相比較顯得過於緩慢了。核心盡量地使用cache- hot memory；以及其它一些其它重要的工作，例如調整資料結構使得經常被訪問的資料位於同一條cache line中。作為通用的準則，這些優化方法對效能的提公升很明顯。
百分百命中快取是難以達到的，但是也可以想辦法盡量提高命中率。如果核心知道最近將要訪問的資料所處的位置，它可以使用cpu提供的 prefetch 指令將資料放入快取。這種指令是通過核心prefetch()函式實現的；開發者已經在廣泛使用這個函式。例如通常使用的巨集：
#define list_for_each(pos, head) \
for (pos = (head)->next; prefetch(pos->next), pos != (head); \
pos = pos->next)
這個巨集是用於遍歷乙個鍊錶。prefetch()的思想是在處理當前實體的同時開始獲取鍊錶中下乙個實體。希望在下一次迴圈開始前能夠獲取到資料，或者至少使這個資料已經開始傳輸。眾所周知，鍊錶是對快取不友好的資料型別，所以這種型別的優化能夠有效提公升速度。
但實際上這樣做並不能提公升速度，至少在x86處理器上不能。
andi kleen可能是第乙個對這一優化方法提出疑問的，去年九月他嘗試移除list操作中的prefetch。他的patch引發了小規模的討論，但是顯然誤入了歧途。最近，linus在自己最喜歡的workloads（核心builds）之一上做了一些分析然後發現prefetch 指令集佔據了極大比例。執行prefetching所消耗的時間超出了快取帶來的好處；將prefetch()移除能夠讓made和build更快。
ingo molnar，牛人 ingo，也關注了這件事情，他進行了很有意義的研究。通過使用perf和一些細微的kernel除錯，他證明了使用prefetch()結構造成了0.5%的效能下降。這不是乙個簡單的效能退化，它本來被指望帶來更快的速度，一定有什麼地方沒有按照人們想象的方式執行。
linus指出其中最明顯的乙個問題：他的測試引入了大量對單鏈雜湊表（singly-linked hlist hash table lists）的遍歷。這些列表比較短，所有沒有足夠的範圍實現prefetching；事實上，大部分時間中，唯一的prefetch操作僅是在嘗試使用 指向列表末端的空指標。prefetching 乙個空指標看起來沒啥消耗，但實際上是有代價的: 在 x86 上（arm 也是如此）的每一條這樣的指令都會導致 a translation lookaside buffer miss and a pipeline stall. ingo 測算得出空指標的 prefetch 大約消耗 20 個 cpu 週期.
很明顯，空指標 prefetch 不是個好主意。如果cpu可以簡單的忽略對使用空指標的prefetch嘗試那麼會好一些。但是，從軟體層面解決並不是最好的辦法。ingo對只 prefetch非空指標版本的prefetch()函式進行了測試。這個版本確實效能更好。但是仍不如不使用prefetch的方案。
cpu設計者很清楚記憶體等待的代價；他們花費了大量的努力將任何可能的代價都降到最小。cpu有自己的記憶體prefetch單元，這些單元嘗試** 下一次需要的記憶體並提前對記憶體進行遍歷。ingo在他的測試中提到，即使沒有任何軟體層面的prefetch操作，cpu進行的prefetch運算元量 幾乎是相同的。所以硬體prefetcher一直處於繁忙狀態-並且在決定fetch哪些內容方面上它比軟體層面表現得更優秀。將顯式的prefetch 操作混入其中只會影響硬體的prefetch操作。
ingo總結如下：所以即便將null的部分刨除，prefetches也明顯是有害的。
他工作的成果之一：2.6.40（現在被起名叫3.0了），將prefetch()操作從鍊錶，雜湊表以及sk_buff表的遍歷操作中移除，正如 andi kleen在九月份嘗試做的那樣。或者其他的prefetch操作也被移除的話效能也有提公升的機率。核心中仍然存在prefetch()操作，不過只存在 於特定的能明確提公升效能的場景。如同我們嘗試的其他底層優化（立刻能想到的就是likely()），我們自以為prefetch能帶來幫助，但並不是我們 真正需要做的工作。
這個事情的另乙個經驗是numbers matter。andi在移除這些操作的時候是正確的，但是他不能說服社群接受自己的補丁。這一次，除了linus注意到它並進行了研究外，更重要的原因 是基於效能的補丁確實需要用資料來證明自己能夠達到設定的目標。如果andi花些時間量化他的做法帶來的影響，上一次可能就已經被大家接受了。
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