一直想弄乙個從各種角度優化軟體的總結，先寫乙個從cpu架構角度的。
cpu還有個特性就是有l1 l2分段快取，對於分段快取我們盡量讓他們都利用好，不要因為部分資料的需求刷裡面的內容，比如二維陣列的縱向變例會比橫向遍歷糟糕很多，因為橫向遍歷會保證cache中資料的連續性，縱向遍歷就要頻繁的重新整理cache。
另外根據不同的cpu的指令集的不同，也有很大的優化空間，比如glibc的一些內容的相比與同型別的庫比如intel之間開發的一些計算庫可能可能慢四五倍，依據指令集優化會很有效果，但是這個維護起來很麻煩，因為太依賴硬體了，幾乎是乙個cpu型別就要弄一套**，尤其使amd與intel之間的鬥爭，把指令集弄得比較亂。
現在有些cpu具有超執行緒的能力，如i7，所謂的超執行緒就是單個cpu單元同時放兩個執行緒，因為是共享的同樣的硬體，只是利用乙個執行緒的可能的空閒時間塞進取另外乙個執行緒，所以超執行緒的效率提公升具有不可**性，最好的清況可能會有25％的提高，但是也可能會使效率降低，比如當兩個執行緒都執行得很流暢的時候，雖然一般的benchmark軟體都會顯示出超執行緒的優勢，但是它並不能代表一般的演算法，另外超執行緒還有個不足是，對執行緒的優先順序無效，低優先順序的也會擠壓高優先順序的空間，如果自己的軟體想要用超執行緒，最好要自己實際的測試一下，再做決定，總之超執行緒從cpu的結構上來講是一種更高層次的優化選擇。
有人說設定執行緒的affinity可以避免cpu單元之間的切換，從而提高效率，但是我覺得這個想法比較值得商榷，因為cpu對執行緒的排程其實就是它內部的一種優化，當然，如果自己有乙個很重要的執行緒，需要很高的優先順序，那也無妨。
總結一下根據cpu的結構的優化主要有五點：
1. 提高分支**的成功率
2. 有效利用 l2 避免頻繁清空cache
3. 基於不同的cpu指令集優化底層**
4. 超執行緒（根據實際需求）
5. 設定執行緒affinity和優先順序（根據實際需求）
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