在之前的文章中，我們對軟體效能最佳化的方法做了非常全面、系統的介紹，但是對每種方法對應的具體操作寫的比較少。這裡，我們就來介紹一種指令最佳化的具體手段，就是 Facebook 開源工具，bolt。什麼是指令最佳化呢？

程式在執行時，不管是靜態連結，動態連結還是動態載入，所有的程式碼段，也就是二進位制指令，都要載入到記憶體。CPU 在執行到每個函式時，都要去程式碼記憶體塊相應位置取函式對應的二進位制指令。另一方面，CPU 從記憶體取資料時，要先經過快取（cache），再從快取讀資料。而每次存放到快取裡的資料大小都是一定的。CPU 從快取讀資料的速度比從記憶體取資料的速度快上一個量級。所以，我們希望，每次載入到快取裡的指令資料都是我們需要的，也就是儘量避免資料 cache miss。如何減少指令 cache miss 呢？

1 函式冷熱分割槽

簡單來說，就是把那些被頻繁呼叫的函式程式碼段放在一起，稱之為熱函式區。而那些不常用的函式程式碼段放在一起，稱之為冷函式區。

2 函式重排

程式在執行的過程中，按函式執行順序，可以畫出一個樹狀的軌跡圖。透過 gcc 自帶的打樁函式 __cyg_profile_func_enter，可以打印出函式的執行軌跡（帶函式名和函式地址）。然後寫個指令碼對 elf 格式的目標檔案裡的函式 .text 段按函式軌跡重排。這樣做有什麼好處呢？記憶體中相鄰位置的程式碼段會同時取到快取裡，而相鄰的程式碼在執行時也是相鄰的，這樣就避免的指令 cache miss。這裡要注意的是，so 檔案（共享庫）中函式地址是相對地址，而由 __cyg_profile_func_enter 獲取的函式地址是絕對地址，需要根據 /proc 目錄下 maps 檔案做個轉換。

3 分支預測

一個 if 語句，在處理器級別，它是一條分支指令。CPU 看到分支語句時，就去做條件判斷，如果 if 條件沒命中，繼續判斷 else if 中的條件，直到命中。我們最希望看到的結果是，CPU 在判斷第一個 if 條件時就命中，這可以大大加快程式執行速度。那如何做到這一點呢？透過分析過去大量的分支行為來進行預測， 就可以提高預測的效率。換句話說，我們可以嘗試識別一個模式並遵循這個模式，而在現實開發中，大多數應用程式都具有行為良好的分支（這裡的行為良好指的是分支的行為結果存在規律性）。因此，現代分支預測器通常將達到90％以上的命中率。

從上述指令 cache miss 的最佳化手段來看，所有的操作都是重新編排 gcc 編譯生成的二進位制目標檔案（透過 linux 下的 readelf 或者 objdump 命令可以開啟檢視其對應的彙編程式碼），一般情況下，我們可以都可以透過寫指令碼實現。而針對 icache miss 最佳化，Facebook 開源了一個非常好的工具，那就是 bolt。

Facebook 開源專案 - BOLT

這個專案在 github 上已經有 1.9k 的星了。它透過兩種方式實現目標檔案的重構，Facebook 是在 llvm 編譯器（什麼是 llvm 編譯器，請參考我之前的文章）的後端最佳化工具集基礎上開發的。

方法 1

使用 perf 工具採集 perf.data（函式執行期資料統計，包括函式呼叫棧，函式開銷等），執行 perf2bolt 生成 perf.fdata，再根據 perf.data 重新生成目標檔案。

方法 2

對原始目標檔案插樁，執行插樁後代碼，在程式執行期生成 perf.fdata。再由 llvm-bolt 生成最終重構後的目標檔案。

這個專案具體的使用方法也比較簡單，大家可以自行去 github 上研究研究。（END）