大型工程編譯速度
有關的。CPU越強大，編譯越快咯，軟體的編譯也是這樣，做大工程的點完編譯就可以泡杯咖啡慢慢喝了
⑵ 編寫大型工程的系統程序通常用什麼語言
看你這個系統怎麼理解了。
目前主流的語言比較火辣的是.net C C++ 和java。而他們主要面對不同的環境。
比如要做系統（如你常用的渣滾悄應用軟體）一般用C系列的,編譯速度快。
因為java的特性是可移植性，主要面對如渣web開發。當然.net也可以。
其實語言只不過是一種實現形式。你也可以用c寫web程序備鄭。當然也可以用java寫系統程序。但是面對底層開發還是c系列用的多（鑲嵌匯編）。直接操作硬體能力比較強吧。
呵呵。我也是菜鳥，可能說的不對。大家多研究。
⑶ 如何提高vs2010編譯速度
如果你的cpu夠強你應該學會如何利用好它來加速你的代碼編譯速度，那麼你怎麼才能夠最大限度讓你的cpu發燒呢？
下面是一個對比：
比如我的cpu是i7 3770k，
編譯cocos2d-x的libcocos2d工程：
不優化：
1>Time Elapsed 00:01:35.25
優化後：
1>Time Elapsed 00:00:21.66
效果顯著！！！
參考網頁：
Visual Studio 2010中C++並行構建調優(1)
http://developer.51cto.com/art/201003/189235.htm
1>cl : Command line warning D9030: '/Gm' is incompatible with multiprocessing; ignoring /MP switch
解決辦法是：
Properties -> Configuration Properties -> C/C++ -> Code Generation -> Enable Minimal Rebuild -> No(/Gm-)
Properties -> Configuration Properties -> C/C++ -> Geneal -> Multi-processor Compilation -> Yes(/MP)
一些含義和拓展資料：
Enable minimal rebuild
通過保存關聯信息到.IDB文件，使編譯器只對最新類定義改動過的源文件進行重編譯，提高編譯速度
Enable Incremental Compilation
同樣通過.IDB文件保存的信息，只重編譯最新改動過的函數
/MP (Build with Multiple Processes)
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb385193.aspx
/Gm (Enable Minimal Rebuild)
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/kfz8ad09.aspx
⑷ 編譯速度取決於CPU還是內存
其實是越好的機器越好，如果要是還進行什麼圖形編程還要比較好的顯卡，但是你真的會用到那程度嗎，普通的入門階段買普通的機器就行了，現在的五六千的機器，或者說更低一點的，四千的機器也能滿足，我這說的是筆記本配置
主要看編寫什麼樣的程序了。
簡單的程序如果代碼不是很多，速度追求也不是很高，通用的CPU和內存就可以了。
大型程序的話就得考慮CPU指令集的豐富程度了，復雜指令的效率比較高，可以減少代碼執行時間。 內存自然是越大越好，要配合操作系統的定址范圍和管理方式。
比如大型的有豐富畫面的游戲軟體，不僅要求cpu、內存高，還對顯卡要求高。
而數據量很大的連接資料庫的管理軟體編寫，主要要求高內存。
⑸ 一個C++工程中，許多個文件都include某一個類，當該類更新時，編譯速度太慢，怎麼辦
這是個好問題，雖然老生常談，但真正知道解決方案的人很少。《EffectiveC++》有介紹，同時推薦這本書給所有C++er。
一個組織有問題的大型項目中，影響編譯速度的最大問題就是頭文件形成龐大的依賴網路，其中一個頭文件修改就導致一大堆間接依賴的源代碼文件需要重新編譯。a.h包含b.h，b.h包含c.h，c.h又包含d.h，即使a.h和d.h似乎沒什麼關系，修改d.h的時候還是無可避免a.cc被重新編譯。
首先得知道C++一個特性，函數分為聲明和實現兩部分是人所皆知，但類也可以分為前置聲明和定義可能知道的人就比較少了，知道能怎麼用就更少了，其實就是可以用來解決編譯速度問題的。
⑹ 影響vs編譯速度的因素有哪些
影響因素比較多：
1 文件的大小，文件大小指的是全部include展開後的大小。
2 文件數量，編譯是一個一個文件進行的，所以你的工程的文件數量也有關系。
3 還有聲明的復雜程度，復雜聲明需要額外地計算。
4 最影響編譯速度的估計是C++的模板，模板在編譯的時候要進行推導，得到相應的結果，這個非常費時間。如果你是模板里還套了模板，那就比較慢了。
5 鏈接庫的數量，鏈接很多庫也會使得編譯速度變慢。
6 inline函數展開，會使得代碼膨脹，也會影響編譯速度
7 debug模式編譯要留符號表做調試，也會影響速度
8 release模式如果開了優化，編譯優化會改變代碼的某些結構，這也是拖慢編譯器的一個重要因素。
⑺ java編譯為什麼那麼慢
ecplipse編譯慢，並不是說編譯的工具慢，是由於工程代碼很多，導致內存短時間產生不夠的現象，表現出來的就是很慢。
很多程序在進行大數據的計算或者資料庫的操作，都需要很多的內存來計算或者保存數據，編譯環境這時候就會很卡。
⑻ c++builder編譯速度太慢，能不能通過設置來加快
C＋＋builder是最快的C＋＋編譯器之一，從編譯速度來說也可以說是最快的win32C＋＋編譯器了。除了速度之外，C++builder的性能也在其它C＋＋編譯器的之上，但許多delphi程序員仍受不了c++builder工程的編譯速度。的確，delphi的速度要比任和c++的編譯器都要快好多。Delphi在編譯一個小工程的時候可能不到一秒，大的工程一般也在5秒鍾這內編譯完成了。
為什麼delphi會比c++builder快這么多？是否有方法來c++builder的編譯速度？本文就講解了為什麼C＋＋的編譯器速度會慢，並且介紹了一個簡單的方法來減少c++builder的編譯時間。
為什麼c++編譯器的速度會慢？
c++builder 使用者怎麼通過預編譯頭文件來減少編譯時間？
講解基於VCL可視化工程的預編譯頭文件方法
優化c++builder對預編譯頭文件的使用
結論
注意事項
為什麼c++編譯器速度慢？
在C＋＋中，你只能使用預定義或是預先聲明了的函數，這意味什麼？來看一個簡單的例子，函數A()調用函數B（），函數A（）只能在函數B（）的原型或是函數體在A（）之前才能調用它
⑼ 如何加快linux android 的編譯速度
項目越來越大，每次需要重新編譯整個項目都是一件很浪費時間的事情。Research了一下，找到以下可以幫助提高速度的方法，總結一下。
1. 使用tmpfs來代替部分IO讀寫
2.ccache，可以將ccache的緩存文件設置在tmpfs上，但是這樣的話，每次開機後，ccache的緩存文件會丟失
3.distcc,多機器編譯
4.將屏幕輸出列印到內存文件或者/dev/null中，避免終端設備（慢速設備）拖慢速度。
tmpfs
有人說在Windows下用了RAMDisk把一個項目編譯時間從4.5小時減少到了5分鍾，也許這個數字是有點誇張了，不過粗想想，把文件放到內存上做編譯應該是比在磁碟上快多了吧，尤其如果編譯器需要生成很多臨時文件的話。
這個做法的實現成本最低，在Linux中，直接mount一個tmpfs就可以了。而且對所編譯的工程沒有任何要求，也不用改動編譯環境。
mount -t tmpfs tmpfs ~/build -o size=1G
用2.6.32.2的Linux Kernel來測試一下編譯速度：
用物理磁碟：40分16秒
用tmpfs：39分56秒
呃……沒什麼變化。看來編譯慢很大程度上瓶頸並不在IO上面。但對於一個實際項目來說，編譯過程中可能還會有打包等IO密集的操作，所以只要可能，用tmpfs是有益無害的。當然對於大項目來說，你需要有足夠的內存才能負擔得起這個tmpfs的開銷。
make -j
既然IO不是瓶頸，那CPU就應該是一個影響編譯速度的重要因素了。
用make -j帶一個參數，可以把項目在進行並行編譯，比如在一台雙核的機器上，完全可以用make -j4，讓make最多允許4個編譯命令同時執行，這樣可以更有效的利用CPU資源。
還是用Kernel來測試：
用make： 40分16秒
用make -j4：23分16秒
用make -j8：22分59秒
由此看來，在多核CPU上，適當的進行並行編譯還是可以明顯提高編譯速度的。但並行的任務不宜太多，一般是以CPU的核心數目的兩倍為宜。
不過這個方案不是完全沒有cost的，如果項目的Makefile不規范，沒有正確的設置好依賴關系，並行編譯的結果就是編譯不能正常進行。如果依賴關系設置過於保守，則可能本身編譯的可並行度就下降了，也不能取得最佳的效果。
ccache
ccache工作原理：
ccache也是一個編譯器驅動器。第一趟編譯時ccache緩存了GCC的「-E」輸出、編譯選項以及.o文件到$HOME/.ccache。第二次編譯時盡量利用緩存，必要時更新緩存。所以即使"make clean; make"也能從中獲得好處。ccache是經過仔細編寫的，確保了與直接使用GCC獲得完全相同的輸出。
ccache用於把編譯的中間結果進行緩存，以便在再次編譯的時候可以節省時間。這對於玩Kernel來說實在是再好不過了，因為經常需要修改一些Kernel的代碼，然後再重新編譯，而這兩次編譯大部分東西可能都沒有發生變化。對於平時開發項目來說，也是一樣。為什麼不是直接用make所支持的增量編譯呢？還是因為現實中，因為Makefile的不規范，很可能這種「聰明」的方案根本不能正常工作，只有每次make clean再make才行。
安裝完ccache後，可以在/usr/local/bin下建立gcc，g++，c++，cc的symbolic link，鏈到/usr/bin/ccache上。總之確認系統在調用gcc等命令時會調用到ccache就可以了（通常情況下/usr/local /bin會在PATH中排在/usr/bin前面）。
安裝的另外一種方法：
vi ~/.bash_profile
把/usr/lib/ccache/bin路徑加到PATH下
PATH=/usr/lib/ccache/bin:$PATH:$HOME/bin
這樣每次啟動g++的時候都會啟動/usr/lib/ccache/bin/g++，而不會啟動/usr/bin/g++
效果跟使用命令行ccache g++效果一樣
這樣每次用戶登錄時，使用g++編譯器時會自動啟動ccache
繼續測試：
用ccache的第一次編譯(make -j4)：23分38秒
用ccache的第二次編譯(make -j4)：8分48秒
用ccache的第三次編譯(修改若干配置，make -j4)：23分48秒
看來修改配置（我改了CPU類型...）對ccache的影響是很大的，因為基本頭文件發生變化後，就導致所有緩存數據都無效了，必須重頭來做。但如果只是修改一些.c文件的代碼，ccache的效果還是相當明顯的。而且使用ccache對項目沒有特別的依賴，布署成本很低，這在日常工作中很實用。
可以用ccache -s來查看cache的使用和命中情況：
cache directory /home/lifanxi/.ccachecache hit 7165cache miss 14283called for link 71not a C/C++ file 120no input file 3045files in cache 28566cache size 81.7 Mbytesmax cache size 976.6 Mbytes
可以看到，顯然只有第二編次譯時cache命中了，cache miss是第一次和第三次編譯帶來的。兩次cache佔用了81.7M的磁碟，還是完全可以接受的。
distcc
一台機器的能力有限，可以聯合多台電腦一起來編譯。這在公司的日常開發中也是可行的，因為可能每個開發人員都有自己的開發編譯環境，它們的編譯器版本一般是一致的，公司的網路也通常具有較好的性能。這時就是distcc大顯身手的時候了。
使用distcc，並不像想像中那樣要求每台電腦都具有完全一致的環境，它只要求源代碼可以用make -j並行編譯，並且參與分布式編譯的電腦系統中具有相同的編譯器。因為它的原理只是把預處理好的源文件分發到多台計算機上，預處理、編譯後的目標文件的鏈接和其它除編譯以外的工作仍然是在發起編譯的主控電腦上完成，所以只要求發起編譯的那台機器具備一套完整的編譯環境就可以了。
distcc安裝後，可以啟動一下它的服務：
/usr/bin/distccd --daemon --allow 10.64.0.0/16
默認的3632埠允許來自同一個網路的distcc連接。
然後設置一下DISTCC_HOSTS環境變數，設置可以參與編譯的機器列表。通常localhost也參與編譯，但如果可以參與編譯的機器很多，則可以把localhost從這個列表中去掉，這樣本機就完全只是進行預處理、分發和鏈接了，編譯都在別的機器上完成。因為機器很多時，localhost的處理負擔很重，所以它就不再「兼職」編譯了。
export DISTCC_HOSTS="localhost 10.64.25.1 10.64.25.2 10.64.25.3"
然後與ccache類似把g++，gcc等常用的命令鏈接到/usr/bin/distcc上就可以了。
在make的時候，也必須用-j參數，一般是參數可以用所有參用編譯的計算機CPU內核總數的兩倍做為並行的任務數。
同樣測試一下：
一台雙核計算機，make -j4：23分16秒
兩台雙核計算機，make -j4：16分40秒
兩台雙核計算機，make -j8：15分49秒
跟最開始用一台雙核時的23分鍾相比，還是快了不少的。如果有更多的計算機加入，也可以得到更好的效果。
在編譯過程中可以用distccmon-text來查看編譯任務的分配情況。distcc也可以與ccache同時使用，通過設置一個環境變數就可以做到，非常方便。
總結一下：
tmpfs： 解決IO瓶頸，充分利用本機內存資源
make -j： 充分利用本機計算資源
distcc： 利用多台計算機資源
ccache： 減少重復編譯相同代碼的時間
這些工具的好處都在於布署的成本相對較低，綜合利用這些工具，就可以輕輕鬆鬆的節省相當可觀的時間。上面介紹的都是這些工具最基本的用法，更多的用法可以參考它們各自的man page。
5.還有提速方法是把屏幕輸出重定向到內存文件或/dev/null,因對終端設備(慢速設備)的阻塞寫操作也會拖慢速度。推薦內存文件，這樣發生錯誤時，能夠查看。
⑽ 程序的編譯速度與程序的執行速度
執行與編譯。。也有掛鉤！。。執行、編譯速度又跟硬體有關！用 WEB來說 第一次編譯比較慢！後面這次訪問就快多了！這跟緩存有關。。還有就是代碼的問題。。 多次的循環判斷也會造成系統執行變慢！。。在提升速度方面 主要就是倆種方法 1.完善的代碼 2.提高硬體了！可能我說的比較片面！別的兄弟可以繼續補充！