编译优化实践

‘壹’ 编译原理优化遵循哪些原则

真好奇的话，可以去翻翻《编译原理》。不然，咱们只需要知道：1、优化有执行速度优化和空间优化两种；2、优化级别越高，对代码编写质量的要求越高。如恰当地应用递归，使用volatile关键字等等，所以现实工程中一般不会开到最高优化级；3、想不出来了。。

‘贰’ 编译器的编译器优化

应用程序之所以复杂, 是由于它们具有处理多种问题以及相关数据集的能力。实际上, 一个复杂的应用程序就象许多不同功能的应用程序“ 粘贴” 在一起。源文件中大部分复杂性来自于处理初始化和问题设置代码。这些文件虽然通常占源文件的很大一部分, 具有很大难度, 但基本上不花费C PU 执行周期。
尽管存在上述情况, 大多数Makefile文件只有一套编译器选项来编译项目中所有的文件。因此, 标准的优化方法只是简单地提升优化选项的强度, 一般从O 2 到O 3。这样一来, 就需要投人大量 精力来调试, 以确定哪些文件不能被优化, 并为这些文件建立特殊的make规则。
一个更简单但更有效的方法是通过一个性能分析器, 来运行最初的代码, 为那些占用了85 一95 % CPU 的源文件生成一个列表。通常情况下, 这些文件大约只占所有文件的1%。如果开发人员立刻为每一个列表中的文件建立其各自的规则, 则会处于更灵活有效的位置。这样一来改变优化只会引起一小部分文件被重新编译。进而,由于时间不会浪费在优化不费时的函数上, 重编译全部文件将会大大地加快。

‘叁’ 如何优化 Android Studio 启动，编译和运行速度

首先你要找到原因，其原因分为两大块：

一、硬件方面：电脑硬件配置不高，这个是决定性的，决定了Android Studio的启动，编译和运行速度只能在一定区间内提升；

二、软件方面：下载的Android Studio版本与你的电脑不能完美兼容运行。

解决办法：

一、首先看电脑配置如何：可参考Android Studio官网中文版的介绍，链接（网络不予许发，你看图吧）：

四、加入以学习Android Studio为目的组建的的论坛、贴吧等进行查阅相关办法，推荐首先去官网查询；

五、最后提一个小建议，最好安装到系统盘外的剩余空间最大的盘，而且桌面不要放太多文件，尤其是大文件，这些很占内存，开机启动项也清理一下，这样会快很多，因为你问题描述系统了，我无法提供某个具体方法，所以具体的软件方面的提速需你自己查阅。

‘肆’ swift提升编译速度之代码优化

其编译时间会增加很多，下面分别是写法一、写法二、写法三的编译时间对比，

⚠️ 不推荐写法一

推荐写法二

⚠️ 不推荐写法一

推荐写法二

⚠️ 不推荐写法一

推荐写法二

使用lazy时耗参考链接

参考文章如下：

关于 Swift 编译时性能优化的一些思考

有效提升Swift编译速度

swift工程编译越来越慢，原来...

Swift 项目编译优化（一）

‘伍’ 编译原理四——代码优化

1、基本块的划分方法：

3、DAG图实现基本块的优化

1、程序流图与循环
控制流程图就是有唯一首节点的有向图，用三元组G=（N，E，n ₀ ）表示（节点集，边集，首节点）节点集就是基本块集，有向边表示如下：基本块i出口语句不是转向语句或停语句，i与紧随其后的基本块j有有向边。或者i出口转向j入口语句。
2、循环：程序流图里的一个节点序列强连通，任意两个节点都有至少一条通路，它们中有且只有一个入口节点。（从序列外某节点有一条有向边引导它，或他是程序流图的首节点。
3、找循环：
必经节点集：从流图首节点出发，到n的任意通路都要经过m，m是n的必经节点，记为mDOMn；流图中结点n的所有必经节点的集合称为节点n的必经结点集，极为D(n)。
DOM的性质：自反性：流图中任意节点a，都有aDOMa。传递性：aDOMb，bDOMc则aDOMc。反对称性：aDOMb,bDOMa,a=b。DOM是一个偏序关系，任何节点n的必经节点集是一个有序集。
必经节点的求法：一定包括自己好吧。。。。。。必经节点集就是前驱节点必经节点集的交集加自己没准。
找回边：假设a b是流图中的一条有向边，如果bDOMa，则a b是流图中的一条回边。已知有向边n d是一条回边，则由它组成的循环就是由结点d、结点n以及有通路到达n但该通路不经过d的所有结点组成的。
4、可规约流图：当且仅当一个流图除去回边后，其余边构成一个无环路流图。性质：1. 图中任何直观环路都是循环。2. 找到所有回边可以对应找出所有循环。3. 循环或嵌套或不相交（可能有公共入口节点），goto语句不可跳入循环。

5、循环优化

‘陆’ java编译器的代码优化问题

理论上的就不说了，你自己搜也能搜到很多。
举个例子，你从一个方法a调用了另一个方法b。
我们知道，在a和b之中是可以创建相同名称的变量的，比如都有int i = 0;这句话。这种现象的根本原因在于，方法的调用会产生中断，中断产生后，cpu会做现场保护，包括把变量等进行压栈操作，即把方法a的相关资源进行了压栈，而方法b的相关资源放在栈顶，只有栈顶资源可以与cpu交互（就把方法a中的变量i保护起来），当方法b结束后出栈，a就又回到了栈顶，并获取了方法b运行的结果，然后继续运行。

哎，有些啰嗦了。方法的调用、中断、压栈出栈等等这些操作你说一点不消耗资源吧，那是不可能的，多少都会消耗一些，虽然很非常十分微不足道。那么编译器的优化过程，我知道的其作用之一，就是会把这些做一个优化。原本方法a一共10句话，你偏要只写1句，然后第2句写成方法b，第3句写成方法c。。。。。，然后依次嵌套调用。这样的源代码，编译器优化后，就跟你直接写10句是一个结果，即做了一定程度上的优化。

‘柒’ 编译优化-HappyPack

多线程（多进程模拟）支持
HappyPack的工作原理：在Webpack和Loader之间多加了一层，改成了Webpack并不是直接去和某个Loader进行工作，而是Webpack test到了需要编译的某个类型的资源模块后，将该资源的处理任务交给了HappyPack，由HappyPack在内部线程池中进行任务调度，分配一个线程调用处理该类型资源的Loader来处理这个资源，完成后上报处理结果，最后HappyPack把处理结果返回给Webpack，最后由Webpack输出到目的路径。通过这一系列操作，将原本都在一个Node.js线程内的工作，分配到了不同的线程（进程）中并行处理。

使用方法如下：

首先引入HappyPack并创建线程池：

替换之前的Loader为HappyPack的插件：

将原Loader中的配置，移动到对应插件中：

Webpack v4编译速度优化实践

‘捌’ 如何优化 Android Studio 启动，编译和运行速度

Android Studio 启动速度优化
1、开启 gradle 单独的守护进程
当 Android Studio
遇到错误的时候，往往会导致 Android Studio 挂掉，为了防止退出程序，则另外开启一个线程来守护 Android Studio
的进程，具体操作。 在 C:\Users\.gradle 这个目录下，创建 gradle.properties 配置文件，复制以下配置进行优化。
# Project-wide Gradle settings.
org.gradle.daemon=true
org.gradle.jvmargs=-Xmx2048m -XX:MaxPermSize=512m
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -Dfile.encoding=UTF-8
org.gradle.parallel=true
org.gradle.configureondemand=true

2、扩大内存
64位：\studio64.exe.vmoptions or studio.exe.vmoptions
32位：\studio.exe.vmoptions or studio.exe.vmoptions
编辑这个文件，在最开始的两行设置内存大小，类似于eclipse.ini中的配置。配置如下：
-Xms256m
-Xmx1024m
3、优化编译时VM大小
选择 file->setting->compile 添加如下参数：
-Xmx1024m
-XX:MaxPermSize=128m
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-Dfile.encoding=UTF-8
具体参数大小视电脑配置而定。

通过上述这些优化操作，经过实际测试，编译速度有很大提升，比较大的项目从之前的 5-8 分钟可以减少到 1-2 分钟

‘玖’ 编译的代码优化

代码优化是指对程序进行多种等价变换，使得从变换后的程序出发，能生成更有效的目标代码。所谓等价，是指不改变程序的运行结果。所谓有效，主要指目标代码运行时间较短，以及占用的存储空间较小。这种变换称为优化。
有两类优化：一类是对语法分析后的中间代码进行优化，它不依赖于具体的计算机；另一类是在生成目标代码时进行的，它在很大程度上依赖于具体的计算机。对于前一类优化，根据它所涉及的程序范围可分为局部优化、循环优化和全局优化三个不同的级别。

‘拾’ 编译器优化怎么定义

常见的优化和变新有：函数内嵌（inlining），无用代码删除（Dead code elimination），标准化循环结构（loop normalization），循环体展开（loop unrolling），循环体合并，分裂（loop fusion，loop fission），数组填充（array padding），等等。 优化和变形的目的是减少代码的长度，提高内存（memory），缓存（cache）的使用率，减少读写磁盘，访问网络数据的频率。更高级的优化甚至可以把序列化的代码（serial code）变成并行运算，多线程的代码（parallelized，multi-threaded code）。

机器代码的生成是优化变型后的中间代码转换成机器指令的过程。现代编译器主要采用生成汇编代码（assembly code）策略，而不直接生成二进制的目标代码（binary object code）。即使在代码生成阶段，高级编译器仍然要做很多分析，优化，变形工作。例如如何分配寄存器（register allocatioin），如何选择合适的机器指令，如何合并几句代码成一句等等。