Pro et contra целесообразности оптимизации
Это в наше-то время говорить об оптимизации программ? Бросьте! Не лучше ли сосредоточиться на изучении классов MFC или технологии .NET? Современные компьютеры так мощны, что даже Windows XP оказывается бессильна затормозить их!
Нынешние программисты к оптимизации относятся более чем скептически. Позволю себе привести несколько типичных высказываний:
"…я применяю относительно медленный и жадный до памяти язык, Perl, поскольку на нем я фантастически продуктивен. В наше время быстрых процессоров и огромной памяти эффективность – другой зверь. Большую часть времени я ограничен вводом/выводом и не могу читать данные с диска или из сети так быстро, чтобы нагрузить процессор. Раньше, когда контекст был другим, я писал очень быстрые и маленькие программы на C. Это было важно. Теперь же важнее быстро писать, поскольку оптимизация может привести к столь малому росту быстродействия, что он просто не заметен" говорит Robert White;
"…а стоит ли тратить усилия на оптимизацию и чего этим можно достичь? Дело в том, что чем сильнее вы будете адаптировать вашу программу к заданной архитектуре, тем, с одной стороны, вы достигнете лучших результатов, а, с другой стороны, ваша программа не будет хорошо работать на других платформах. Более того, "глубокая" оптимизация может потребовать значительных усилий. Все это требует от пользователя точного понимания чего он хочет добиться и какой ценой" пишет в своей книге "Оптимизация программ под архитектуру CONVEX C" М. П. Крутиков;
"Честно говоря, я сам большой любитель "вылизывания" кода с целью минимизации используемой памяти и повышения быстродействия программ. Наверное, это рудименты времен работы на ЭВМ с оперативной памятью в 32 Кбайт. С тем большей уверенностью я отношу "эффективность" лишь на четвертое место в критериях качества программ" признается Алексей Малинин – автор цикла статей по программированию на Visual Basic в журнале "Компьютер Пресс".
С приведенными выше тезисами, действительно, невозможно не согласиться. Тем не менее, не стоит бросаться и в другую крайность. Начертавший на своем знамени лозунг "на эффективность – плевать" добьется только того, что плевать (причем дружно) станут не в эффективность, а в него самого. Не стоит переоценивать аппаратные мощности! И сегодня существуют задачи, которым не хватает производительности даже самых современных процессоров. Взять хотя бы моделирование различных физических процессов реального мира, обработку видео-, аудио- и графических изображений, распознавание текста… Да что угодно, вплоть до элементарного сжатия данных архиватором a la Super Win Zip!
Да, мощности процессоров растут, но ведь параллельно с этим растут и требования к ним. Если раньше считалось нормальным, поставив программу на выполнение, уйти пить пиво, то сегодняшний пользователь хочет, чтобы все операции выполнялись мгновенно, ну если не мгновенно, то с задержкой не превышающей нескольких минут. Не стоят на месте и объемы обрабатываемых данных. Признайтесь, доводилось ли вам находить на своем диске файл размером в сотню-другую мегабайт? А ведь буквально вчера емкость целого жесткого диска была на порядок меньше!!!
Цель – определяет средства. Вот из этого, на протяжении всей книги, мы и будем исходить. Ко всем оптимизирующим алгоритмам будут предъявляется следующие жесткие требования:
а) оптимизация должна быть максимально машинно-независимой и переносимой на другие платформы (операционные системы) без дополнительных затрат и существенных потерь эффективности.
То есть никаких ассемблерных вставок! Мы должны оставаться исключительно в рамках целевого языка, причем, желательно использовать только стандартные средства, и любой ценой избегать специфичных расширений, имеющихся только в одной конкретной версии компилятора;
б) оптимизация не должна увеличивать трудоемкость разработки (в т.ч. и тестирования) приложения более чем на 10%-15%, а в идеале, все критические алгоритмы желательно реализовать в виде отдельной библиотеки, использование которой не увеличивает трудоемкости разработки вообще;
с) оптимизирующий алгоритм должен давать выигрыш не менее чем на 20%-25% в скорости выполнения.
Приемы оптимизации, дающие выигрыш менее 20% в настоящей книге не рассматриваются вообще, т.к. в данном случае "овчинка выделки не стоит". Напротив, основной интерес представляют алгоритмы, увеличивающие производительность от двух до десяти (а то и более!) раз и при этом не требующие от программиста сколь ни будь значительных усилий. И такие алгоритмы, пускай это покажется удивительным, в природе все-таки есть!
d) оптимизация должна допускать безболезненное внесение изменений. Достаточно многие техники оптимизации "умерщвляют" программу, поскольку даже незначительная модификация оптимизированного кода срубает всю оптимизацию на корню. И пускай все переменные аккуратно распределены по регистрам, пускай тщательно распараллелен микрокод и задействованы все функциональные устройства процессора, пускай скорость работы программы не увеличить и на такт, а ее размер не сократить и на байт! Все это не в силах компенсировать утрату гибкости и жизнеспособности программы. Поэтому, мы будем говорить о тех, и только тех приемах оптимизации, которые безболезненно переносят даже кардинальную перестройку структуры программы. Во всяком случае, грамотную перестройку. (Понятное дело, что кривые руки угробят что угодно – против лома нет приема).
Согласитесь, что такая постановка вопроса очень многое меняет. Теперь никто не сможет заявить, что, дескать, лучше прикупить более мощный процессор, чем тратить усилия на оптимизацию. Ключевой момент предлагаемой концепции состоит в том, что никаких усилий на оптимизацию тратить как раз не надо. Ну… почти не надо, – как минимум вам придется прочесть эту книжку, а это какие – ни какие, а все-таки усилия. Другой вопрос, что данная книга предлагает более или менее универсальные и вполне законченные решения, не требующие индивидуальной подгонки под каждую решаемую задачу.
Это одна из тех редких книг, если вообще не уникальная книга, которая описывает переносимую оптимизацию на системном уровне и при этом ухитряется не прибегать к ассемблеру.
Все остальные книги подобного рода, требуют свободного владения ассемблером от читателя. Впрочем, совсем уж без ассемблера обойтись не удалось, особенно в частях, посвященных технике профилировки и алгоритмам машинной оптимизации. Тем не менее, весь код подробно комментирован и его без труда поймет даже прикладной программист, доселе даже не державший отладчика в руках. Ассемблер, кстати, – это довольно простая штука, но его легче показать, чем описать.
И в заключении позвольте привести еще одну цитату:
"Я программирую, чтобы решать проблемы, и обнаружил, что определенные мысли блокируют все остальные мысли и творческие цели, которые у меня есть.
Это – мысли об эффективности в то время, когда я пытаюсь решить проблему. Мне кажется, что гораздо логичнее концентрироваться полностью на проблеме, решить ее, а затем творчески запрограммировать, затем, если решение медленное (что затрудняет работу с ним), то..."
Gary Mason.
