之前我们介绍了CPU，Cache，主要在原理上理解如何充分调用CPU的性能（Why），接着又学习了SIMD技术，算是在编程层面上发挥CPU的并行计算能力（How）。今天，我们来一个不那么复杂的，谈一下如何使用性能分析工具，发现程序的Hotspot（Where），毕竟，工欲善其事必先利其器。
“Premature optimization isthe root of all evil”---Donald Knuth
Ready?
首先，不要盲目优化，一定要做好充分的准备工作，明确优化条件。
优化代码是一件非常有挑战的事情，你需要设定一个足够清晰的界定范围，比如分配的时间，优化涉及到的具体模块以及带来的维护成本。当然，最重要的，你想要达到的目标，是提高两倍，还是十倍。
当然，大概率事件是，没有人会跟你明确上述的各项指标，那么，作为负责人，你需要明确这些指标，这依赖于你的经验，目前的资源以及意愿，这是一个喜忧参半的情况，忧的是你需要背锅，喜的是你可以自己来设计这个锅。
Go
作为C++程序，一定要对Release版本进行优化，基于之前的学习，就不解释为何不能用Debug版本了。这里，你就需要让自己的代码具备Release版本下的“调试”能力。VS下需要做如下的设置：
这里，我们先用VS自带的性能分析工具，Alt+F2，不要问我按钮，我只知道快捷键，如下图，我们就可以很方便的通过VS分析工具获取性能瓶颈：
1 启动，点击开始
2 运行一段时间后，点击停止收集
3查看函数以及对应的CPU使用率，并点击“创建详细的报告”
4 点击Hotspot发现的函数，这里是Tick()
5 获取详细的函数分析，找到对应的瓶颈
VS的性能分析工具是需要收费的，当然，这句话当我没说吧。同时，还有一款免费开源的软件：Very Sleepy，也可以很方便的做到该统计：
1 选择对应的应用程序以及路径，点击运行（注意启动32位或64位）
2 运行一段时间后点击Stop
3 获取性能分析的结果
可见，分析的过程和VS的性能分析工具大概相同，适合只能使用免费VS的用户。在性能分析的过程中，我们可以怀疑性能瓶颈，但不能相信自己的直觉，特别是当你有很丰富的性能分析经验时，更不能大意。大胆假设，小心验证。这里不知道你是否发现了一个问题，嗯，我们发布的Release版本一定把要Debug调试信息选项去掉，否则，理论上是可以看到源码，这句话拿走不谢。
通过工具，我们可以很详细的获取时间，但这并不是万能的。首先，工具不会告诉我们为什么这些地方会成为Hotspot，我们也需要根据大量不同的数据集来验证可扩展性，还有一点很重要，该分析不能做到实时的，每一帧级别的统计，这也是为什么，我们在使用工具的基础上，我们需要结合自己的需求，采用一些自定义的性能分析。
Cesium Inspector就是一个很好的性能分析工具，可以很方便的获取一些信息，方便我们更精确的分析当前的性能情况。如下是星际2中的自定义性能分析效果，如果感兴趣可以观看原视频，里面谈到了自定义性能分析的小技巧，个人觉得收获不算大：https://www.gdcvault.com/play/1012369/Designing-for-Performance-Scalability-Reliability
最后给出性能分析的步骤：
- 明确性能优化的要求
- 性能分析：找到热点
- 分析热点，并考虑扩展性等问题
- 在代码逻辑层面上进行优化
- 再此进行性能分析
- 采用并行，向量化，GPU等方式优化
- 再此进行性能分析
- 在更底层别进行代码优化（考虑缓存，面向数据编程等）
- 重复上述7-8的步骤
- 生成性能分析报告
作者：Peter6
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/j9BeHzw7D1kONG29ST87Sw
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