linux likely & unlikely 宏

本文详细介绍了Linux内核中likely与unlikely宏的作用及其实现原理。通过GCC内置函数__builtin_expect,这两个宏能够帮助编译器进行分支预测,从而优化程序执行路径,提升性能。

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以下内容有些参考自网络,自然也将其学习所得的一点知识奉还给网络。


一 简介

在内核代码中可以看到用到likely 跟 unlikely的宏代码有很多处,这2个宏的目的主要是提高执行速度,在一些对性能要求比较高,而且预定性比较高(大部分情况下你预定的结果跟实际跑的结果是一致的)的场合可以结合if语句使用.

二 实现

宏定义位于include/compiler.h文件中,如下

# define likely(x)	__builtin_expect(!!(x), 1)
# define unlikely(x)	__builtin_expect(!!(x), 0)


先看参数,这里用了2个取反操作!!,目的是为了确保参数被正常转换为bool型的数值(自己可以编写测试一下).

再看__builtin_expect,这是GCC的内置函数:可以看文档对其介绍.

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-- Built-in Function: long __builtin_expect (long EXP, long C)
     You may use `__builtin_expect' to provide the compiler with branch
     prediction information.  In general, you should prefer to use
     actual profile feedback for this (`-fprofile-arcs'), as
     programmers are notoriously bad at predicting how their programs
     actually perform.  However, there are applications in which this
     data is hard to collect.
 
     The return value is the value of EXP, which should be an integral
     expression.  The value of C must be a compile-time constant.  The
     semantics of the built-in are that it is expected that EXP == C.
     For example:
 
          if (__builtin_expect (x, 0))
            foo ();
 
     would indicate that we do not expect to call `foo', since we
     expect `x' to be zero.  Since you are limited to integral
     expressions for EXP, you should use constructions such as
 
          if (__builtin_expect (ptr != NULL, 1))
            error ();
 
     when testing pointer or floating-point values.

   简单的意思就是对于long __builtin_expect (long exp, long c)原型

参数exp为任一表达式,c必须为常量值,其意义是在exp==c时,该函数返回非0值,意即希望exp==c
回到likelyunlikelylikely实际是希望表达式x==1,即表达式x成立,并且在代码实际执行中,表达式x在绝大多数情况下是成立的,相反,unlikely是希望表达式在绝大多数情况下不成立,

那他是如何优化的呢?这段代码如下:

   
if (likely(a == 2))
        a++;
else
        a--;

   用这个GCC内置函数编译出来的汇编代码 a++这个操作会紧跟判断语句的后面,这样cpu的预取指令流水线就把其弄到cache,比从内存读速度快多了,另外指令跳转会带来性能下降。


三 应用

这对宏的用法跟普通的if语句一样用行了,但是这对宏是不是可以无现限制无条件的使用?我们来看看外国友人的回答.

You should use it only in cases when the likeliest branch is very very very likely, or when the unlikeliest branch is very very very unlikely.



内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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