25、软件性能、能耗与大小的优化策略

软件性能、能耗与大小的优化策略

1. 软件性能优化

1.1 模拟程序执行

在开始模拟过程时,我们使用特殊编译器编译测试程序。例如:

% arm-linux-gcc firtest.c

这会生成一个可执行程序(默认是 a.out),我们用它来模拟程序运行:

% arm-outorder a.out

SimpleScalar 会生成一个包含大量程序执行信息的输出文件。对于简单示例,最有用的数据是执行程序所需的模拟时钟周期总数,例如:

sim_cycle
25854 # total simulation time in cycles

为了排除程序开销的影响,我们对 FIR 滤波器的不同 N 值进行多次执行并比较,结果如下表所示:
| N | 总模拟周期数 | 单次滤波器执行时间 |
| — | — | — |
| 100 | 25854 | 259 |
| 1000 | 155759 | 156 |
| 10000 | 1451840 | 145 |

由于 FIR 滤波器简单且执行周期少,需要多次执行以消除其他程序执行开销。1000 和 10000 次滤波器执行时间相差在 10% 以内,这些值接近 FIR 滤波器实际执行时间。

1.2 循环优化

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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