22、优化编程：解决性能问题的有效方法

优化编程：解决性能问题的有效方法

在编程的世界里，优化是一个永恒的话题。很多人都听过著名计算机科学家唐纳德·克努斯（Donald Knuth）的名言：“过早优化是万恶之源”，但实际上这句话常常被误引，其完整表述是“我们应该在大约 97% 的时间里忽略小的效率问题：过早优化是万恶之源。然而，我们不应错过那关键的 3% 的优化机会”。

1. 拥抱过早优化

过早优化并非一无是处，它可以被视为学习的根源。就像棋手摆好棋子来挑战自己一样，过早优化能创造出一些不存在的假设性问题让我们去解决，这是一种很好的练习。只要能控制好风险和时间，探索性编程是提升技能的合理方式。

但人们劝阻过早优化也有其原因。优化可能会让代码变得僵化，难以维护。优化是一种投资，其回报很大程度上取决于能维持多久。如果需求发生变化，之前做的优化可能会让你陷入困境。更重要的是，你可能在优化一个根本不存在的问题，从而降低代码的可靠性。

例如，在文件复制程序中，你可能知道一次读写的缓冲区越大，整个操作就越快。但如果你试图将所有内容都读入内存再写入以获得最大缓冲区大小，可能会让应用程序消耗过多内存，或者在读取超大文件时崩溃。所以在优化时，你需要理解所做的权衡，即正确识别需要解决的问题。

2. 解决正确的问题

性能问题可以通过多种方式解决，具体的解决方法和效果会因问题的性质而异。理解性能问题的本质，首先要确定是否真的存在性能问题。

2.1 简单基准测试

基准测试是比较性能指标的行为，它虽不能帮助你找出性能问题的根本原因，但能帮助你确定问题是否存在。像 BenchmarkDotNet 这样的库可以很方便地实现基准测试，并能避免统计误差。即使不使用