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前言

  朋友们有想过居然还有比memcpy更快的内存拷贝吗?

  讲道理,在这之前我没想到过,我也一直觉得memcpy就是最快的内存拷贝方法了。

  也不知道老板最近是咋了,天天开会都强调:“我们最近的目标就一个字:性能优化!”

  一顿操作猛如虎,也没提高5%。感觉自己实在是黔驴技穷,江郎才尽,想到又要被老板骂立马滚蛋,心里就很不是滋味。

  所谓车到山前必有路,船到桥头自然直。嘿,有一天我刚好注意到我们的业务代码里有大量的memcpy,正一筹莫展之时,突然灵光一现,脑海里闪过一个想法:memcpy还可以优化吗?

  我想说,正是这个想法又让我可以在老板面前暂时苟且偷生一段时间,实在是不得不佩服自己!

一、SIMD技术简介

  这一小节介绍的内容跟小节标题很契合,就是介绍一下SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令多数据),啥意思呢,就是一条指令并发处理多条数据。形象一点讲就是老板在桌上放了很多钱让你拿,有同学喜欢一张一张的拿,还说我喜欢这种慢慢富有的感觉;SIMD就是,老子一把拿,我踏马喜欢暴富!没错,它就是可以提升memcpy性能的关键核心技术。引用大佬画的一张图:

 图1

  Scalar Operation就是指的SISD(Single Instruction Single Data,单指令单数据),这种方式完成上图所有C[i]的计算需要串行执行八次,因为每个时间点,CPU的一条指令只能执行一份数据。

  SIMD,就是一次运算就可以得到上述SISD的多次运算结果,即一条指令可以并发执行多份数据,因此SIMD也称为向量化计算。

  到底是什么奇技淫巧使得SIMD具有并发执行多份数据的能力呢?

  其实就是CPU增加了专门用于向量化计算的向量寄存器,这些寄存器跟普通的寄存器不太一样,它们的位宽都比较大,比如有128bit,256bit,甚至512bit,也就是说这些寄存器可以分别一次存储16byte,32byte,64byte的数据。比如上图的加法运算,SISD一条指令只能完成一次两个8byte数据的加法运算。但是SIMD,一条指令就可以完成a[0:7] + b[0:7] = c[0:7],两组数据的加法运算。

  CPU除了增加向量寄存器,还为向量寄存器配套了专门的指令集,比如Intel的MMX,SSE(MMX的升级版),AVX(SSE的升级版)指令集。CPU运算时,识别到指令集命令,就会采用指令集对应的SIMD计算方法完成并发运算。Intel指令集查询链接:http://kntan.top/#!=undefined

二、memcpy_fast方法

  带着memcpy是否还可以继续优化的疑问,一通搜索,真找到了采用SIMD技术的memcpy方法:memcpy_fast,链接:https://github.com/skywind3000/FastMemcpy

  分析了一下源码实现

  (1)SSE指令集实现的fast拷贝

  1、使用_mm_loadu_si128指令,从src + 0的位置取走128bit,即16字节,然后依次类推,src + 1,...,直至src + 7,一共取走16byte * 8=128byte,取出的内容分别储存到向量寄存器c0,c1,...,c7;

  2、使用_mm_prefetch实现数据预取,提前把数据从内存加载到cache,保证CPU对数据的快速读取;

  3、使用_mm_store_si128指令,将c0,c1,...,c7寄存器的内容分别存储至目的地址dst + 0, dst + 1,..., dst + 7的八个位置。

  利用指令集、向量寄存器、数据预取技术实现了每次16byte的并发,128byte的批次拷贝。

图2

  (2)AVX指令集实现的fast拷贝

  与SSE指令集实现内存拷贝逻辑一致。

  1、由AVX指令集的_mm256_loadu_si256,实现每次256byte的数据加载;

  2、由AVX指令集的_mm256_storeu_si256,实现每次256byte数据的存储。

  可以预料,当然是寄存器位宽越大,性能会越好,也就是从理论上说使用AVX指令集会比SSE指令集更快。

图3

、memcpy VS memcpy_fast

  我们一起来看看memcpy与使用了SIMD技术的memcpy_fast的性能对比吧。

  直接将memcpy_fast源码下载后编译即可,链接:https://github.com/skywind3000/FastMemcpy

  SSE指令集编译命令:gcc -O3 -msse2 FastMemcpy.c -o FastMemcpy

  AVX指令集编译命令:gcc -O3 -mavx FastMemcpy_Avx.c -o FastMemcpy_Avx

  (1)SSE指令集下性能结果对比 

  绿色框里,即内存拷贝在1MB以下时,特别是拷贝长度在(1024 ~ 1048576)bytes时,拷贝性能有显著提升。但是靠拷贝长度超过1MB时,memcpy_fast居然比memcpy更慢了,发生了什么?

图4

  继续查阅源码,发现在大于2MB时,与2MB长度以下的拷贝相比,采用了不同的SIMD拷贝指令。即在拷贝长度小于等于 cachesize = 0x200000 时,使用 _mm_store_si128进行数据存储;在大于0x200000 时,使用_mm_stream_si128进行数据存储。

图5

  我把大长度数据拷贝由_mm_stream_si128替换为中等长度数据拷贝指令_mm_store_si128后,memcpy_fast无论是中等长度,还是大长度的数据拷贝性能都比memcpy要好。

图6
  (2)AVX指令集下性能结果对比 

  同样,将AVX大长度数据拷贝也进行优化,将指令_mm256_stream_si256替换为_mm256_storeu_si256,AVX指令集的性能测试结果如下图7所示。

  简单总结为两点:

  1、图6和图7进行了充分说明,相同长度的数据拷贝,AVX确实比SSE性能更高;

  2、拷贝长度在(512 ~ 8388608)bytes,memcpy_fast都比memcpy要提升一倍不止,有的长度,内存拷贝性能甚至提升了4倍!

图7

四、结语

  这种内存拷贝的性能提升,有什么好处呢?

  想到一个场景,比如生产环境的网关设备(FW,VPN等等),内存拷贝的性能提升可以降低网关设备的流量处理时延,提升网络质量,从而进一步提高用户使用体验。

  

  把这份优化思路给老板做了汇报,老板扬起嘴角笑了笑并说道:“对你来说,饼可能不香了!”

  技术是不断实践积累的,在此分享出来与大家一起共勉!

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