我正在寻找可以帮助我深入了解 C++ 性能的资源（最好是一本书）。这里有一点背景：
我编写具有非常高的吞吐量要求和/或低延迟要求的服务器软件。我们用 C++ 编写；目前还没有真正的争论。我的大多数同事似乎对 C++ 性能有了更好的理解。他们有更好的心智模型，因此他们可以判断某段代码何时会在规模上表现不佳。我缺乏这种理解，所以我正在寻求改善我的心理模型。
我特别感兴趣：
我不太感兴趣的事情：
作为起点，有人知道这本书Efficient C++是否符合要求？
让我把我的建议分成几个部分。
C++ 优化
作为起点，我强烈推荐 Agner Fog 的C++ 优化软件。本手册很好地概述了常见的 C++ 优化主题。
总体了解硬件
要对 C++ 性能有一个良好的心智模型，您还需要了解底层硬件。考虑这个陈述：
a[7] = 5;
在 C++ 语言方面，从性能的角度来看，这行代码很无聊：它只是一次内存写入。但是，在真实硬件上，内存写入的性能可能会相差几个数量级。要了解该级别发生了什么，您需要了解缓存、处理器管道、TLB、分支预测等概念。
作为对处理器缓存的快速介绍，我推荐我的文章处理器缓存效果库。关于缓存和计算机内存的更深入和更长（>100 页）的讨论是每个程序员应该了解的内存。
为了全面了解现代计算机硬件，计算机体系结构：定量方法是通常推荐的书。我自己没有读过这本书，而是通过阅读博客和实验来学习的。然而，其他人显然发现这本书非常有用。
了解特定处理器
在您提高优化技能的过程中，您会发现识别不同处理器的细节很有用。作为众多示例之一，不同的 Intel 和 AMD 处理器对使用未对齐的 SSE 指令（例如 _mm_storeu_ps C++ 内在函数）具有非常不同的惩罚。
要了解不同处理器的细节，我推荐Intel、AMD 和 VIA CPU 的微架构：汇编程序员和编译器制造商的优化指南。事实上，我只是继续推荐 Agner Fog 的所有优化手册。此外，硬件供应商为其特定硬件提供文档。
学习使用工具
在优化代码时，拥有良好的 C++ 心智模型和硬件性能非常有用。但是，学习使用正确的工具至少同样有用。可以说，优化的最佳建议是“先测量！”。即使是一个简单的代码块，仅仅通过思考也很难理解它的性能。通过运行代码并以各种方式对其进行测量，您将获得大量信息。
这些是一些常见的有用测量：
我不会对特定工具提出建议，因为可以说我超出了您最初问题的范围。而且，工具本身就是一个大话题：工具因不同的硬件平台、软件平台和成本而异（有些是免费的，有些是昂贵的）。
但是，您当然需要知道，要优化 C++ 代码，您需要了解和使用适当的工具。
Valgrind 应该是你的第一个工具。
Valgrind 有很多工具，但 cachegrind 是查看您的算法是否具有良好数据局部性的好方法。这将识别内存瓶颈。Callgrind 是另一个 valgrind 模块，可帮助您识别处理瓶颈。
参考：
缓存研磨：http : //valgrind.org/docs/manual/cg-manual.html
调用研磨：http : //valgrind.org/docs/manual/cl-manual.html
以前的回答给出了最重要的想法。
只有一个警告：做一些分析（valgrind），这就是你快速获胜的地方。在那之后，尝试进行缓存优化，查看 SSE ......将需要更多的努力，因为（至少在开始时）几乎没有改进。
此外，C++ 是一门庞大的语言，编译器确实很神奇。模板、内联等允许编译器进行在 C 等其他语言中无法实现的出色优化。因此，在考虑使用低级数据结构时要非常小心。它可能会导致性能损失（以及内存管理中的更多错误和更多麻烦）。
使用 STL 和 BOOST 可能有助于避免一些错误。
要了解该级别发生了什么，您需要了解缓存、处理器管道、TLB、分支预测等概念。
我想以非常随意的方式进一步讨论这些问题。
x=1也可能会更快。if (needWrite) x=1;