我在搞乱我能写的最糟糕的代码，（基本上是试图破坏东西），我注意到这段代码：
for(int i = 0; i < N; ++i)
tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(x++))))))));
end
std::cout << x;
其中 N 是一个全局变量，然后运行速度明显变慢：
int N = 10000;
for(int i = 0; i < N; ++i)
tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(x++))))))));
end
std::cout << x;
全局变量会导致运行速度变慢怎么办？
tl;dr：本地版本将 N 保存在寄存器中，而全局版本则没有。用 const 声明常量，无论你如何声明它都会更快。
这是我使用的示例代码：
#include <iostream>
#include <math.h>
void first(){
int x=1;
int N = 10000;
for(int i = 0; i < N; ++i)
tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(x++))))))));
std::cout << x;
}
int N=10000;
void second(){
int x=1;
for(int i = 0; i < N; ++i)
tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(x++))))))));
std::cout << x;
}
int main(){
first();
second();
}
（命名test.cpp）。
要查看生成的汇编代码，我运行了g++ -S test.cpp.
我得到了一个巨大的文件，但通过一些智能搜索（我搜索了 tan），我找到了我想要的：
从first功能：
Ltmp2:
movl $1, -4(%rbp)
movl $10000, -8(%rbp) ; N is here !!!
movl $0, -12(%rbp) ;initial value of i is here
jmp LBB1_2 ;goto the 'for' code logic
LBB1_1: ;the loop is this segment
movl -4(%rbp), %eax
cvtsi2sd %eax, %xmm0
movl -4(%rbp), %eax
addl $1, %eax
movl %eax, -4(%rbp)
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
movl -12(%rbp), %eax
addl $1, %eax
movl %eax, -12(%rbp)
LBB1_2:
movl -12(%rbp), %eax ;value of n kept in register
movl -8(%rbp), %ecx
cmpl %ecx, %eax ;comparing N and i here
jl LBB1_1 ;if less, then go into loop code
movl -4(%rbp), %eax
第二个功能：
Ltmp13:
movl $1, -4(%rbp) ;i
movl $0, -8(%rbp)
jmp LBB5_2
LBB5_1: ;loop is here
movl -4(%rbp), %eax
cvtsi2sd %eax, %xmm0
movl -4(%rbp), %eax
addl $1, %eax
movl %eax, -4(%rbp)
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
callq _tan
movl -8(%rbp), %eax
addl $1, %eax
movl %eax, -8(%rbp)
LBB5_2:
movl _N(%rip), %eax ;loading N from globals at every iteration, instead of keeping it in a register
movl -8(%rbp), %ecx
所以从汇编代码中你可以看到（或看不到），在本地版本中，N 在整个计算过程中保存在寄存器中，而在全局版本中，N 在每次迭代时从全局重新读取。
我想发生这种情况的主要原因是线程之类的事情，编译器不能确定 N 没有被修改。
如果const在 N ( const int N=10000) 的声明中添加 a ，它会比本地版本更快：
movl -8(%rbp), %eax
addl $1, %eax
movl %eax, -8(%rbp)
LBB5_2:
movl -8(%rbp), %eax
cmpl $9999, %eax ;9999 used instead of 10000 for some reason I do not know
jle LBB5_1
N 被一个常数代替。
我对@rtpg的问题和答案做了一个小实验，
试验这个问题
在文件 main1.h 中，全局 N 变量
int N = 10000;
然后在main1.c文件中，1000次计算的情况：
#include <stdio.h>
#include "sys/time.h"
#include "math.h"
#include "main1.h"
extern int N;
int main(){
int k = 0;
timeval static_start, static_stop;
int x = 0;
int y = 0;
timeval start, stop;
int M = 10000;
while(k <= 1000){
gettimeofday(&static_start, NULL);
for (int i=0; i<N; ++i){
tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(x++))))))));
}
gettimeofday(&static_stop, NULL);
gettimeofday(&start, NULL);
for (int j=0; j<M; ++j){
tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(tan(y++))))))));
}
gettimeofday(&stop, NULL);
int first_interval = static_stop.tv_usec - static_start.tv_usec;
int last_interval = stop.tv_usec - start.tv_usec;
if(first_interval >=0 && last_interval >= 0){
printf("%d, %d\n", first_interval, last_interval);
}
k++;
}
return 0;
}
结果显示在以下直方图中（频率/微秒）：
红色框是基于非全局变量的循环结束（N），透明的绿色是基于 M 结束的循环（非全局）。
有证据怀疑外部全局变量有点慢。
试验答案 @rtpg 的理由很强烈。从这个意义上说，全局变量可能会更慢。
在不同优化级别访问 gcc/g++ 中的局部变量和全局变量的速度
为了测试这个前提，我使用一个寄存器全局变量来测试性能。这是我的带有全局变量的 main1.h
int N asm ("myN") = 10000;
新结果直方图：
结论当全局变量在寄存器中时，性能会有所提高。不存在“全局”或“局部”变量问题。性能取决于对变量的访问。
无法优化全局版本以将其放入寄存器中。
我假设优化器tan在编译上述代码时不知道函数的内容。
即，什么tan是未知的——它所知道的就是把东西塞到堆栈上，跳转到某个地址，然后清理堆栈。
在全局变量的情况下，编译器不知道tan对N. N在本地情况下，没有tan可以合法获取的“松散”指针或引用：因此编译器知道N将采用什么值。
编译器可以使循环变平——从完全（一个 10000 行的平面块）、部分（100 个长度的循环，每个循环有 100 行）或根本不（长度为 10000 个循环，每个循环 1 行）或介于两者之间的任何地方.
当您的变量是局部变量时，编译器知道得更多，因为当它们是全局变量时，它对它们如何更改或谁读取它们知之甚少。所以可以做出的假设很少。
有趣的是，这也是人类很难对全局变量进行推理的原因。
我认为这可能是一个原因：由于全局变量存储在堆内存中，因此您的代码每次都需要访问堆内存。可能是由于上述原因代码运行缓慢。