内核源码:linux-2.6.38.8.tar.bz2
参考文档:
在Linux内核中likely和unlikely函数有两种(只能两者选一)实现方式,它们的实现原理稍有不同,但作用是相同的,下面将结合linux-2.6.38.8版本的内核代码来进行讲解。
1、对__builtin_expect的封装
它们的源代码如下:
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# define likely(x) __builtin_expect(!!(x), 1)
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# define unlikely(x) __builtin_expect(!!(x), 0)
__builtin_expect 是GCC的内置函数,用来对选择语句的判断条件进行优化,常用于一个判断条件经常成立(如likely)或经常不成立(如unlikely)的情况。
__builtin_expect的函数原型为long __builtin_expect (long exp, long c),返回值为完整表达式exp的值,它的作用是期望表达式exp的值等于c(注意,如果exp == c条件成立的机会占绝大多数,那么性能将会得到提升,否则性能反而会下降)。
在普通的应用程序中也可以使用__builtin_expect,如下面的例子:
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#include
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int main(void)
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{
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int a;
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scanf("%d", &a);
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if(__builtin_expect(a, 4))
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printf("if: a = %d\n", a);
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else
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printf("else: a = %d\n", a);
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return 0;
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}
分别输入整数0到4来进行5次测试,它们的输出分别为:
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else: a = 0
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if: a = 1
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if: a = 2
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if: a = 3
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if: a = 4
注意,在上例中只有输入整数0的时候才执行else后的打印语句,也就是说__builtin_expect(a, 4)函数的值就是表达式a的值。
记住,它们只是用来提升性能的优化手段,并不会改变原来表达式的值。
2、使用__branch_check__函数
它们的源代码如下:
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# ifndef likely
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# define likely(x) (__builtin_constant_p(x) ? !!(x) : __branch_check__(x, 1))
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# endif
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# ifndef unlikely
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# define unlikely(x) (__builtin_constant_p(x) ? !!(x) : __branch_check__(x, 0))
-
# endif
(1)、先使用内置函数__builtin_constant_p忽略表达式x为常量的情况
__builtin_constant_p也是GCC的内置函数,函数原型为int __builtin_constant_p(exp),用于判断表达式exp在编译时是否是一个常量,如果是则函数的值为整数1,否则为0,如下面的例子:
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#include
-
#include
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#define VALUE 5
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int main(void)
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{
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char *ptr = NULL;
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int num, count;
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ptr = malloc(20);
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num = __builtin_constant_p(ptr) ? 20 : 20 + 10;
-
printf("num = %d\n", num);
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free(ptr);
-
-
count = __builtin_constant_p(VALUE) ? 20 + VALUE : 10;
-
printf("count = %d\n", count);
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-
return 0;
-
}
例子的输出结果:
例子中的ptr为指针变量,所以__builtin_constant_p(ptr)的值为0,num的值为30。
(2)、函数__branch_check__的实现
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#define __branch_check__(x, expect) ({ \
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int ______r; \
-
static struct ftrace_branch_data \
-
__attribute__((__aligned__(4))) \
-
__attribute__((section("_ftrace_annotated_branch"))) \
-
______f = { \
-
.func = __func__, \
-
.file = __FILE__, \
-
.line = __LINE__, \
-
}; \
-
______r = likely_notrace(x); \
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ftrace_likely_update(&______f, ______r, expect); \
-
______r; \
-
})
使用它来检查判断条件并记录likely判断的预测信息,之后根据预测信息进行相应的优化以提升性能。
函数__branch_check__的返回值为??______r的值,也就是参数x的值。
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