微观优化是否值得时间？

不值得，除非是值得的。

换句话说，事先的答案是“不”，但只有在你知道特定的代码行消耗了很大的时钟时间之后，才值得进行优化。

换句话说，首先进行性能分析，因为否则你就没有这个知识。无论使用什么语言或操作系统，这是我依赖的方法。

补充：当许多程序员讨论性能时，从专家到初学者，他们往往会谈论程序花费时间的“位置”。这个“位置”中有一个隐蔽的模糊性，它让他们远离可能节省最多时间的事物，也就是函数调用点。毕竟，在应用程序顶部的“call Main”几乎从来不是程序所在的“位置”，但却负责了100%的时间。现在你无法摆脱“call Main”，但几乎总会有其他你可以摆脱的调用。

当程序打开或关闭文件、将某些数据格式化为一行文本、等待套接字连接、创建一块内存或在一个大型数据结构中传递通知时，它在调用函数中花费了大量的时间，但那是它所在的“位置”吗？无论如何，这些调用可以通过堆栈采样快速找到。

关于“通过堆栈采样快速找到”：是的，但很少有人知道，尽管它非常简单（也许这就是问题所在）。例如，通常可以在Visual Studio中完成，而无需其他工具。

：这是一个教育问题。40年前，我是一名教授，我亲眼见证了这个问题。教授们很少接触真正庞大的代码-他们只关注算法和大O符号，这在某种程度上是可以接受的。当课程提到“谈论性能分析”时，他们会谈论gprof及其现代版本。完成这个任务后，他们就会继续下一个任务。学生们会做什么呢？在课堂上，他们的思维是开放的，可以接受智慧的灌输。然后当他们毕业时，他们认为角色发生了逆转-他们的工作是教育我们这些古董他们所学到的东西。我相信你也见过这种情况。 🙂

微优化是否值得花时间？

当你有证据表明你正在优化一个瓶颈时，微优化是值得的。

通常情况下，这是不值得的-编写尽可能易读的代码，并使用实际的基准测试来检查性能。如果你发现自己有一个瓶颈，只需对那部分代码进行微优化（同时进行测量）。有时微小的优化可以带来巨大的差异。

但是不要对所有代码进行微优化...这样会更难维护，并且你很可能会发现你要么错过了真正的瓶颈，要么你的微优化会损害性能而不是帮助。

完全同意。这值得花时间吗？你可以通过分析来了解你的应用程序，从而确定优化会带来足够的好处。回答另一个问题，“你应该对所有代码进行微优化吗？”绝对不。在大多数情况下，清晰易读且易于维护的代码比快速但不敏感于性能的代码更重要。编程是关于妥协和平衡的。代码复杂性、可维护性、性能、程序员时间成本、硬件要求成本。大多数情况下，开发时间和错误比硬件成本更昂贵。

- 你能回到写关于C#等的书，让我们这些凡人来做低级别的工作吗？

：如果这能安慰你，我目前正在审阅《C# in Depth》的第14章的证据。SO只是偶尔的干扰 🙂

哦不，他也准备获得PHP徽章！

- 你把SO声望205K称为偶尔的干扰吗？？？但我期待着阅读你的下一本书。《C# in Depth》的原版让我想起了Scott Meyers的C++书籍，我非常喜欢。

：如果你在书中提到了性能分析，我希望你能考虑到这些问题：stackoverflow.com/questions/1777556/…

：不，关于性能分析，我在书中几乎没有提到。

微优化是否值得时间？

微优化是指对代码进行微小的改进，以提升性能。本文讨论了一个微优化的案例，即在判断一个变量是否为数组时，使用$array === (array) $array比使用is_array($array)更快。作者指出，对于一个非常小的数组来说，前者比后者快7倍以上。但每个调用的时间只有1.0 x 10 ^ -6秒（0.000001秒），所以除非需要调用非常多次，否则不值得进行微优化。对于大数组而言，情况就不同了。因为$array === (array) $array需要复制一个新变量，并且需要在比较时对数组进行迭代，所以对于大数组来说，它会明显慢得多。举例来说，对于包含100个整数元素的数组，is_array($array)和小数组时的is_array()相差不大（误差小于2%），耗时为0.0909秒（10,000次迭代）。但$array = (array) $array非常慢，对于只有100个元素的数组来说，它已经比is_array()慢两倍以上（耗时为0.203秒）。对于1,000个元素的数组来说，is_array的耗时保持不变，而强制转换的比较时间增加到了2.0699秒。

这个微优化之所以对小数组有效，是因为is_array()调用的开销比较大，而(array)转换操作是一个简单的语言结构。在C代码中，迭代一个小变量的代价通常比函数调用的开销小。但是对于更大的变量，差异会变得更大。

这是一个权衡。如果数组足够小，迭代会更高效。但随着数组的增大，迭代会变得越来越慢（因此函数调用会变得更快）。

另一种看待这个问题的方式是分析每种转换的算法复杂度。首先看is_array()。它的源代码显示它是一个O(1)的操作，也就是说它的时间复杂度是常数。但我们还需要考虑函数调用。在PHP中，带有单个数组参数的函数调用的时间复杂度要么是O(1)，要么是O(n)，这取决于是否需要触发写时复制。如果在$array是一个变量引用时调用is_array($array)，将会触发写时复制，并且会进行一次完整的变量复制。

因此is_array()的最优情况是O(1)，最坏情况是O(n)。但只要不使用引用，它始终是O(1)。

另一方面，强制转换版本执行两个操作。它先进行类型转换，然后进行相等性检查。我们分别看一下这两个操作。类型转换运算符首先强制进行输入变量的复制，无论它是引用还是不是。因此，简单地使用(array)转换操作会导致对数组进行O(n)的迭代（通过复制构造函数调用）。

然后，它将新的副本转换为数组。对于数组和基本类型来说，这是O(1)，但对于对象来说，它是O(n)。

然后，执行相等性运算符。这个操作只是一个代理到is_identical_function()的操作。现在，如果$array不是一个数组，is_identical会进行短路。因此，它的最优情况是O(1)。但如果$array是一个数组，它可以再次进行短路，如果哈希表是相同的（意味着两个变量都是彼此的写时复制副本）。所以这种情况也是O(1)。但请记住，我们在上面强制复制了一个副本，所以如果它是一个数组，我们就不能这样做。所以由于zend_hash_compare，它是O(n)...

因此，最终的结果是最坏情况下的运行时间表：

+----------+-------+-----------+-----------+---------------+
|          | array | array+ref | non-array | non-array+ref |
+----------+-------+-----------+-----------+---------------+
| is_array |  O(1) |    O(n)   |    O(1)   |     O(n)      |
+----------+-------+-----------+-----------+---------------+
| (array)  |  O(n) |    O(n)   |    O(n)   |     O(n)      |
+----------+-------+-----------+-----------+---------------+

注意，对于引用变量，它们的规模看起来是相同的，但实际上它们的规模都是线性的，只是常数因子不同。例如，在大小为5的引用数组中，is_array会执行5次内存分配和5次内存复制，然后进行1次类型检查。另一方面，强制转换版本会执行5次内存分配和5次内存复制，然后进行2次类型检查，然后执行5次类型检查和5次相等性检查（使用memcmp()或类似方法）。所以n=5时，is_array需要11个操作，而===(array)需要22个操作...

我建议选择可读性更好的方法。我认为is_array($array)比$array === (array) $array更易读。所以你可以兼顾两者。

用于基准测试的代码如下：

$elements = 1000;
$iterations = 10000;
$array = array();
for ($i = 0; $i < $elements; $i++) $array[] = $i;
$s = microtime(true);
for ($i = 0; $i < $iterations; $i++) is_array($array);
$e = microtime(true);
echo "is_array completed in " . ($e - $s) ." Seconds\n";
$s = microtime(true);
for ($i = 0; $i < $iterations; $i++) $array === (array) $array;
$e = microtime(true);
echo "Cast completed in " . ($e - $s) ." Seconds\n";

这些结果是在Linux上使用5.3.2版本得出的。

编辑：为了记录，这些结果是在Linux上使用5.3.2版本得到的。

编辑2：修正了数组比较较慢的原因（这是由于迭代比较而不是内存原因）。可以在compare_function中查看迭代代码...

最后，作者建议选择可读性更好的方法。他认为is_array($array)比$array === (array) $array更易读。所以你可以兼顾两者。