1樓：zr scat
類大小會，類的結構也會，類的訪問順序也會。
歸根道理需要理解cache是做什麼的。
如果類當次訪問不在cache中，則會載入這個資料附近的記憶體，這時候下次訪問資料的cache命中率完全取決於離上次訪問有多遠。
如果是相鄰資料，則基本上可以命中，如果類例項在棧，其中乙個成員指標指向的空間在堆裡，則基本上不會命中。如果例項本身很大遠遠超過cache大小，則訪問相隔較遠的成員則基本也不會命中。
因此你提出問題的答案是肯定的。
2樓：
就這個例子而言，提高快取命中可能有幾個方法：
1，把樹結構展平成乙個陣列，左子結點存在父節點下乙個位置，右子節點通過父節點的乙個偏移量定位，去掉兩指標。
2，減小樹節點大小，比如使用union讓內部節點和子結點公用一塊記憶體，根據業務需求用bit拼資料，只要位數夠就行。
3，分配記憶體時，按快取行對齊。
4，vector中每項元素如果不是全訪問到，可以考慮把熱區(經常訪問的)歸在一起，冷區歸在一起。當然這可能降低可讀性。
3樓：Milo Yip
如果效能瓶頸真的是在記憶體訪問，考慮到 GetFeature() 可能唯讀 Data 的其中一小部分資訊，可以嘗試把 Data 從 AOS（array of struct）轉換成 SOA（struct of array)，以增加快取命中率。
樹的遍歷比較難優化，要減少節點大小，可考慮用整數型別代替左右指標，那麼可用32甚至16位的。
4樓：
Data只訪問一遍，幾乎每次都是miss，所以不影響。
Tree 要被訪問N遍（N為Vec元素數量），受快取影響極大。
如果Tree size 足夠小（比cache小），那麼遍歷的前幾次就幾乎把tree快取入cache中，之後的遍歷可以有極高cache命中率，當N足夠大時，cache命中接近100%。
如果Tree size太大，那麼只有一部分node可以快取在cache，之後的遍歷還有可能把之前快取的犧牲，cache命中就高不了。
減少TreeNode size，或者減少node數量都可能增加命中率，但不如找別人優化好的庫直接用。
5樓：
先假設你的profiling 正確。說明計算和訪問data不會慢的，機器的順序訪存很快。不知道你樹是怎麼生成的，如果每個節點在記憶體裡很亂的話，那麼隨機訪存會很慢的。。。。
所以重點調整下樹的儲存吧。
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