浅析嵌入式程序设计中的优化问题

 

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嵌入式系统因为受功耗、成本和体积等因素的制约，嵌入式微处理器的处理能力与桌面系统处理器相比也存在较大差距，故嵌入式系统对程序运行的空间和时间要求更为苛刻。一般，须要对嵌入式应用程序进行性能优化，以知足嵌入式应用的性能需求。

1 嵌入式程序优化的类型

嵌入式应用程序优化，指在不改变程序功能的状况下，经过修改原来程序的算法、结构，并利用软件开发工具对程序进行改进，使修改后的程序运行速度更高或代码尺寸更小。

按照优化的侧重点不一样，程序优化可分为运行速度优化和代码尺寸优化。运行速度优化是指在充分掌握软硬件特性的基础上，经过应用程序结构调整等手段来缩短完成指定任务所需的运行时间；代码尺寸优化则是指应用程序在可以正确实现所需功能的前提下，尽量减少程序的代码量。实际应用中，这二者每每是相互矛盾的，为了提升程序运行速度，就要以增长代码量为代价；而为了减少程序代码尺寸，可能又要以下降程序运行速度为代价。所以，在对程序进行优化以前，应根据实际须要来制定具体的优化策略。随着计算机和微电子技术的不断发展，存储空间已再也不是制约嵌入式系统的主要因素，所以本文主要讨论运行速度优化。

2 嵌入式程序优化遵循的原则

    嵌入式程序优化主要遵循如下3个原则。
    ①等效原则：优化先后程序实现的功能一致。
    ②有效原则：优化后要比优化前运行速度快或占用存储空间小，或两者兼有。
    ③经济原则：优化程序要付出较小的代价，取得较好的结果。

3 嵌入式程序优化的主要方面

嵌入式程序的优化分为3个方面：算法和数据结构优化、编译优化以及代码优化。

3.1 算法和数据结构优化

算法和数据结构是程序设计的核心所在，算法的好坏在很大程度上决定了程序的优劣。为了实现某种功能，一般能够采用多种算法，不一样算法的复杂度和效率差异很大。选择一种高效的算法或对算法进行优化，可使应用程序得到更高的优化性能。例如：在数据搜索时，二分查找法要比顺序查找法快。递归程序须要大量的过程调用，并在堆栈中保存全部返回过程的局部变量，时间效率和空间效率都很是低；若根据实际状况对递归程序采用迭代、堆栈等方法进行非递归转换，则可大幅度提升程序的性能。

数据结构在程序的设计中也占有重要的地位。例如：若是在一些无序的数据中屡次进行插入、删除数据项操做，那么采用链表结构就会比较快。

算法和数据结构优化是首选的优化技术。

3．2 编译优化

如今，不少的编译器都具备必定的代码优化功能。在编译时，借用并行程序设计技术，进行相关性分析；得到源程序的语义信息，采用软件流水线、数据规划、循环重构等技术，自动进行一些与处理器体系无关的优化，生成高质量的代码。许多编译器有不一样级别的优化选项，能够选用一种合适的优化方式。一般状况下，若是选用了最高级别的优化方式，那么编译器将片面追求代码的优化，有时会致使错误。

另外，还有一些专用的编译器针对某些体系结构进行了优化设计，能够充分利用硬件资源来生成高质量的代码。例如：Microsoft eMbedded Visual C++版的Intel编译器彻底针对Intel XScale体系，通过高度优化，能建立运行速度更快的代码。此编译器采用了多种优化技术，包括优化指令管道操做的调度技术、双重加载与存储Intel XScale技术功能支持以及过程间优化(将函数使用的变量存放到寄存器，以便快速访问)等。

在嵌入式软件开发过程当中应选择一种优化能力强的编译器，充分利用其代码优化功能，生成高效的代码，提升程序的运行效率。

3．3 代码优化

代码优化，就是采用汇编语言或更精简的程序代码来代替原有的代码，使编译后的程序运行效率更高。编译器能够自动完成程序段和代码块范围内的优化，但很难获取程序语义信息、算法流程和程序运行状态信息，于是须要编程人员进行手工优化。如下是一些经常使用的优化技术和技巧。

(1)代码替换

使用周期短的指令代替周期长的指令，以下降运算的强度。

    ①减小除法运算。用关系运算符两边乘除数避免除法操做，还有一些除法和取模的运算能够用位操做来代替。由于位操做指令只需一个指令周期，而“／”运算则须要调用子程序，代码长，执行慢。例如：
    优化前if((a／b)>c)和a=a／4
    优化后if(a>(b*c))和a=a>>2

    ②减小乘方运算。例如：
    优化前a=pow(a，3．0)
    优化后a=a*a*a

    ③使用白加、自减指令。例如：
    优化前a=a+一、a=a-l
    优化后a++、a--或inc、dec

    ④尽可能使用小的数据类型。在所定义的变量知足使用要求的条件下，优先使用顺序为：字符型(char)>整型(im)>长整型(long int)>浮点型(float)。

对除法来讲，使用无符号数比有符号数会有更高的效率。在实际调用中，尽可能减小数据类型的强制转换；少用浮点运算，若是运算的结果可以控制在偏差以内，则可用长整型代替浮点型。

(2)全局变量与局部变量

少用全局变量，多用局部变量。全局变量是放在数据存储器中的，定义了全局变量，MCU就少了一个能够利用的数据存储器空间，太多的全局变量，会致使编译器无足够的内存分配；而局部变量则大多定位于MCU内部的寄存器中。在绝大多数的MCU中，使用寄存器的操做速度比数据存储器快，指令也更灵活，有利于生成质量更高的代码，并且局部变量所占用的寄存器和数据存储器在不一样的模块中能够重复利用。

(3)使用寄存器变量

当一个变量被频繁读／写时，须要反复访问内存，花费大量的存取时间。为了提升访问效率，可使用CPU寄存器变量，不须要访问内存，直接进行读／写。循环次数较多的循环控制变量及循环体内反复使用的变量都可定义为寄存器变量，而循环计数是应用寄存器变量的最佳选择。只有局部自动变量和形参才能够定义为寄存器变量。由于寄存器变量属于动态存储方式，所以凡须要采用静态存储方式的变量都不能定义为寄存器变量。寄存器变量的说明符是register。下面是一个采用寄存器变量的例子：

register   i,sum=0;

for(i=1;i<=n;i++)

{

     sum=sum+i;

     ...

} 

(4)减小或避免执行耗时的操做

应用程序的大量运行时问一般花费在关键程序模块，关键模块每每包含循环或嵌套循环。减小循环中耗时的操做，能够提升程序的执行速度。常见的耗时操做有：输入/输出操做、文件访问、图形界面操做和系统调用等。其中，若是没法避免文件的读／写，那么对文件的访问将是影响程序运行速度的一大因素。提升文件访问速度的方法有两种：一种是采用内存映射文件；另外一种是使用内存缓存。

(5)switch语句用法的优化

编程时，对case值按照可能性排序，将最可能发生的状况放在第一个，最不可能的状况放在最后一个，能够提升switch语句块的执行速度。

(6)循环体的优化

循环体是程序设计和优化的重点，对于一些不须要循环变量参加运算的模块，能够把它放到循环的外面。对于次数固定的循环体，for循环比while循环效率更高，减计数循环比增计数循环速度快。例如：

优化前：

 for(i=0;i<100;i++)

{

   sum=sum+100;

   ...

}

 

优化后：

 for(i=100;i!=0;i--)

{

   sum=sum+100;

   ...

}

实际运行时，每次循环须要在循环体外加两条指令：一条减法指令(减小循环计数值)和一条条件分支指令。这些指令称为“循环开销”。在ARM处理器上，减法指令须要1个周期，条件分支指令须要3个周期，这样每一个循环另加了4个周期的开销。能够采用循环展开的方法来提升循环运行的速度，即：重复循环主题屡次，并按一样的比例减小循环次数来减少循环的开销，以增长代码尺寸。来换取程序的运行速度。。

(7)函数调用

高效的调用函数，尽可能限制使用函数的参数个数，不要超过4个。ARM调用时，4个如下的形参经过寄存器传递，第5个以上的形参经过存储器栈传递。若是有更多的参数调用，则可将相关的参数组织在一个结构体内，用传递结构体指针来代替参数。

(8)内联函数和内嵌汇编

对性能影响大的重要函数可使用关键字_inline内联，会省去调用函数的开销，负面影响是增长了代码尺寸。程序中对时间要求苛刻的部分能够用内嵌汇编来编写，一般能够带来速度上的显著提升。

(9)查表代替计算

在程序中尽可能不进行很是复杂的运算，如浮点数的开方。对于这些消耗时间和资源的运算，能够采用空间换取时间的方法。预先将函数值计算出来，置于程序存储区中，之后程序运行时直接查表便可，减少了程序执行过程当中重复计算的工做量。

(10)使用针对硬件优化的函数库

Intel公司为XScale处理器设计的GPP(Graphics Performance Primitives library)／IPP(Integrated Perform-ance Primitives library)库，针对多媒体处理、图形处理和数值运算的一些典型操做和算法进行了手工优化，能够很好地发挥XScale硬件的计算潜能，达到很高的执行效率。

(11)利用硬件特性

为了提升程序的运行效率，要充分利用硬件特性来减少其运行开销，例如减小中断次数、利用DMA传输方式等。

CPU对各类存储器的访问速度排序依次为：CPU内部RAM>外部同步RAM>外部异步RAM>Flash／ROM。对于已经烧录在Flash或ROM中的程序代码，若是让CPU直接从中读取代码执行，运行速度较慢，则可在系统启动后将Flash或ROM中的目标代码拷贝至RAM中后执行，以提升程序的运行速度。

4 结论

嵌入式程序的性能优化与软件的开发周期、开发成本、软件的可读性之闻一般存在矛盾。要权衡利弊，做出折中的选择。将算法和数据结构优化做为首选优化技术；而后根据功能、性能差别和投资预算等因素选择高效的编译器、系统运行库和图形库；使用性能监测工具侦测占主要运行时间的程序热点，采用代码优化手段对其进行优化；最后使用高效的编译器进行编译优化，从而获得高质量的代码。