QT專案效能調優小記

chinese_submarine發表於2016-05-30
QT

最近的專案用到了QT 5.5，專案在執行過程中出現了一段時間CPU佔用率持續25%，並頻繁斷網的情況，遂決定對專案效能進行優化。

優化工具也是VS2010自帶的效能分析工具，具體的使用方法參見：http://www.cnblogs.com/smark/archive/2011/10/12/2208039.html

其中可以選擇“just my code”過濾出自己編寫的程式碼。

通過效能分析工具可以找到佔用CPU時間較多的函式，然後按照佔有時間多少進行優化->再分析->再優化的步驟，多次優化後，將CPU佔用率降到了2%以下。下面將對效能優化提升較大的幾個優化步驟進行記錄：

1.優化字串格式化方法。

專案中有將QByteArray中的二進位制數如”123”格式化成”31, 32, 33”的功能，使用的程式碼如下：

 1 QByteArray msg = xxx
 2 
 3 QString  str;
 4 
 5 foreach (quint8 b, msg)
 6 
 7 {
 8 
 9     str.append(QString().sprintf(“%02X”, b));
10 
11 }
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當msg中包含6，7w個字元時，在lz酷睿2代i5的機器上，這段程式碼需要執行4到5s，因為其中的QString會呼叫new函式6，7w此，對效能影響極大。優化後的程式碼如下：

 1 QString  buildString(const QByteArray& ba)
 2 
 3 {
 4 
 5 static const char ascii[] = {‘0’, ‘1’, ‘2’,‘3’,‘4’,‘5’,‘6’,‘7’,‘8’,‘9’,‘A’,‘B’,‘C’,‘D’,‘E’,‘F’};
 6 
 7 QString buf;
 8 
 9 buf.resize(ba.length() * 3);
10 
11 int i = 0;
12 
13 foreach (quint8 b, ba)
14 
15 {
16 
17     buf[i] = ascii[b >> 4];
18 
19     buf[i + 1] =ascii[b & 0xF];
20 
21     buf[i + 2] = ‘, ’;
22 
23  
24 
25     i += 3;
26 
27 }
28 
29 if (i > 0)
30 
31     i –= 3;
32 
33 buf[i] = ‘\0’;
34 
35 return buf;
36 
37 }
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重新執行後，CPU耗時120ms左右，效能提升了幾十倍。

2.優化介面重新整理

在介面功能中有一處表格顯示的功能，顯示接收到的資料，在原始的程式碼中，當接收到一條資料，填充到表格上時，就呼叫一次表格scrollTo方法，當1s接收到2，3百條資料時，就會呼叫2，3此scrollTo方法，直接導致了介面頻繁更新。

優化的方法是，考慮到人眼的觀察能力，將重新整理頻率即scrollTo的函式呼叫固定為1s一次，減少了2，3百此的介面重繪，降低了CUP負載。

3.優化更新時戳功能

專案中有一處更新時戳的功能，記錄某些狀態是否已經超時，原始程式碼中通過QDateTime記錄時戳，當資料到來時會呼叫QDateTime：：currentDateTime更新時戳，當有大量資料到來時會頻繁更新時戳，通過效能分析發現此處呼叫總CPU使用率的7%。考慮該時戳只需要統計時間間隔，遂優化後改用time.h中的clock函式打時戳，該函式返回至程式啟動的毫秒數。再次進行效能分析顯示此處呼叫降到CPU使用率的0.23%，效能提升明顯。

4.優化資料庫操作

專案中有一處資料庫記錄update操作，將QByteArray更新到資料庫中，程式中使用了QT中的儲存過程API，將QByteArray變數繫結到QSqlQuery物件上，參考程式碼如下：

1 QSqlQuery query(db);
2 
3 QByteArray data;
4 
5 query.prepare(“update table set data = ? where id = ?”);
6 
7 query.bindValue(0, data);
8 
9 query.bindValue(1, id);
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其中data中包含6，7w個資料，其中發現程式在query.bindValue(data)上耗時最多，列印日誌發現該data中的內容必定為可顯示的ascii，遂將程式碼改為

1 query.bindValue(0, QString(data));
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減少了QByteArray轉換成QString的時間。

5.其他

其他優化還包括資料結構的調整，包括將2，3百條資料的陣列改成map結構儲存等。

 

總結

當然對軟體的優化還是用遵循相應的原則，比如不要過早優化，在專案的初期以程式碼的穩定性，可讀性，可擴充套件性為主要目標，只有當程式碼的效能不能滿足需求時再進行適當的優化。因為往往對程式碼的優化會犧牲以上三個特效，所以在軟體開發過程中，經常需要平衡這些特性。

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