关于动态链接库效率的疑问……

iii

大家在开发库的时候有没有遇到过这么个情况……
比如说我在一个文件里写了个函数 F ，用某个编译选项编译成dll了，保存起来，把它叫 dllA 。
然后我又给这个 dll 加一大堆新功能，写在别的源文件里（多文件编程），然后和以前的那些文件（根本就没再编辑过）一起编译成一个新 dll ，叫 dllB 。
结果 dllB 里的 F 比 dllA 里的 F 就是要慢！
dllB 新功能加得越多这个慢得越厉害……
以前我写高精库，乘法写完，做个标准测试 5秒5 ，然后我再写除法、开方、高精数类……写完再去用原来的接口（同样底层）去测乘法，能测出 6秒2到6秒7 来。
有没有和我遇到一样的问题的？有没有解决方案？

附件是这个效应的一个示例，并不明显，下载着玩吧……
因为是新写的，两个 dll 版本之间只差了一个简陋的除法，速度还差不太大，但已经可测了（3%）。

ehonacatekaq

无论是代码还是数据，计算机都需要装载到cache里面，特别是L1-cache通常不会太大。代码越大，cache利用率越低，性能降低是正常的

icakeekohude

因为是新写的，两个 dll 版本之间只差了一个简陋的除法，速度还差不太大，但已经可测了（3%）。

特地跑到windows 10 (home basic，64bit)跑了下，看不出性能的孰优孰劣， 不知道楼主的结论是怎么得出来的。
讲真，真要PK性能，得把这些波动的方差因素  给刨开。

C:\Users\wayne wang\Downloads\Test2>Test2.exe
n=       1      old= 0.000000024s       new= 0.000000022s       k=  1.107849
n=       6      old= 0.000000121s       new= 0.000000125s       k=  0.972932
n=      11      old= 0.000000341s       new= 0.000000364s       k=  0.936302
n=      17      old= 0.000000793s       new= 0.000000738s       k=  1.075663
n=      23      old= 0.000001318s       new= 0.000001407s       k=  0.936686
n=      30      old= 0.000002131s       new= 0.000002145s       k=  0.993392
n=      38      old= 0.000003372s       new= 0.000003184s       k=  1.059103
n=      46      old= 0.000003974s       new= 0.000004395s       k=  0.904326
n=      55      old= 0.000005954s       new= 0.000005943s       k=  1.001892
n=      65      old= 0.000008486s       new= 0.000007942s       k=  1.068431
n=      76      old= 0.000009630s       new= 0.000009679s       k=  0.994909
n=      88      old= 0.000011937s       new= 0.000012028s       k=  0.992362
n=     101      old= 0.000013072s       new= 0.000012570s       k=  1.039915
n=     116      old= 0.000015322s       new= 0.000015405s       k=  0.994650
n=     132      old= 0.000018439s       new= 0.000017504s       k=  1.053417
n=     150      old= 0.000019424s       new= 0.000019483s       k=  0.997002
n=     170      old= 0.000023551s       new= 0.000023770s       k=  0.990791
n=     192      old= 0.000027891s       new= 0.000025500s       k=  1.093780
n=     216      old= 0.000030855s       new= 0.000030870s       k=  0.999511
n=     242      old= 0.000055918s       new= 0.000066150s       k=  0.845320
n=     271      old= 0.000078149s       new= 0.000076651s       k=  1.019547
n=     303      old= 0.000083429s       new= 0.000083342s       k=  1.001041
n=     338      old= 0.000101625s       new= 0.000099155s       k=  1.024916
n=     376      old= 0.000115250s       new= 0.000097653s       k=  1.180198
n=     418      old= 0.000110113s       new= 0.000111563s       k=  0.987006
n=     464      old= 0.000129572s       new= 0.000129836s       k=  0.997965
n=     515      old= 0.000153968s       new= 0.000154637s       k=  0.995671
n=     571      old= 0.000222254s       new= 0.000241395s       k=  0.920707
n=     633      old= 0.000289446s       new= 0.000290832s       k=  0.995234
n=     701      old= 0.000340192s       new= 0.000338934s       k=  1.003712
n=     776      old= 0.000392836s       new= 0.000391093s       k=  1.004456
n=     858      old= 0.000408315s       new= 0.000405057s       k=  1.008044
n=     948      old= 0.000471824s       new= 0.000476981s       k=  0.989189
n=    1047      old= 0.000548420s       new= 0.000503234s       k=  1.089791
n=    1156      old= 0.000528549s       new= 0.000529367s       k=  0.998454
n=    1276      old= 0.000605036s       new= 0.000742345s       k=  0.815034
n=    1408      old= 0.000932997s       new= 0.000934308s       k=  0.998596
n=    1553      old= 0.001081213s       new= 0.001036941s       k=  1.042695
n=    1713      old= 0.001140631s       new= 0.001139323s       k=  1.001148
n=    1889      old= 0.001375002s       new= 0.001373906s       k=  1.000797
n=    2082      old= 0.001641555s       new= 0.001799596s       k=  0.912180
n=    2295      old= 0.001968195s       new= 0.001941338s       k=  1.013835
n=    2529      old= 0.002047084s       new= 0.002024859s       k=  1.010976
n=    2786      old= 0.002043208s       new= 0.002043539s       k=  0.999838
n=    3069      old= 0.002467391s       new= 0.002445752s       k=  1.008848
n=    3380      old= 0.002700648s       new= 0.002441960s       k=  1.105935
n=    3723      old= 0.002610534s       new= 0.002918671s       k=  0.894425
n=    4100      old= 0.003861612s       new= 0.003845121s       k=  1.004289
n=    4515      old= 0.003981123s       new= 0.003937971s       k=  1.010958
n=    4971      old= 0.004029291s       new= 0.003903388s       k=  1.032255
n=    5473      old= 0.004406561s       new= 0.004390821s       k=  1.003585
n=    6025      old= 0.004619760s       new= 0.004571099s       k=  1.010645
n=    6632      old= 0.004386186s       new= 0.004396780s       k=  0.997590
n=    7300      old= 0.006758158s       new= 0.006757489s       k=  1.000099
n=    8035      old= 0.006704585s       new= 0.006746277s       k=  0.993820
n=    8843      old= 0.008255253s       new= 0.007665426s       k=  1.076946
n=    9732      old= 0.007941157s       new= 0.007918547s       k=  1.002855
n=   10710      old= 0.009915795s       new= 0.010221086s       k=  0.970131
n=   11786      old= 0.010470380s       new= 0.010548351s       k=  0.992608
n=   12969      old= 0.012445101s       new= 0.011374011s       k=  1.094170
n=   14270      old= 0.011517089s       new= 0.011503174s       k=  1.001210
n=   15702      old= 0.012877944s       new= 0.012654910s       k=  1.017624
n=   17277      old= 0.014539538s       new= 0.013099886s       k=  1.109898
n=   19009      old= 0.014920787s       new= 0.014810057s       k=  1.007477
n=   20914      old= 0.016542852s       new= 0.016378280s       k=  1.010048
n=   23010      old= 0.014291510s       new= 0.014033253s       k=  1.018403
n=   25316      old= 0.017927203s       new= 0.017864952s       k=  1.003484
n=   27852      old= 0.019303878s       new= 0.017847814s       k=  1.081582
n=   30642      old= 0.017861707s       new= 0.028196246s       k=  0.633478
n=   33711      old= 0.043148525s       new= 0.041062667s       k=  1.050797
n=   37087      old= 0.039806241s       new= 0.043441068s       k=  0.916327
n=   40800      old= 0.045152868s       new= 0.044156524s       k=  1.022564
n=   44885      old= 0.052691691s       new= 0.050483430s       k=  1.043742
n=   49378      old= 0.058225116s       new= 0.064445158s       k=  0.903483
n=   54320      old= 0.067874685s       new= 0.067835376s       k=  1.000579
n=   59757      old= 0.069337794s       new= 0.065724564s       k=  1.054975
n=   65737      old= 0.082554766s       new= 0.089835153s       k=  0.918958
n=   72315      old= 0.093310507s       new= 0.092773223s       k=  1.005791
n=   79551      old= 0.093444432s       new= 0.102110694s       k=  0.915129
n=   87511      old= 0.113418532s       new= 0.111709695s       k=  1.015297
n=   96267      old= 0.102095681s       new= 0.102070003s       k=  1.000252
n=  105898      old= 0.129441822s       new= 0.129353328s       k=  1.000684
n=  116492      old= 0.135941370s       new= 0.147335331s       k=  0.922666
n=  128146      old= 0.143794397s       new= 0.144994594s       k=  0.991722
n=  140965      old= 0.211887551s       new= 0.195057942s       k=  1.086280
n=  155066      old= 0.205429485s       new= 0.218515494s       k=  0.940114
n=  170577      old= 0.265852129s       new= 0.239870531s       k=  1.108315
n=  187639      old= 0.264717909s       new= 0.283754725s       k=  0.932911
n=  206407      old= 0.317136612s       new= 0.296807549s       k=  1.068492
n=  227052      old= 0.296130415s       new= 0.263996131s       k=  1.121723
n=  249762      old= 0.252896490s       new= 0.330007313s       k=  0.766336
n=  274743      old= 0.447202235s       new= 0.415956445s       k=  1.075118
n=  302222      old= 0.461456836s       new= 0.521026938s       k=  0.885668
n=  332449      old= 0.558315190s       new= 0.446828112s       k=  1.249508
n=  365698      old= 0.525418044s       new= 0.549413670s       k=  0.956325
n=  402272      old= 0.677507148s       new= 0.621180498s       k=  1.090677
n=  442504      old= 0.619767759s       new= 0.632566954s       k=  0.979766
n=  486759      old= 0.675212237s       new= 0.621656547s       k=  1.086150
n=  535439      old= 0.993022428s       new= 0.871779312s       k=  1.139075
n=  588987      old= 1.009444335s       new= 1.027876708s       k=  0.982068
n=  647890      old= 1.080180448s       new= 0.873409730s       k=  1.236740
n=  712684      old= 1.224462746s       new= 0.970016035s       k=  1.262312
n=  783957      old= 1.339919400s       new= 1.009498063s       k=  1.327313
n=  862357      old= 1.486679127s       new= 1.371393140s       k=  1.084065
n=  948597      old= 1.527866634s       new= 1.118768057s       k=  1.365669
n= 1043461      old= 1.486694534s       new= 1.534411218s       k=  0.968902
n= 1147812      old= 1.903586880s       new= 1.327169192s       k=  1.434321
n= 1262598      old= 1.110784659s       new= 0.930777366s       k=  1.193395
n= 1388862      old= 1.832957828s       new= 1.498450372s       k=  1.223236
n= 1527753      old= 2.249494618s       new= 1.538607954s       k=  1.462032
n= 1680533      old= 2.489156951s       new= 2.411986475s       k=  1.031995
n= 1848591      old= 3.090017474s       new= 3.200192948s       k=  0.965572
n= 2033455      old= 2.754140736s       new= 2.671732142s       k=  1.030845
n= 2236805      old= 2.094143888s       new= 1.617689737s       k=  1.294528
n= 2460490      old= 1.685271287s       new= 1.683493906s       k=  1.001056
n= 2706544      old= 1.879992636s       new= 1.883690804s       k=  0.998037
n= 2977203      old= 2.082824198s       new= 2.568004068s       k=  0.811067
n= 3274928      old= 4.945845398s       new= 4.747115361s       k=  1.041863
n= 3602425      old= 2.835659652s       new= 2.555579391s       k=  1.109596
n= 3962672      old= 4.921664883s       new= 2.865660604s       k=  1.717463
n= 4358944      old= 3.228543334s       new= 3.227516965s       k=  1.000318
n= 4794843      old= 5.673305276s       new= 3.624403803s       k=  1.565307
n= 5274332      old= 7.662993782s       new=10.608250538s       k=  0.722362
n= 5801770      old=11.751945775s       new=10.221024528s       k=  1.149782
n= 6381952      old=11.837294415s       new=12.546398957s       k=  0.943481

aecupeemow

关于楼主在附件里的吐槽

附件大小必须小于256k……
winrar压完之后大于512k要分3个卷……
7z格式不能上传……
然后winrar还不能直接压缩压缩包……
所以我只能拿7z压完再写这么个文件用winrar压在一起分两卷上传…………

论坛确实 不太适合 交流较大的附件。推荐的方式提供一个网盘链接。 要么用自己的网盘的外链链接。要么使用本论坛的百度网盘【刚把网盘找回来，账号名和密码分别是  数学研发论坛，emath@2017】

Charlslots

关于动态库方面 连接和加载 更细节方面的知识，可以看看这本电子书 《Advanced C and C++ Compiling》
http://www.allitebooks.com/advanced-c-and-c-compiling/

anaboewako

5#的书download下来了，搂了一眼。发现制作的还不错，插图还是彩色的。