효율적인 C++ 코드 작성하기(2013)

C++를 선택하는 것만으로 높은 성능이 보장되지는 않으며, 데이터 배치와 메모리 접근 방식을 설계 단계부터 고려해야 하드웨어 성능을 충분히 활용할 수 있음 데이터 지향 설계(DOD) 는 저장할 데이터와 메모리 구조를 먼저 설계하고 그 위에서 수행할 연산을 정하는 접근으로, 클래스 사용을 배제하지 않으면서 캐시 활용과 병렬화를 돕음 연속 메모리와 데이터 재사용이 중요하며, 배열은 포인터로 연결된 작은 객체보다 캐시에 유리하고 버퍼와 컨테이너 재사용은 반복적인 동적 할당을 줄임 컴파일러와 STL의 내부 동작을 알아야 불필요한 비용을 피할 수 있으며, Visual C++ 2012의 문자열 반복 처리 예제에서는 객체 재사용만으로 실행 시간이 25% 줄어듦 성능 고려를 완성 이후로 미뤄서는 안 됨. 병목이 여러 곳에 분산되거나 데이터 구조 자체에 원인이 있으면, 프로파일링 이후의 국소적인 수정만으로는 해결하기 어려움 C++를 선택해도 성능 설계는 필요함 C++ 는 클래스와 사용자 정의 타입, 문자열, STL 컨테이너 같은 고수준 기능을 제공하면서도 가상 머신이나 프레임워크 없이 운영체제에 가까운 수준에서 동작함 메모리 할당과 해제를 직접 관리해야 하지만, 가비지 컬렉터가 예측하기 어려운 시점에 개입하지 않는다는 특성도 있음 C와의 부분적인 하위 호환성, 많은 라이브러리, 다양한 플랫폼용 컴파일러를 활용할 수 있음 고수준 언어가 많은 애플리케이션에 적합하더라도, 최대한의 실행 효율이 필요한 경우에는 언어 선택뿐 아니라 구현 지식과 좋은 습관이 필요함 하드웨어 업그레이드가 개발자 시간보다 저렴하다는 논리만으로 성능을 무시하기는 어려움 한 번 작성한 프로그램이 수년간 또는 수백만 대의 기기에서 실행될 수 있음 데이터센터와 컴퓨팅 클러스터에서는 전력과 냉각 비용, 스마트폰과 태블릿에서는 배터리 사용 시간이 중요함 게임의 FPS와 미디어 스트림의 지정 비트레이트처럼 실시간 처리 요구를 타협할 수 없는 경우도 있음 콘솔은 CPU와 RAM 사양이 고정되어 있으며, 간단한 캐주얼 게임에 최신 PC 부품을 요구할 수도 없음 데이터 지향 설계와 추상화의 비용 객체 지향 프로그래밍은 데이터와 메서드를 묶고 문제 영역의 개념을 추상화하지만, 철학적인 모델링과 언어 기능의 실용적인 활용은 구분할 필요가 있음 효율적인 코드를 목표로 한다면 추상화뿐 아니라 그 내부 구현과 제약도 이해해야 함 데이터 지향 설계(Data-Oriented Design...