最近几天在搜集一些关于 JavaScript 函数式编程的性能测试用例，还有内存占用情况分析。
我在一年前(2017年1月) 曾写过一篇文章《JavaScript 函数式编程存在性能问题么？》，在文中我对数组高阶函数以及 for-loop 进行了基准测试，得到的结果是 map`reduce` 这些函数比原生的 for-loop 大概有 20 倍的性能差距。
不过一年半过去了，V8 引擎也有了很大的改进，其中就包括了对数组高阶函数的性能改进，并取得了很好的效果。
可以看到两者已经相当接近了。
但是我却在 jsperf 发现了一个很有意思的测试用例: https://jsperf.com/sorted-loop/2
// 对整形数组 data 进行累加求和
function perf(data) {
var sum = 0;
for (var i = 0; i < len; i++) {
if (data[i] >= 128) {
sum += data[i];
}
}
return sum;
}
两个 test case 都使用这个函数，唯一不同的是数组（参数）：一个是有序的，另一个是无序的。结果两者的性能差了 4 倍。
我们都知道如果对一个有序数组进行搜索，我们可以二分查找算法获得更好的性能。不过二分查找和普通查找是两个截然不同的算法，因此性能有差距是正常的。但是这个测试用例不同，两者的算法完全一模一样，因为都是同一个函数。两者生成的二进制机器码也一样。为什么还有这么大的性能差距呢？
于是我以 fast array sorted 为关键字在 Google 搜索了一下，果然找到了 stackoverflow 的结果，问题和答案都获得了 2 万多赞，应该值得一看。虽然原文使用 C++ 和 Java 写的，但是应该有共通性。
原来两者的代码虽然一模一样，但是当 CPU 执行时却不一样，原因就在于 CPU 的一个优化特性：Branch Prediction（分支预测）。
为了便于理解，答者用了一个比喻：
考虑一个铁轨的分叉路口：
(图片作者 Mecanismo，来源 Wikimedia，授权许可 CC-By-SA 3.0)
假设我们是在 19 世纪，而你负责为火车选择一个方向，那时连电话和手机还没有普及，当火车开来时，你不知道火车往哪个方向开。于是你的做法（算法）是：叫停火车，此时火车停下来，你去问司机，然后你确定了火车往哪个方向开，并把铁轨扳到了对应的轨道。
还有一个需要注意的地方是，火车的惯性是非常大的，所以司机必须在很远的地方就开始减速。当你把铁轨扳正确方向后，火车从启动到加速又要经过很长的时间。
那么是否有更好的方式可以减少火车的等待时间呢？
有一个非常简单的方式，你提前把轨道扳到某一个方向。那么到底要扳到哪个方向呢，你使用的手段是——“瞎蒙”：
- 如果蒙对了，火车直接通过，耗时为 0。
- 如果蒙错了，火车停止，然后倒回去，你将铁轨扳至反方向，火车重新启动，加速，行驶。
如果你很幸运，每次都蒙对了，火车将从不停车，一直前行！（你可以去买彩票了）
如果不幸你蒙错了，那么将浪费很长的时间。
那现在我们思考一个 if 语句。if 语句会产生一个“分支”，类似前面的铁轨：
有很多人觉得，CPU 怎么会像火车一样呢？CPU 也需要减速和后退吗？难道不是遇到中断就直接跳转了吗？
现代化的 CPU 芯片是非常复杂的，为了提升性能大部分芯片使用了指令流水线(instruction pipeline)技术，通常有几个主要步骤：
读取指令(IF) -> 解码(ID) -> 执行(EX) -> 存储器访问(MEM) -> 写回寄存器(WB)
这样就大大提升了指令的通过速度（单位时间内被运行的指令数量）。当第一条指令执行完成后，第二条指令已经完成解码了，并且可以立即执行。
那么 CPU 如何做分支预测呢？一个最简单的方式就是根据历史。如果过去 99% 的次数都是在某个分支执行，那么 CPU 就会猜测：下一次可能还会在此分支执行，因此可以提前将这个分支的代码装载到流水线上。如果预测失败，则需要清空流水线并重新加载，可能会损失 20 个左右的时钟周期时间。
如果数组是按某个顺序排列的，那么 CPU 的预测会非常准确，就像我们前面的代码，data[i] >= 128，不论数组是升序的还是降序的，在 128 这个分隔点之前和之后，CPU 的分支预测都能得到正确的结果。如果数组是乱序的，那么 CPU 流水线将会不停的预测失败并重新加载指令。
那么我们如果已经知道了我们的数组是乱序的，并有很大可能使分支预测失败，那么能不能进行代码优化，避免 CPU 的分支预测？
答案是肯定的。我们可以把分支语句去掉，这样 CPU 就可以直接在指令流水线上装载指令，而无需依赖分支预测功能。在此使用一个位运算的技巧。我们观察之前的代码：
if (data[i] >= 128) {
sum += data[i];
}
把所有大于 128 的数累加。
因为位运算只对 32 位的整数有效，因此我们可以使用右移来判断一个数。
对于有符号数：
- 非负数右移 31 位为一定为
0 - 负数右移 31 位为一定为
-1，也就是0xffff
因为 -1 的二进制表示是所有位都是 1，既:
0b1111_1111_1111_......_1111_1111_1111
// 32个
因此，-1 与任何数进行与运算其值不变。
-1 & x === x
0 与 -1 正好相反，32 位全部为 0:
0b0000_0000_0000_......_0000_0000_0000
// 32个
可以看到，对应数字 0 与 -1，每个 bit 位都是相反的，于是我们可以按位取反：
~ -1 === 0
~ 0 === -1
如此一来我们可以分析前面的代码，“如果大于 128 则累加”，我们拆解一下：
- 我们把这个数减去
128，那么只有 2 种结果：正数(0)和负数 - 右移 31 位，得到
0或-1
我们需要把所有的结果为 0(大于128) 的值相加：
- 按位取反，把大于
128的数变为-1，小于128的变为0 - 与原数进行与运算
代码为：
const t = (data[i] - 128) >> 31
sum += ~t & data[i];
这样就可以避免分支预测失败的情况。性能测试：
可以看到两者有几乎相同的性能，而且性能明显高于之前使用 if 分支的乱序数组。但是我们也看到了两者的性能和有序数组的 if 分支代码相比，性能要差了不少，是不是因为位运算没有使用分支预测，因而比有序数组的分支预测代码性能要差一些呢？并不是。
即使有序数组的分支预测成功率非常高，但是在经历 128 这个分支临界点时，CPU 依然会预测失败，并损失很长的时钟周期时间。除非数组里面所有的数组都是大于 128 或者都是小于 128 的。而使用位运算则完全不需要 CPU 停顿。
位运算比 if 分支要慢，这也和很多开发者的心理预期不一样，很多人觉得位运算理所应当是最快的。其实我很早之前就写过一篇文章：
上面代码之所以位运算比 if 分支要慢，是因为位运算实现这个功能比较繁琐，生成的二进制机器码也比较长，因此需要更长得指令周期才能执行完，因此要比 if 分支的代码慢。
最后做个总结吧。
位运算由于消除了分支，因此性能更加稳定，但是可读性也更差。甚至有人说：“所有在业务代码里面使用位运算的行为都是装逼”、“代码是写给人看的，位运算是写给机器看的”。
