我們還是先看一個例子：

看上面的兩個函數(shù)，它們都是calloc一個全零數(shù)組x（這里不能直接用數(shù)組賦值，否則編譯器會足夠聰明進行自動的優(yōu)化），遍歷x中的每個數(shù)，如果等于0，執(zhí)行分支A，否則執(zhí)行分支B。

唯一的不同就是在分支判斷的時候，prog2.c加了likely。我們先看下實際的結果如何：

可以看出，加了likely的prog2，明顯用時變短。原因何在？

為了理解上面的例子，我們先介紹CPU流水線相關知識：

3.1. CPU流水線簡介

CPU流水線是一種使用多級緩存來提高處理器性能的技術。它是指將CPU操作分為多個階段，每個階段單獨完成一個操作，然后將結果傳遞給下一個階段，以此類推。每個階段都有一個獨立的部件，并且所有部件都能同時處理不同的指令。現(xiàn)代CPU都會采用這種技術來提高CPU的運行效率。

CPU流水線通常包括以下五個階段：

1）取指令（Instruction fetch）：從存儲器中讀取指令。

2）指令譯碼（Instruction decode）：將指令轉換為可執(zhí)行的指令。

3）執(zhí)行指令（Instruction execute）：執(zhí)行指令的操作。

4）寫回（Write back）：將執(zhí)行指令得到的結果寫回內存中。

5）更新程序計數(shù)器（Update program counter）：將程序計數(shù)器加1，使它指向下一個指令。

舉個簡單的例子：

我們假設每一個步驟執(zhí)行時間都是一個時鐘周期，那么一條指令執(zhí)行需要3個時鐘周期

CPU 執(zhí)行指令的3個時鐘周期里，取值單元只在第一個時鐘周期里工作，其余兩個時鐘周期都處于空閑狀態(tài)，其它兩個執(zhí)行單元也是如此，效率太低了。

解決方法就是引入流水線，引入流水線工作模式后可以看到，除了剛開始第一個時鐘周期大家還可以偷懶外，其余的時間都不會閑著

CPU流水線的優(yōu)點是可以同時執(zhí)行多個指令，從而提高了處理器的效率。但它也存在一些問題，例如數(shù)據(jù)相關性（Data dependency）和控制相關性（Control dependency），這些問題可能導致流水線停滯，降低CPU的性能。

執(zhí)行的程序指令如果是順序結構，沒有中斷或跳轉，流水線確實可以提高執(zhí)行效率。但是當程序指令中存在跳轉、分支結構時，下面預取的指令可能就要全部丟掉了，需要到要跳轉的地方重新取指令執(zhí)行。一般來說分支預測錯誤的處罰大約是19個時鐘周期。（具體計算方法這里不做詳細介紹了）。

我們看下前面提到的例子匯編出來的結果：

prog2，這里匯編是”jne”，意思是如果判斷結果不為0，就跳轉到地址 800的地方執(zhí)行。我們知道這里的判斷一直是0。所以，cpu指令順序向下執(zhí)行，并不會發(fā)生預判錯誤，預取的指令也不會丟棄。這樣就不會遭到分支預測錯誤的懲罰，效率會提高。

所以有些情況下，當我們根據(jù)實際的情況可以判斷出哪條分支的可能性更高的時候，我們就可以站在上帝視角給予一定的提示，這樣就可以降低分支預測錯誤，減少CPU的無用功了，從而可以有效的提高性能，同時也節(jié)省了功耗。