# B01: phonebook
###### tags: `sysprog2017`

==作業解說 [video](https://www.youtube.com/watch?v=ZICRLKf_bVw)==，請對照觀看
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主講人: [jserv](http://wiki.csie.ncku.edu.tw/User/jserv) / 課程討論區: [2017 年系統軟體課程](https://www.facebook.com/groups/system.software2017/)
:mega: 返回「[嵌入式作業系統設計與實作](http://wiki.csie.ncku.edu.tw/sysprog/schedule)」課程進度表
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## 預期目標

* 準備 GNU/Linux 開發工具
* 學習使用 Git 與 GitHub
* 學習效能分析工具
* 研究軟體最佳化
* 技術報告寫作練習

## Linux 效能分析工具: Perf

* Perf 全名是 Performance Event，是在 Linux 2.6.31 以後內建的系統效能分析工具，它隨著核心一併釋出。藉由 perf，應用程式可以利用 PMU (Performance Monitoring Unit), tracepoint 和核心內部的特殊計數器 (counter) 來進行統計，另外還能同時分析運行中的核心程式碼，從而更全面了解應用程式中的效能瓶頸
* 請詳讀 [perf 原理和實務](https://hackmd.io/s/B11109rdg) 並在自己的 Linux 開發環境實際操作
* 再次提醒：你的 GNU/Linux「不能」也「不該」透過虛擬機器 (如 VMware, VirtualBox, QEMU 等等) 安裝，請務必依據 [2017 年春季作業說明](https://hackmd.io/s/Bk-1zqIte) 指示，將 Linux 安裝於實體硬碟並設定好多重開機

## 案例探討：電話簿搜尋

* 詳細閱讀 [Programming Small](https://hackmd.io/s/HkO2ZpIYe) 裡頭的電話簿程式，研究降低 cache miss 的方法
* 雖然這是探討 cache miss 和效能議題，其實是帶著同學重新複習 C 語言和資料結構。以前大家只是「背誦心法」，從來就不會去理解個別資料結構對整體的衝擊。
* 自 GitHub 取得作業程式碼 (基礎)

$ git clone https://github.com/sysprog21/phonebook/
$ cd phonebook

* 編譯

$ make

* 測試。當看到 `[sudo] password for` 字樣時，輸入自己的 Linux 使用帳號密碼

$ make run

* 參考輸出： (按下 `Ctrl`-`C` 可以離開畫面)

size of entry : 136 bytes
execution time of append() : 0.043859 sec
execution time of findName() : 0.004776 sec

* 透過 gnuplot 建立執行時間的圖表 (保持耐心等待，中間過程不要切換視窗)

$ make plot

* 正確執行後，目錄裡頭會有個名為 `runtime.png`，可用 `eog runtime.png` 命令來觀看

# 善用 gnuplot 來製圖

* 從今天起忘記 Microsoft Excel，因為 gnuplot 可以給你更專業的圖表，而且能夠批次產生
* 先啟動 gnuplot:

$ gnuplot

* gnuplot 啟動後，需要做一些必要設定，例如設定圖片名稱，XY軸的資訊等等:

> set title 'my plot'           ＠ 設定圖片名稱
> set xlabel 'x axis'           ＠ 設定XY軸座標名稱
> set ylabel 'y axis'
> set terminal png              ＠ 設定輸出格式為 .png
> set output 'output_plot.png'  ＠ 設定輸出檔名
> plot [1:10][0:1] sin(x)       ＠ 畫出 sin(x) 函式
                                @ x軸座標範圍 1-10
                                @ y軸座標範圍 0-1

* 可以將這些設定另外存成一個檔案，作為 gnuplot 的腳本。假設上述指令存在一個名為 plot 的檔案裡面，以後只要輸入 `gnuplot plot` 即可畫出我們想要的圖表。
* 參考圖表: 
* 請繼續閱讀 [gnuplot 語法解說和示範](https://hackmd.io/s/Skwp-alOg)

## 使用 astyle + Git 實做自動程式碼排版檢查

* 使用一致的 coding style 很重要，我們可透過 astyle 這個工具來協助。調整作業程式要求的風格為以下:

$ astyle --style=kr --indent=spaces=4 --indent-switches --suffix=none *.[ch]

* 你可以想像 Apple 和 Google 的工程師隨便安置程式碼，然後不用管合作的議題嗎？
* 即便一個人寫作業，其實是三人的參與：過去的你、現在的你，以及未來的你
* 當首次執行 `make` 後，Git pre-commit hook 將自動安裝到現行的工作區 (workspace)，之後每次執行 `git commit` 時，Git hook 會檢查 C/C++ 原始程式碼的風格是否一致:
* 我們介紹 [Git hooks](https://goo.gl/CNMHZJ) 是為了日後銜接 Continuous integration (CI)，專業程式設計必備的準備工作
* 任何人都可以寫出機器看得懂的程式碼 (在檔案總管裡面對 EXE 檔複製貼上即可)，但我們之所以到資訊工程系接受訓練，為了寫出人看得懂、可持續維護和改進的程式
* 下圖展示 Git pre-commit hook 偵測到開發者的修改並未遵守一致的 coding style，主動回報並提醒開發者: 

## 作業要求

* 在 GitHub 上 fork [phonebook](https://github.com/sysprog21/phonebook/) (若你在 2017 年 2 月 20 日之前已經 fork [phonebook](https://github.com/sysprog21/phonebook/)，那應該重新 fork 過)，然後適度修改 `phonebook_opt.c` 和 `phonebook_opt.h` 兩個檔案，使得這兩者執行時期的 cache miss 降低。請用 perf 驗證，而且改進的過程中，不能有功能方面的減損。
* `phonebook_orig.[ch]` 不需要修改，我們關注的是 `phonebook_opt.[ch]`，當然要修改 `main.c` 也是允許的
* `findName()` 的時間必須原本的時間更短
* `append()` 的時間可以比原始版本稍久，但不應該增加太多，請參照下方共筆選讀的方法，著手縮減 `append()` 的時間開銷
* `main.c` 應該只有一份，不要建立新的 `main()`，善用 Makefile 定義對應的 `CFLAGS`
* 過程中也會需要改動到 `Makefile`，請詳閱 [Makefile 語法和示範](https://hackmd.io/s/SySTMXPvl)
* 在執行程式(`phonebook_orig` 和 `phonebook_opt`) 前，先清空 cache:

	$ echo 1 | sudo tee /proc/sys/vm/drop_caches

* 詳閱 [cache 原理和實驗](https://hackmd.io/s/S14L26-_l)，作業中也該提及你的認知並描述對應的實驗方法
* 除了修改程式，也要編輯「[作業區](https://hackmd.io/s/Hy2rieDYe)」，增添開發紀錄和 GitHub 連結
* 至少要列出效能分析，以及充份說明你如何改善效能
* 以 [gnuplot](http://www.gnuplot.info/) 繪製效能分析圖表

* 務必使用 astyle 來對程式碼進行排版，詳細使用方式見 [README.md](https://github.com/sysprog21/phonebook/blob/master/README.md)
* 回答以下問題：本例選用的 dataset (也就是輸入電話簿的姓名) 是否存在問題？
* 有代表性嗎？跟真實英文姓氏差異大嗎？
* 資料難道「數大就是美」嗎？
* 如果我們要建立符合真實電話簿情境的輸入，該怎麼作？
* 詳細閱讀 [示範用的 Phonebook 作業](https://hackmd.io/s/BJRMImUPg)，嘗試在自己的環境中重現裡頭的實驗，比照其中的寫作格式，第一段要提及「開發環境」，並且充分比較不同資料結構的影響
* 可能的效能改進方向：
* 使用 binary search tree 或其他資料結構改寫
* 藉由 hash function 來加速查詢，請詳閱 [hash function 觀念和實務](https://hackmd.io/s/HJln3jU_e)
* 既然 first name, last name, address 都是合法的英文 (可假設成立)，使用[字串壓縮的演算法](http://stackoverflow.com/questions/1138345/best-compression-algorithm-for-short-text-strings)，降低資料表示的成本
* 截止日期：
* Mar 4, 2017 (含) 之前
* 越早在 GitHub 上有動態、越早接受 code review，評分越高

## 挑戰題

* 除了降低 `findName()` 的 cache miss 與執行成本，`append()` 也該想辦法縮減時間
* 建立 phone book 時，既然 lastName 是索引值，可以優先建立搜尋表格，其他資料可稍後再補上
* 支援 [fuzzy search](http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=1848528)，允許搜尋 lastName 時，不用精準打出正確的寫法
* 比方說電話簿有一筆資料是 `McDonald`，但若使用者輸入 `MacDonald` 或 `McDonalds`，也一併檢索出來
* 延伸閱讀: [Levenshtein Distance (編輯距離)](https://charles620016.hackpad.com/ep/pad/static/Japi4qFyAzt)
* 改善電話簿的效能分析，透過大量的重複執行，找出 95% 信賴區間，而且允許動態新增資料 (較符合現實) 和查詢

## 見賢思齊：共筆選讀
* 0140454: [共筆](https://hackmd.io/s/Bkx3cYX6)
* 觀察程式中所使用的 words.txt，他發現，輸入已照字典序排序好，接著他思考：「如果把資料打亂再測試一次的話，結果是否會有所不同？」
* 他打亂後發現，未優化前與前兩種方式所受到的影響比較小。而，trie 和 red-black tree 的方式，均有明顯的不同。原因在於順序的不同，導致在維護樹的時候有所差異。
* 下一步，應該尋找一個適當的lastname dataset來做測試，因為words.txt中包含了許多沒有名字意義的單字。
* 考慮用詞彙庫代替phonebook，挑戰會高很多也實用多了，就隨機輸入一篇專業文章然後逐步搜尋字彙。詞彙庫可以用微軟的: https://www.microsoft.com/Language/zh-tw/Terminology.aspx
* nekoneko: [共筆](https://hackmd.io/s/rJCs_ZVa)
* 引入 hash function 來改寫電話簿的搜尋機制時，針對 h(x) = x mod M 形式的函數，用不同的 M 帶入，發現 hash value 分佈落差很大
* 延伸閱讀: MIT 線上課程 [10. Dictionaries](https://www.youtube.com/watch?v=Mf9Nn9PbGsE) (video)
* 單純將字元直接相加就是 lose-lose hash function
* 可參考這篇: [Hash Functions](http://www.cse.yorku.ca/~oz/hash.html)
* 另外 hash function 做 mod 出來如果呈現 uniform distribution 才是最好的，搜尋每一個 bucket 的 worst case 都差不多，而像 lose-lose 遇到 worst case 就糟糕了
* jkrvivian: [共筆](https://hackmd.io/s/SyOQgOQa)
* 觀察修改 data representation 對於 cache miss 和整體執行時間的衝擊外，她嘗試引入字串壓縮演算法，想研究 SMAZ 一類的字串壓縮演算法，對於 cache 的影響。
* 因為我們給定的字典檔跟現實落差太大，所以常見的字串壓縮演算法往往無法發揮作用，會得到比原本字串還長的輸出，導致反效果。不過，如果善用壓縮演算法，針對特定的情況，會有幫助。
* 實驗的精神、方法，以及最後如何解讀並且提出新的假設再持續調整，非常重要
* louielu: [共筆](https://hackmd.io/s/BJjL6cQ6)
* 研究 perf 資料的同時，花了很多時間研究究竟如何精準測量執行時間 (再多核心系統中，這件事越來越困難)，他從 PMU 的原理開始研讀，交叉對照 Intel® 64 and IA-32 Architectures Developer’s Manual，知曉 perf event 背後的議題，他也著手翻譯了部份技術文件，相當難得。
* __builtin___clear_cache 可清除指定範圍內的 instruction cache，實做在 GNU Toolchain 提供的 libgcc 中。呂同學還注意到給定的 linked list 實做上，透過 e = append(line, e) 這種方式來 append，可以降低一般 linked list append 需要 O(n) 的時間，可是必須要維護一個 list head，這是很重要的發現
* [dada](https://embedded2016.hackpad.com/ep/pad/static/YkqjhwgnQcA)
* [rnic](https://embedded2016.hackpad.com/ep/pad/static/9eSkToGwJvZ)
* [Yuron](https://embedded2016.hackpad.com/ep/pad/static/NcHhQCQ4ijr)

## 參考資料
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引用過往作業成果時，務必標註出處 (包含 GitHub 帳號或人名)，連帶相關的超連結
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* [2016 年秋季班課程作業區](https://hackmd.io/s/H1B7-hGp): 提供錄影解說
* [2016 年春季班課程作業區](https://embedded2016.hackpad.com/2016q1-Homework-1-tiduo3FfIQD)