A-tit indd

Паттерны программирования игр
— Паттерны оптимизации
341
Паттерны 
оптимизации
Глава 17. Локальность данных (Data Locality)
Глава 18. Грязный флаг (Dirty Flag)
Глава 19. Пул объектов (Object Pool)
Глава 20. Пространственное разбиение (Spatial 
Partition)
В то время как развитие в скорости аппаратного обес-
печения избавило многих разработчиков программно-
го обеспечения от беспокойства по поводу производи-
тельности, игры скорее остаются исключением. Игроки 
всегда хотят получить еще более насыщенный, более 
реалистичный и более волнующий опыт. Рынок полон 
игр, которые прямо борются за внимание потребите-
ля — и его кошелек! — и те, кто может выжать из желе-
за больше, обычно побеждают.
Оптимизация производительности — высокое ис-
кусство, которое затрагивает все области программы. 
Разработчики, занимающиеся низкоуровневым про-
граммированием, изучают бессчетное множество архи-
тектурных особенностей железа. А разработчики алго-
ритмов в это время спорят, чья функция математически 
эффективнее.
Здесь я затрону несколько паттернов среднего уров-
ня, которые обычно используют для ускорения игры. 
В главе «Локальность данных (Data Locality)» (с. 343) вы 
познакомитесь с иерархией памяти современных ком-
пьютеров и посмотрите, как можно ее использовать. 
Часть VI

---

Паттерн Грязный флаг (Dirty Flag) (с. 370) поможет из-
бежать лишних вычислений, а Пул объектов (Object 
Pool) (с. 388) — лишнего выделения памяти. Простран-
ственное разбиение (Spatial Partitioning) (с. 407) ускоря-
ет виртуальный мир и поиск его обитателей в простран-
стве.

---

Паттерны программирования игр
— Паттерны оптимизации
343
Локальность данных 
(Data Locality)
«Ускоряет доступ к памяти путем организации 
данных удобным образом для кэширования процес-
сором».
Мотивация
Нам врут. Нам постоянно показывают диаграммы, на ко-
торых процессорная скорость неуклонно возрастает год 
от года, будто закон Мура — не историческое наблюде-
ние, а закон Божий. Не шевеля и пальцем, мы — те, кто 
связан с компьютерными технологиями, — видим, как 
наши программы работают быстрее только благодаря 
появлению более быстрого железа.
Чипы 
становятся
быстрее (хотя сейчас рост произ-
водительности замедлился), но главы компаний по их 
разработке кое о чем умалчивают. Мы можем 
обраба-
тывать
данные быстрее, но мы не можем 
получить
к ним доступ быстрее.
Чтобы ваш супербыстрый процессор начал перема-
лывать груды вычислений, ему сначала нужно получить 
данные из памяти и поместить их в свои регистры. Как 
показано ниже, оперативная память не успевает за ско-
ростями ЦПУ (рис. 17.1). Даже близко.