从if-else和switch，聊聊“八股“的作用

最近在看一些八股文，有涉及到Java JVM的，也有安卓的底层原理，例如app启动流程，很多在实际业务中没有接触过，也或许是自己没有意识到，所以更多是死记硬背，所以我其实并不推崇八股文。

在实际工作中，完成各种需求其实都有很多种写法，哪怕是最简单的判断也有if-else和switch（when）可以选择，从来也没想过也可能会带来深层次的影响。

单独的if处理

最近在写的项目中，突然发现自己的一种写法，起因是因为不希望改变原有代码结构，以及将最常见的情况单独列出、单独处理，例如

kotlin 复制代码

lifecycleScope.launch {
    repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {
        mFeedbackViewModel.uiStateFlow.collect { state ->
            if (state == FeedBackState.SubmitSuccess) {

                return@collect
            }
            when (state) {
                is FeedBackState.Init -> {

                }

                is FeedBackState.SubmitLoading -> {

                }

                is FeedBackState.SubmitError -> {

                }

                else -> {}
            }

        }
    }
}

只是一种个人习惯，更多时候其实会把片段逻辑写入when（switch）中，这样也代表了代码可读性

同时，在我学习的时候就知道switch在编译成字节码时会进行优化，通过一次计算直接定位到目标分支，时间复杂度是O(1)，而if-else需要逐个判断，时间复杂度是O(n)

但是今天看到一篇文章讲到一个很有意思的点，if-else在一部分情况下其实性能比switch要好很多。

CPU 分支预测与指令流水线的关键作用

现代CPU的两大性能支柱

分支预测：CPU 将指令执行拆分为 "取指→译码→执行→写回" 等步骤并行处理，大幅提升吞吐量；但分支指令（如 if/switch 的跳转）会打断流水线 ------CPU 需等待分支判断结果，才能确定下一条指令地址，导致流水线 "空转"。
指令流水线：CPU 通过 "历史执行记录" 猜测分支走向，提前预取指令填充流水线。若预测成功，流水线无缝执行；若失败，需清空已预取的错误指令，重新加载正确指令，造成10-20 个 CPU 时钟周期的延迟（高频场景下性能损耗会被放大）。

对于像简单的if跳转，CPU是可以比较好地做分支预测的 。但是对于switch跳转，CPU则没有太多的办法。switch本质上是据索引，从地址数组里取地址再跳转。

例如：

java 复制代码

// 情况 A：if-else
if (x == 100) {
  handle100();
} else if (x == 101) {
  handle101();
} else {
  handleOther();
}

// 情况 B：switch
switch(x) {
  case 100: handle100(); break;
  case 101: handle101(); break;
  default: handleOther();
}

如果是if，汇编大概是这样的逻辑：

java 复制代码

cmp x, 100
beq label_100   // 条件分支（预测器能学习到：几乎总是走）
cmp x, 101
beq label_101
jmp default

如果编译器把switch变成跳转表，汇编会变成大概这样的逻辑：

java 复制代码

idx = x - 100
if (idx < 0 || idx > (max-min)) goto default_label
target = table[idx]        // 从内存取地址
jmp target                 // 间接跳转 ------ 难预测

如果x == 100的概率是 99.9%，那么：

if (x==100) 这一个条件分支对预测器来说是强偏向（always true）→ 很少错，流水线几乎不清空；
switch 若是跳转表实现：每次都通过间接跳转到对应目标，预测器对"跳到哪个目标"不一定猜得准，导致大量间接跳转失败，流水线损耗放大，吞吐下降。

所以在"极端不均匀分布"下，通过把高频情况先写成 if，把低频情况交给 switch，能兼顾可读性和性能。

为什么处理有序数组要比非有序数组快

这是一个在stackoverflow上有一个非常有名的问题，本质上其实就是是同一个CPU分支预测原理的不同表现，只是场景不一样

假设我们写了这样的循环：

java 复制代码

for (int x : arr) {
    if (x > 100) {
        count++;
    }
}

情况 A：arr 有序（递增）

前一半元素小于 100，后一半大于 100。
CPU 的分支预测器能很快学到模式：
1. 在前半段几乎总是 false；
2. 到后半段几乎总是 true；
预测命中率接近 100%，流水线不需要频繁清空 → 执行很快。

情况 B：arr 无序（随机分布）

每个元素大于/小于100的概率差不多，CPU无法找到规律。
预测器几乎是瞎猜，预测成功率大约50%。
一半时间会预测失败 → 每次失败要清空流水线，性能下降。

这就是为什么"有序数组"在某些判断场景下比"无序数组"要快。

if (x == HOT) 这种情况就像有序数组中长时间连续出现同一种情况，CPU很容易预测成功。
switch(x)（特别是跳转表实现）就像无序数组，每次跳转目标可能不同，CPU 很难预测，导致流水线清空更频繁。

无论是"有序数组更快"还是"提前 if 优于 switch"，核心原因都是：CPU 的分支预测器喜欢"稳定可预测的模式"，不喜欢"杂乱无序的跳转"。

在想

其实在最开始了解这方面的知识只是把这个事情当作一个小tips了解，看完才发现，在很多情况下性能差距可能会达到2倍。

很多的判断，例如加载状态下，其实大部分都是"加载成功"也就意味着完全可以使用if-else加上switch的方式来提升性能，而代码可读性和扩展性也可以采用其他方案权衡。

现在回过头来看，八股文其实并不是研发需要的的最终答案，作用在于提醒我们去思考为什么。如果光去背"分支少用 if-else，分支多用 switch"则毫无意义，而是真正理解了CPU的分支预测、流水线、跳转表优化，才会发现计算机的世界远远比死记硬背来的更精彩。

我不推崇八股文，因为我觉得光会背没有意义。但是我也相信八股，因为不论是代码优化、架构设计、性能调优都逃不开这些基本原理。离开了地基，再高深的设计模式、框架思维，都很容易成为空中楼阁。

参考资料：提前if判断帮助cpu分支预测

公众号：柿蒂