为什么编程语言中没有一种 if，来判断大概率为真（或假）的情况，来提升 CPU 分支预测的速度呢？
这真是个好问题，它触及了现代计算机体系结构的核心奥秘之一：分支预测。你观察到的现象非常有道理：如果一段代码经常会执行某个分支，岂不是可以想办法“优化”一下，让 CPU 更“聪明”地猜对？
要回答这个问题，我们得先从 CPU 的工作原理聊起，尤其是它如何处理我们写的代码。
CPU 的“加速之道”：流水线和乱序执行
现代 CPU 并不是一步一步地执行指令，而是像流水线一样，把指令的执行分解成多个阶段（取指令、译码、执行、写回等），然后让不同的指令在不同的阶段同时进行，这样就能在单位时间内完成更多的工作。这叫做指令流水线（Instruction Pipeline）。
但是，流水线遇到了一个大麻烦：分支（Branch）。
分支：流水线的“绊脚石”
我们写的 `if` 语句、`for` 循环、`while` 循环等等，本质上都是条件分支。CPU 遇到一个分支指令时，需要根据某个条件来决定接下来执行哪条指令。
问题在于，CPU 的流水线很“急切”，它希望尽早知道下一步要干什么，以便将指令提前放到流水线里。但如果分支的条件需要计算一段时间，或者依赖于之前一些尚未完成的计算结果，CPU 就没法立刻知道该往哪个方向走。
这个时候，如果 CPU 硬等着条件计算出来，流水线就会停滞，所有的后续指令都要等待，这会极大地降低性能。
分支预测：CPU 的“赌徒”
为了解决这个问题，CPU 引入了分支预测器（Branch Predictor）。你可以把分支预测器想象成一个经验老道的“赌徒”。它会根据历史数据和一些巧妙的算法，来“猜测”一个分支是会跳转（Taken）还是不跳转（Not Taken）。
如果猜对了： 太棒了！CPU 已经把后续的指令提前加载到流水线并开始执行了。当真正结果出来时，与预测一致，一切顺畅，性能损失很小。
如果猜错了（分支误预测 Branch Misprediction）： 这是最糟糕的情况。CPU 已经基于错误的预测执行了很多指令。一旦发现预测错误，CPU 就必须“吐出”（Flush）流水线中所有基于错误预测执行的指令，然后重新从正确的分支开始执行。这个过程非常耗时，会对性能造成严重的打击。
为什么会有“大概率”这个概念？
你提到了“大概率为真（或假）的情况”。这正是分支预测器工作的核心思想！很多时候，我们写的代码确实存在统计上的“偏向性”。比如：
在一个校验用户输入的循环里，绝大多数情况下输入是合法的，只有偶尔非法。
在一个错误处理的代码块里，错误发生的概率通常远小于正常执行的概率。
分支预测器正是利用了这种“大概率”的模式。它们会记录每个分支的历史行为：
静态分支预测： 简单地根据指令本身的性质来猜测，比如认为循环的最后一次迭代（不跳转）的概率比其他时候（跳转）低。
动态分支预测： 更为复杂和常用。CPU 会维护一个表，记录每个分支的历史执行情况。比如，如果一个分支最近几次都被预测对了，它会变得更加“自信”；如果连续几次猜错，它就会调整策略。更高级的预测器还会考虑多个历史分支的状态（比如全局历史记录和本地历史记录的组合）。
那么，为什么没有一个特殊的 `if` 来告诉 CPU “这个分支大概率是真的”呢？
这涉及到几个层面的原因：
1. 抽象层次的问题（Abstraction Levels）
编程语言的设计者和 CPU 体系结构的设计者，他们工作的抽象层次是不同的。
编程语言 关注的是程序的逻辑、可读性和可维护性。我们使用 `if` 语句来表达条件性的执行流程，其核心是逻辑判断。
CPU 体系结构 关注的是指令的物理执行效率，包括如何克服流水线延迟。分支预测器是 CPU 硬件层面的优化。
在编程语言层面直接引入一个“概率性 if”会带来很多问题：
语义模糊： “大概率”是一个统计概念，如何精确地定义它？是 70%？80%？这个阈值应该由谁来设定？编译器？程序员？
可读性降低： 代码的可读性会受到严重影响。程序员需要关注的不仅仅是逻辑，还要考虑底层硬件的统计特性，这使得代码更难理解和维护。
平台依赖性： “大概率”的统计分布很可能在不同的硬件、不同的操作系统、甚至同一个程序的不同运行实例中都有所不同。一个为特定硬件和特定统计模式优化的 `if`，在其他地方可能完全无效，甚至适得其反。
2. 编译器的作用：更智能的“翻译”
其实，你所设想的功能，在很大程度上是由编译器在做的。编译器是连接源代码和机器码的桥梁。
统计分析： 现代编译器会进行大量的静态和动态代码分析。它们可以通过分析代码的结构，甚至可以嵌入一些运行时探针（profiling）来收集程序的统计信息。
代码重排和优化： 基于这些分析，编译器可以：
调整分支的顺序： 将更有可能执行的分支指令放在更靠近、更容易被预测到的位置。
插桩（Instrumentation）： 在代码中插入一些信息，帮助运行时环境（包括分支预测器）做出更好的决策。
代码内联（Inlining）： 将小型的函数直接“复制”到调用点，避免函数调用的开销和分支。
循环展开（Loop Unrolling）： 减少循环控制指令和分支的次数，用更多的重复代码来换取执行效率。
例如，如果你写一个循环：
```c++
for (int i = 0; i < 1000000; ++i) {
if (data[i] == special_value) {
// 处理特殊情况
} else {
// 处理一般情况
}
}
```
如果编译器知道 `data[i] == special_value` 的情况非常罕见（例如，通过 profiling 数据），它可能会尝试生成代码，让“一般情况”的分支成为默认路径，或者想办法让分支预测器更容易猜对“一般情况”。
3. 硬件的演进：分支预测器的强大
现代 CPU 的分支预测器已经非常非常强大了。它们不再是简单的“总是猜不跳转”或“总是猜跳转”那样粗暴的策略，而是采用了高度复杂的自适应算法。这些算法能够捕捉到长期的、复杂的依赖关系和模式。
引入一个显式的“概率性 if”反而可能干扰硬件已经优化的预测器。 如果你明确告诉 CPU“这个分支大概率是真”，而实际上在某个特定运行实例中这个概率突然变低了，那么 CPU 的预测器如果没能及时调整，反而可能因为你的“提示”而做出错误的判断。
想象一下，CPU 已经学会了某种复杂的技巧来识别某种模式，如果你强行告诉它“这里按照老套路来”，反而可能是一种干扰。
4. 维护成本和复杂性
如果语言层引入了这种功能，那么：
语言本身会变得更复杂： 新的语法特性、新的语义规则。
编译器实现会更复杂： 需要解析这些新语法，并将其转化为高效的机器码，还需要考虑如何与硬件的分支预测器协同工作。
调试会更困难： 程序员需要理解代码的逻辑，也要理解其统计行为和硬件预测的交互。
现有的机制（编译器优化 + 硬件分支预测）已经在很大程度上解决了这个问题。引入一个显式的语言特性，可能带来的收益不足以弥补其带来的复杂性和维护成本。
总结来说，为什么没有“大概率 if”？
抽象不匹配： 逻辑判断是语言层面，统计优化是硬件层面。
编译器已做（或正在做）类似工作： 编译器通过分析和重排代码来利用统计上的“大概率”。
硬件分支预测器足够智能： 现代 CPU 的预测器已经非常擅长从历史行为中学习和预测，程序员不应过度干预。
引入的复杂性大于收益： 一个显式的“概率性 if”会增加语言、编译器和程序员的负担，而其带来的性能提升可能有限或不稳定。
与其在语言层面增加一个 `probably_true_if` 这样的关键字，不如将精力放在编写清晰、逻辑性强的代码，并信任现代编译器和 CPU 硬件的优化能力。当确实需要对性能进行极端优化时，可以通过 profiling 来发现瓶颈，然后针对性地调整代码结构或使用编译器提供的优化提示（attributes/pragmas）（虽然这些通常也不是直接告诉分支预测器，而是指导编译器进行某种特定的优化）。
你提出的问题非常有启发性，它促使我们思考编程语言设计与底层硬件如何更有效地协同工作。在很多情况下，最好的“优化”是保持代码的清晰和逻辑性，让系统“自己”去找到最优的执行路径。
要回答这个问题，我们得先从 CPU 的工作原理聊起，尤其是它如何处理我们写的代码。
CPU 的“加速之道”：流水线和乱序执行
现代 CPU 并不是一步一步地执行指令，而是像流水线一样，把指令的执行分解成多个阶段（取指令、译码、执行、写回等），然后让不同的指令在不同的阶段同时进行，这样就能在单位时间内完成更多的工作。这叫做指令流水线（Instruction Pipeline）。
但是，流水线遇到了一个大麻烦：分支（Branch）。
分支：流水线的“绊脚石”
我们写的 `if` 语句、`for` 循环、`while` 循环等等，本质上都是条件分支。CPU 遇到一个分支指令时，需要根据某个条件来决定接下来执行哪条指令。
问题在于，CPU 的流水线很“急切”，它希望尽早知道下一步要干什么，以便将指令提前放到流水线里。但如果分支的条件需要计算一段时间，或者依赖于之前一些尚未完成的计算结果，CPU 就没法立刻知道该往哪个方向走。
这个时候，如果 CPU 硬等着条件计算出来，流水线就会停滞，所有的后续指令都要等待，这会极大地降低性能。
分支预测：CPU 的“赌徒”
为了解决这个问题，CPU 引入了分支预测器（Branch Predictor）。你可以把分支预测器想象成一个经验老道的“赌徒”。它会根据历史数据和一些巧妙的算法，来“猜测”一个分支是会跳转（Taken）还是不跳转（Not Taken）。
如果猜对了： 太棒了！CPU 已经把后续的指令提前加载到流水线并开始执行了。当真正结果出来时，与预测一致，一切顺畅，性能损失很小。
如果猜错了（分支误预测 Branch Misprediction）： 这是最糟糕的情况。CPU 已经基于错误的预测执行了很多指令。一旦发现预测错误，CPU 就必须“吐出”（Flush）流水线中所有基于错误预测执行的指令，然后重新从正确的分支开始执行。这个过程非常耗时，会对性能造成严重的打击。
为什么会有“大概率”这个概念？
你提到了“大概率为真（或假）的情况”。这正是分支预测器工作的核心思想！很多时候，我们写的代码确实存在统计上的“偏向性”。比如：
在一个校验用户输入的循环里，绝大多数情况下输入是合法的，只有偶尔非法。
在一个错误处理的代码块里，错误发生的概率通常远小于正常执行的概率。
分支预测器正是利用了这种“大概率”的模式。它们会记录每个分支的历史行为：
静态分支预测： 简单地根据指令本身的性质来猜测，比如认为循环的最后一次迭代（不跳转）的概率比其他时候（跳转）低。
动态分支预测： 更为复杂和常用。CPU 会维护一个表，记录每个分支的历史执行情况。比如，如果一个分支最近几次都被预测对了，它会变得更加“自信”；如果连续几次猜错，它就会调整策略。更高级的预测器还会考虑多个历史分支的状态（比如全局历史记录和本地历史记录的组合）。
那么，为什么没有一个特殊的 `if` 来告诉 CPU “这个分支大概率是真的”呢？
这涉及到几个层面的原因：
1. 抽象层次的问题（Abstraction Levels）
编程语言的设计者和 CPU 体系结构的设计者，他们工作的抽象层次是不同的。
编程语言 关注的是程序的逻辑、可读性和可维护性。我们使用 `if` 语句来表达条件性的执行流程，其核心是逻辑判断。
CPU 体系结构 关注的是指令的物理执行效率，包括如何克服流水线延迟。分支预测器是 CPU 硬件层面的优化。
在编程语言层面直接引入一个“概率性 if”会带来很多问题：
语义模糊： “大概率”是一个统计概念，如何精确地定义它？是 70%？80%？这个阈值应该由谁来设定？编译器？程序员？
可读性降低： 代码的可读性会受到严重影响。程序员需要关注的不仅仅是逻辑，还要考虑底层硬件的统计特性，这使得代码更难理解和维护。
平台依赖性： “大概率”的统计分布很可能在不同的硬件、不同的操作系统、甚至同一个程序的不同运行实例中都有所不同。一个为特定硬件和特定统计模式优化的 `if`，在其他地方可能完全无效，甚至适得其反。
2. 编译器的作用：更智能的“翻译”
其实，你所设想的功能，在很大程度上是由编译器在做的。编译器是连接源代码和机器码的桥梁。
统计分析： 现代编译器会进行大量的静态和动态代码分析。它们可以通过分析代码的结构，甚至可以嵌入一些运行时探针（profiling）来收集程序的统计信息。
代码重排和优化： 基于这些分析，编译器可以：
调整分支的顺序： 将更有可能执行的分支指令放在更靠近、更容易被预测到的位置。
插桩（Instrumentation）： 在代码中插入一些信息，帮助运行时环境（包括分支预测器）做出更好的决策。
代码内联（Inlining）： 将小型的函数直接“复制”到调用点，避免函数调用的开销和分支。
循环展开（Loop Unrolling）： 减少循环控制指令和分支的次数，用更多的重复代码来换取执行效率。
例如，如果你写一个循环：
```c++
for (int i = 0; i < 1000000; ++i) {
if (data[i] == special_value) {
// 处理特殊情况
} else {
// 处理一般情况
}
}
```
如果编译器知道 `data[i] == special_value` 的情况非常罕见（例如，通过 profiling 数据），它可能会尝试生成代码，让“一般情况”的分支成为默认路径，或者想办法让分支预测器更容易猜对“一般情况”。
3. 硬件的演进：分支预测器的强大
现代 CPU 的分支预测器已经非常非常强大了。它们不再是简单的“总是猜不跳转”或“总是猜跳转”那样粗暴的策略，而是采用了高度复杂的自适应算法。这些算法能够捕捉到长期的、复杂的依赖关系和模式。
引入一个显式的“概率性 if”反而可能干扰硬件已经优化的预测器。 如果你明确告诉 CPU“这个分支大概率是真”，而实际上在某个特定运行实例中这个概率突然变低了，那么 CPU 的预测器如果没能及时调整，反而可能因为你的“提示”而做出错误的判断。
想象一下，CPU 已经学会了某种复杂的技巧来识别某种模式，如果你强行告诉它“这里按照老套路来”，反而可能是一种干扰。
4. 维护成本和复杂性
如果语言层引入了这种功能，那么：
语言本身会变得更复杂： 新的语法特性、新的语义规则。
编译器实现会更复杂： 需要解析这些新语法，并将其转化为高效的机器码，还需要考虑如何与硬件的分支预测器协同工作。
调试会更困难： 程序员需要理解代码的逻辑，也要理解其统计行为和硬件预测的交互。
现有的机制（编译器优化 + 硬件分支预测）已经在很大程度上解决了这个问题。引入一个显式的语言特性，可能带来的收益不足以弥补其带来的复杂性和维护成本。
总结来说，为什么没有“大概率 if”？
抽象不匹配： 逻辑判断是语言层面，统计优化是硬件层面。
编译器已做（或正在做）类似工作： 编译器通过分析和重排代码来利用统计上的“大概率”。
硬件分支预测器足够智能： 现代 CPU 的预测器已经非常擅长从历史行为中学习和预测，程序员不应过度干预。
引入的复杂性大于收益： 一个显式的“概率性 if”会增加语言、编译器和程序员的负担，而其带来的性能提升可能有限或不稳定。
与其在语言层面增加一个 `probably_true_if` 这样的关键字，不如将精力放在编写清晰、逻辑性强的代码，并信任现代编译器和 CPU 硬件的优化能力。当确实需要对性能进行极端优化时，可以通过 profiling 来发现瓶颈，然后针对性地调整代码结构或使用编译器提供的优化提示（attributes/pragmas）（虽然这些通常也不是直接告诉分支预测器，而是指导编译器进行某种特定的优化）。
你提出的问题非常有启发性，它促使我们思考编程语言设计与底层硬件如何更有效地协同工作。在很多情况下，最好的“优化”是保持代码的清晰和逻辑性，让系统“自己”去找到最优的执行路径。
网友意见
gcc中提供了实现这种功能的宏，相关内容可以看其他答主，本人其实也没用过（
可能因为这部分功能已经被现代CPU以硬件的形式实现了，再加上编译器的优化，已经不需要开发者再手动写了，所以知道的人也不多（大概）
经典的分支预测器就是一比特分支预测：每次分支指令执行后就会使用此计数器记录上次的方向，采用下一次分支指令永远采用上次记录的方向作为本次的预测。或者是它的改进版本两比特饱和计数器：设置两个状态，当前状态和预测状态，当前状态有两个比特位的深度，分别标记为“强”和“弱”如果当前状态=强不需要跳转 或 弱不需要跳转，则预测该指令方向为 不需要跳转；如果当前状态=弱需要跳转 或 强需要跳转，则预测该指令方向为 需要跳转；如果预测出错，则反向更改当前状态：从 强需要跳转 要出错连续2次才能变为变为 弱不需要跳转，因此具有一定的切换缓冲，其在复杂程序流中预测精度一般比简单的一比特饱和计数器更高
现代CPU中有一个专门用于预测的结构，是上面所说两比特预测器的超进化，叫相关预测器，这个器件会在CPU取指后和执行前分得一个周期处理分支跳转——对于每条分支，将有限个两比特饱和计数器组织成PHT（Pattern History Table），使用该分支跳转的历史作为PHT的索引，然后在执行后面的分支跳转指令的时候再使用历史缓存中的历史值所引导对应的PHT进行跳转
可以理解成保存之前指令的历史记录，后面的指令执行的时候会先看前面指令是怎么跳的，然后按照特定的全局预测算法进行跳转
为了提高分支跳转的命中率，还有一个分支目标缓存BTB（Branch Target Buffer）机制。就是使用容量有限的缓存（有的实现中采用的是FIFO）保存最近执行过的分支指令的PC值及它们的跳转目标地址。对于后续需要取指的每条PC值，将其与BTB中存储的各个PC值进行比较，如果出现匹配则预测这是一条分支指令，使用对应存储的跳转目标地址作为预测的跳转地址
PHT和BTB一个根据历史记录预测，一个根据之前跳转过的PC值预测，双管齐下基本上比街边算命的还能算，配合上编译器优化至少是个半仙等级的精度，再从编译器层面引入指令其实多少也算是脱裤子放屁
不过有一说一，PHT也就能在大个CPU上用一下，这玩意太占面积，所以说对于小型的CPU（Cortex-M3这种的）使用编译器优化还是挺有必要的，可能这也是gcc还保留着__builtin_expect的原因吧
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