数组的优化循环展开与分割

    数组的循环与分割， 利用了计算机系统的两个特点：

    1. 有多块高速缓存;

    2. Cpu是可以多指令并行执行（要求多条指令之间 没有数据相关性）。

    在我们的例子中：

    数组切分: 将1个数组切分为2个数组。 这样就能用2块高速缓存来存数据 ， 高速缓存的访问速度是内存的 10倍以上

    循环展开: 我们将的步进设置为4,每次处理的数据之间 没有任何关系，这样就能并行执行起来。

    数据无关性: 就是下一次计算指令不受之前执行指令的结果影响。在我们的例子里面， 将对 i 的操作 提到前面， 这样后面的赋值操作和i没有关系，我们再赋值的时候同时可以进行 下一次循环了。

/**
 * 批量追加 docId 到结尾
 * @param thiz
 * @param docId_arr   docid 的数组
 * @param num         数组元素个数
 * @return
 */
Ret docArray_batch_append(DocArray* thiz, UINT_32 docId_arr[], int num)
{
    return_val_if_fail(thiz != NULL && num > 0, RET_INVALID_PARAMS);

    if (LIKELY(docArray_expand(thiz, num) == RET_OK))
    {
        register int  size = thiz->size;
        register int  i    = 0;
        register int  i1   = 0;
        register int  i2   = 0;
        register int  i3   = 0;

        // 去掉后2位
        register int  bn   = (num >> 3) << 2;

        // 做循环分割和循环展开
        DOC*     data       = &(thiz->data[size]);

        // 取其中的一半, 切分成2个数组
        DOC*     data2      = &(data[bn]);
        UINT_32* docId_arr2 = &(docId_arr[bn]);

        for (i = 0; LIKELY(i < bn); i = i + 4)
        {
            data[i].docId   = docId_arr[i];

            // 特意提到前面后续的操作和i没有关系，提高并行度。
            data2[i].docId  = docId_arr2[i];

            i1 = i + 1;
            i2 = i + 2;
            i3 = i + 3;

            data[i1].docId  = docId_arr[i1];
            data[i2].docId  = docId_arr[i2];
            data[i3].docId  = docId_arr[i3];

            data2[i1].docId = docId_arr2[i1];
            data2[i2].docId = docId_arr2[i2];
            data2[i3].docId = docId_arr2[i3];
        }

        for (i = (bn << 1); i < num; ++i)
        {
            data[i].docId = docId_arr[i];
        }

        thiz->size = size + num;
    }

    return RET_OK;
}