❶ 一個C++工程中，許多個文件都include某一個類，當該類更新時，編譯速度太慢，怎麼辦
這是個好問題，雖然老生常談，但真正知道解決方案的人很少。《EffectiveC++》有介紹，同時推薦這本書給所有C++er。
一個組織有問題的大型項目中，影響編譯速度的最大問題就是頭文件形成龐大的依賴網路，其中一個頭文件修改就導致一大堆間接依賴的源代碼文件需要重新編譯。a.h包含b.h，b.h包含c.h，c.h又包含d.h，即使a.h和d.h似乎沒什麼關系，修改d.h的時候還是無可避免a.cc被重新編譯。
首先得知道C++一個特性，函數分為聲明和實現兩部分是人所皆知，但類也可以分為前置聲明和定義可能知道的人就比較少了，知道能怎麼用就更少了，其實就是可以用來解決編譯速度問題的。
❷ VC編譯變慢。我的VC最近編譯的時候突然變得很慢，而且經常出現卡死的情況，應該怎麼辦呢
我的情況和樓主一樣，主要就是安裝了360防火牆的原因，編譯的時候生成的.exe文件，被360誤殺，但又不會提示任何信息，VC6編譯到 Linking... 就停止了，所以再遇到這種情況可以退出360試試。VC6的軟體兼容性不怎麼好，比如金山詞霸桌面取詞也會造成VC6死機
❸ 全新i5電腦，運行米思齊，每次編譯速度極慢，求解
第一就是你電腦中的垃圾，啟動項，進程，緩存，注冊表，一定是很久沒有清理了，由於這些東西太多，造成系統C盤太庸腫，特別是啟動項載入太多,所以開機的時候，就自然慢了，處理方法:就是下載一個騰訊電腦管家，安裝以後，你可以利用它經常清理這些垃圾，啟動項，進程，緩存，注冊表，而且它是智能的不會出錯的,特別是清理啟動項.(啟動項除cftmon都可以不用)
第二就是，你可能下載的什麼東西都放在C盤，造成C盤太多東西，負載太重，你可以冊除一些文件，把他安裝到其它盤符，以後要養成安裝軟體，程序，不要動不動就默認，而是要選擇安裝在其它盤符。騰訊電腦管家-工具箱-系統盤瘦身或軟體搬家，讓C盤輕裝上陣.
第三就是，IP地址，因為很多電腦用的是貓和路由器，而它的電腦選擇的是自動尋找IP，所以開機的時候，它在等路由器分給他一個IP，所以就有一個時間的等待，所以就慢了
❹ 如何提高android.mk的編譯速度
從eclipse轉到Android studio,總覺得編譯速度或者安裝到手機上的速度會變很快,現實是仍然很慢,所以就搜如何提高build速度,安裝真機上apk能快一點,步驟如下:
1.修改android studio的使用堆內存,根據自己電腦的內存,盡量設置的大一點,點擊help->如下圖:
2.接下來設置使用離線gradle構建,一開始就是使用了內置的默認路徑gradle,勾選offline這個選項,編譯的速度快的不止一點點,在.gradle的離線位置,建立一個gradle.properties的文件,設置精靈後台一直編譯,這樣提高了很多的速度
❺ 筆記本編譯運行c語言程序很慢，為什麼
正常，我學的java，如果寫一個大項目，寫完電腦至少少活一個月，運行前需要把所有游戲都卸載了，幾乎都是裸機了，才跑的起來。
❻ 小新pro16編譯速度慢
內存不足。小新pro16是由康佳科技有限公司於2020年5月24日發布的產品，於2020年5月31日正式開始銷售。該產品在使用過程中，編譯速度慢的話，是因為設備內存不足導致的，出現這種情況的話，應及時清理一下小新pro16的內存文件即可。
❼ 我的builder編譯速度怎麼那麼慢
我也遇到過這種情況，不要擔心，之後每一次編譯不會都這么慢。
可能性有很多。很可能是使用大量STL導致的（STL裡面的模板會拖慢編譯速度）。
當然也有可能是編譯器當時抽風（很多時候第二次編譯就快很多）
❽ Visual Studio編譯很慢，什麼原因
Visual Studio編譯很慢解決辦法：
打開vs2010的工具選項，環境>常規之下 查看」視覺體驗」配置，它默認選擇了」基於客戶端性能自動調整視覺體驗」並啟用硬體圖形加速，取消選擇這個選擇。
❾ java編譯為什麼那麼慢
ecplipse編譯慢，並不是說編譯的工具慢，是由於工程代碼很多，導致內存短時間產生不夠的現象，表現出來的就是很慢。
很多程序在進行大數據的計算或者資料庫的操作，都需要很多的內存來計算或者保存數據，編譯環境這時候就會很卡。
❿ 如何加快linux android 的編譯速度
項目越來越大，每次需要重新編譯整個項目都是一件很浪費時間的事情。Research了一下，找到以下可以幫助提高速度的方法，總結一下。
1. 使用tmpfs來代替部分IO讀寫
2.ccache，可以將ccache的緩存文件設置在tmpfs上，但是這樣的話，每次開機後，ccache的緩存文件會丟失
3.distcc,多機器編譯
4.將屏幕輸出列印到內存文件或者/dev/null中，避免終端設備（慢速設備）拖慢速度。
tmpfs
有人說在Windows下用了RAMDisk把一個項目編譯時間從4.5小時減少到了5分鍾，也許這個數字是有點誇張了，不過粗想想，把文件放到內存上做編譯應該是比在磁碟上快多了吧，尤其如果編譯器需要生成很多臨時文件的話。
這個做法的實現成本最低，在Linux中，直接mount一個tmpfs就可以了。而且對所編譯的工程沒有任何要求，也不用改動編譯環境。
mount -t tmpfs tmpfs ~/build -o size=1G
用2.6.32.2的Linux Kernel來測試一下編譯速度：
用物理磁碟：40分16秒
用tmpfs：39分56秒
呃……沒什麼變化。看來編譯慢很大程度上瓶頸並不在IO上面。但對於一個實際項目來說，編譯過程中可能還會有打包等IO密集的操作，所以只要可能，用tmpfs是有益無害的。當然對於大項目來說，你需要有足夠的內存才能負擔得起這個tmpfs的開銷。
make -j
既然IO不是瓶頸，那CPU就應該是一個影響編譯速度的重要因素了。
用make -j帶一個參數，可以把項目在進行並行編譯，比如在一台雙核的機器上，完全可以用make -j4，讓make最多允許4個編譯命令同時執行，這樣可以更有效的利用CPU資源。
還是用Kernel來測試：
用make： 40分16秒
用make -j4：23分16秒
用make -j8：22分59秒
由此看來，在多核CPU上，適當的進行並行編譯還是可以明顯提高編譯速度的。但並行的任務不宜太多，一般是以CPU的核心數目的兩倍為宜。
不過這個方案不是完全沒有cost的，如果項目的Makefile不規范，沒有正確的設置好依賴關系，並行編譯的結果就是編譯不能正常進行。如果依賴關系設置過於保守，則可能本身編譯的可並行度就下降了，也不能取得最佳的效果。
ccache
ccache工作原理：
ccache也是一個編譯器驅動器。第一趟編譯時ccache緩存了GCC的「-E」輸出、編譯選項以及.o文件到$HOME/.ccache。第二次編譯時盡量利用緩存，必要時更新緩存。所以即使"make clean; make"也能從中獲得好處。ccache是經過仔細編寫的，確保了與直接使用GCC獲得完全相同的輸出。
ccache用於把編譯的中間結果進行緩存，以便在再次編譯的時候可以節省時間。這對於玩Kernel來說實在是再好不過了，因為經常需要修改一些Kernel的代碼，然後再重新編譯，而這兩次編譯大部分東西可能都沒有發生變化。對於平時開發項目來說，也是一樣。為什麼不是直接用make所支持的增量編譯呢？還是因為現實中，因為Makefile的不規范，很可能這種「聰明」的方案根本不能正常工作，只有每次make clean再make才行。
安裝完ccache後，可以在/usr/local/bin下建立gcc，g++，c++，cc的symbolic link，鏈到/usr/bin/ccache上。總之確認系統在調用gcc等命令時會調用到ccache就可以了（通常情況下/usr/local /bin會在PATH中排在/usr/bin前面）。
安裝的另外一種方法：
vi ~/.bash_profile
把/usr/lib/ccache/bin路徑加到PATH下
PATH=/usr/lib/ccache/bin:$PATH:$HOME/bin
這樣每次啟動g++的時候都會啟動/usr/lib/ccache/bin/g++，而不會啟動/usr/bin/g++
效果跟使用命令行ccache g++效果一樣
這樣每次用戶登錄時，使用g++編譯器時會自動啟動ccache
繼續測試：
用ccache的第一次編譯(make -j4)：23分38秒
用ccache的第二次編譯(make -j4)：8分48秒
用ccache的第三次編譯(修改若干配置，make -j4)：23分48秒
看來修改配置（我改了CPU類型...）對ccache的影響是很大的，因為基本頭文件發生變化後，就導致所有緩存數據都無效了，必須重頭來做。但如果只是修改一些.c文件的代碼，ccache的效果還是相當明顯的。而且使用ccache對項目沒有特別的依賴，布署成本很低，這在日常工作中很實用。
可以用ccache -s來查看cache的使用和命中情況：
cache directory /home/lifanxi/.ccachecache hit 7165cache miss 14283called for link 71not a C/C++ file 120no input file 3045files in cache 28566cache size 81.7 Mbytesmax cache size 976.6 Mbytes
可以看到，顯然只有第二編次譯時cache命中了，cache miss是第一次和第三次編譯帶來的。兩次cache佔用了81.7M的磁碟，還是完全可以接受的。
distcc
一台機器的能力有限，可以聯合多台電腦一起來編譯。這在公司的日常開發中也是可行的，因為可能每個開發人員都有自己的開發編譯環境，它們的編譯器版本一般是一致的，公司的網路也通常具有較好的性能。這時就是distcc大顯身手的時候了。
使用distcc，並不像想像中那樣要求每台電腦都具有完全一致的環境，它只要求源代碼可以用make -j並行編譯，並且參與分布式編譯的電腦系統中具有相同的編譯器。因為它的原理只是把預處理好的源文件分發到多台計算機上，預處理、編譯後的目標文件的鏈接和其它除編譯以外的工作仍然是在發起編譯的主控電腦上完成，所以只要求發起編譯的那台機器具備一套完整的編譯環境就可以了。
distcc安裝後，可以啟動一下它的服務：
/usr/bin/distccd --daemon --allow 10.64.0.0/16
默認的3632埠允許來自同一個網路的distcc連接。
然後設置一下DISTCC_HOSTS環境變數，設置可以參與編譯的機器列表。通常localhost也參與編譯，但如果可以參與編譯的機器很多，則可以把localhost從這個列表中去掉，這樣本機就完全只是進行預處理、分發和鏈接了，編譯都在別的機器上完成。因為機器很多時，localhost的處理負擔很重，所以它就不再「兼職」編譯了。
export DISTCC_HOSTS="localhost 10.64.25.1 10.64.25.2 10.64.25.3"
然後與ccache類似把g++，gcc等常用的命令鏈接到/usr/bin/distcc上就可以了。
在make的時候，也必須用-j參數，一般是參數可以用所有參用編譯的計算機CPU內核總數的兩倍做為並行的任務數。
同樣測試一下：
一台雙核計算機，make -j4：23分16秒
兩台雙核計算機，make -j4：16分40秒
兩台雙核計算機，make -j8：15分49秒
跟最開始用一台雙核時的23分鍾相比，還是快了不少的。如果有更多的計算機加入，也可以得到更好的效果。
在編譯過程中可以用distccmon-text來查看編譯任務的分配情況。distcc也可以與ccache同時使用，通過設置一個環境變數就可以做到，非常方便。
總結一下：
tmpfs： 解決IO瓶頸，充分利用本機內存資源
make -j： 充分利用本機計算資源
distcc： 利用多台計算機資源
ccache： 減少重復編譯相同代碼的時間
這些工具的好處都在於布署的成本相對較低，綜合利用這些工具，就可以輕輕鬆鬆的節省相當可觀的時間。上面介紹的都是這些工具最基本的用法，更多的用法可以參考它們各自的man page。
5.還有提速方法是把屏幕輸出重定向到內存文件或/dev/null,因對終端設備(慢速設備)的阻塞寫操作也會拖慢速度。推薦內存文件，這樣發生錯誤時，能夠查看。