要提高Linux下C++程序的性能，可以从多个方面入手。以下是一些常见的优化策略和技巧：
算法优化：选择更高效的算法和数据结构。例如，使用哈希表代替线性查找，或者用快速排序代替冒泡排序。
减少不必要的计算：避免在循环中进行重复或不必要的计算，尽量将计算移到循环外部。
内联函数：使用inline关键字提示编译器将小函数内联展开，以减少函数调用的开销。
循环展开：手动或通过编译器选项展开循环，减少循环控制的开销。
消除冗余代码：删除未使用的变量、函数和库，减少编译后的代码体积。
使用优化标志：在编译时使用-O2或-O3等优化级别。例如：
g++ -O3 -o myprogram myprogram.cpp
链接时优化（LTO）：启用链接时优化可以进一步优化整个程序。例如：
g++ -flto -o myprogram myprogram.cpp
向量化：利用SIMD指令集（如SSE、AVX）进行向量化操作，提升数据处理速度。可以使用编译器自动向量化或手动编写内联汇编。
减少动态内存分配：频繁的new和delete操作会导致内存碎片和性能下降。尽量使用栈分配或预分配内存池。
使用高效的数据结构：选择合适的数据结构以减少内存访问时间和提高缓存命中率。例如，使用std::vector代替std::list，如果不需要频繁插入和删除操作。
内存对齐：确保数据结构和数组对齐到缓存行大小，以提高缓存利用率。
利用多核处理器：将可以并行执行的任务分配到多个线程中，使用C++11的std::thread或OpenMP等工具。
异步编程：使用std::async或future/promise进行异步操作，避免阻塞主线程。
线程池：使用线程池管理线程，减少线程创建和销毁的开销。
减少系统调用：批量处理I/O操作，减少频繁的系统调用次数。
异步I/O：使用异步I/O操作（如epoll、kqueue）避免阻塞主线程，提高程序的响应速度。
缓存机制：利用缓存存储频繁访问的数据，减少磁盘或网络的I/O开销。
使用性能分析工具：如gprof、valgrind（特别是callgrind）、perf等，找出程序中的性能瓶颈。
热点代码优化：针对分析出的热点代码进行针对性优化，避免盲目优化不重要的部分。
内存泄漏检测：使用工具检测并修复内存泄漏，确保内存使用的高效性。
调整文件描述符限制：根据程序需要增加文件描述符的上限，避免I/O操作受限。
优化网络参数：调整TCP/IP参数以提升网络I/O性能，适用于网络密集型应用。
使用高性能文件系统：如ext4、XFS或tmpfs等，根据应用需求选择合适的文件系统。
升级硬件：更快的CPU、更大的内存、SSD硬盘等硬件升级可以显著提升程序性能。
NUMA架构优化：在多插槽服务器上，优化内存访问模式以充分利用NUMA架构的优势。
减少锁竞争：在多线程程序中，尽量减少对共享资源的锁竞争，使用无锁数据结构或细粒度锁。
延迟加载：按需加载资源，避免一次性加载大量数据导致的内存和性能问题。
编译器特性：利用编译器的特定优化选项和特性，如-march=native针对本地CPU架构进行优化。
提高Linux下C++程序的性能需要综合运用代码优化、编译器优化、内存管理、并行处理、I/O优化等多种手段。建议首先使用性能分析工具找出瓶颈，然后有针对性地进行优化。同时，保持代码的可读性和可维护性，在性能和代码质量之间找到平衡。