《提高C++性能的编程技术》笔记：虚函数、返回值优化

fengbingchun2022-10-172022-10-17

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虚函数：在以下几个方面，虚函数可能会造成性能损失：构造函数必须初始化vptr(虚函数表)；虚函数是通过指针间接调用的，所以必须先得到指向虚函数表的指针，然后再获得正确的函数偏移量；内联是在编译时决定的，编译器不可能把运行时才解析的虚函数设置为内联。

无法内联虚函数造成的性能损失最大。

某些情况下，在编译期间解析虚函数的调用是可能的，但这是例外情况。由于在编译期间不能确定所调用的函数所属的对象类型，所以大多数虚函数调用都是在运行期间解析的。编译期间无法解析对内联造成了负面影响。由于内联是在编译期间确定的，所以它需要具体函数的信息，但如果在编译期间不能确定将调用哪个函数，就无法使用内联。

评估虚函数的性能损失就是评估无法内联该函数所造成的损失。这种损失的代价并不固定，它取决于函数的复杂程度和调用频率。一种极端情况是频繁调用的简单函数，它们是内联的最大受益者，若无法内联则会造成重大性能损失。另一极端情况是很少调用的复杂函数。

通过对类选择进行硬编码或者将它作为模板参数来传递，可以避免使用动态绑定。

因为函数调用的动态绑定是继承的结果，所以消除动态绑定的一种方法是用基于模板的设计来替代继承。模板把解析的步骤从运行期间提前到编译期间，从这个意义上说，模板提高了性能。而对于我们所关心的编译时间，适当增加也是可以接受的。

返回值优化：通过转换源代码和消除对象的创建来加快源代码的执行速度，这种优化称为返回值优化(Return Value Optimization, RVO)。

编译器优化要保证原来计算的正确性。然而对于RVO来说，这一点并不总是易于实现的。既然RVO不是强制执行的，编译器就不会对复杂的函数执行RVO。例如，如果函数有多个return语句返回不同名称的对象，这样就不会执行RVO。如果想使用RVO，就必须返回相同名称的对象。

当编译器无法执行RVO时，可按计算性构造函数的形式来实现。

如果必须按值返回对象，通过RVO可以省去创建和销毁局部对象的步骤，从而改善性能。

RVO的应用要遵照编译器的实现而定。这需要参考编译器文档或通过实验来判断是否使用RVO以及何时使用。

通过编写计算性构造函数可以更好地使用RVO。

以下是测试代码：

#include <iostream>
#include <chrono>
 
namespace return_value_optimization_ {
 
// reference: 《提高C++性能的编程技术》：第四章：返回值优化
 
class Complex {
	friend Complex operator + (const Complex&, const Complex&);
	friend void Complex_Add(const Complex&, const Complex&, Complex&);
	friend Complex Complex_Add2(const Complex&, const Complex&);
	friend Complex Complex_Add3(const Complex&, const Complex&);
 
public:
	Complex(double r =0.0, double i =0.0) : real(r), imag(i) {} // 默认构造函数
	Complex(const Complex& c) : real(c.real), imag(c.imag) {} // 拷贝构造函数
	Complex(const Complex& a, const Complex& b) : real(a.real + b.real), imag(a.imag + b.imag) {} // 计算性构造函数
	Complex& operator = (const Complex& c) { this->real = c.real; this->imag = c.imag; return *this; }// 赋值运算符
	~Complex() {}
 
private:
	double real;
	double imag;
 
};
 
Complex operator + (const Complex& a, const Complex& b)
{
	Complex retVal;
	retVal.real = a.real + b.real;
	retVal.imag = a.imag + b.imag;
 
	return retVal;
}
 
// 消除局部对象retVal，直接把返回值放到__tempResult临时对象中来实现优化，这就是返回值优化(RVO)
void Complex_Add(const Complex& a, const Complex&b, Complex& __tempResult)
{
	__tempResult.real = a.real + b.real;
	__tempResult.imag = a.imag + b.imag;
}
 
Complex Complex_Add2(const Complex& a, const Complex& b)
{
	Complex retVal;
	retVal.real = a.real + b.real;
	retVal.imag = a.imag + b.imag;
 
	return retVal;
}
 
// 通过计算性构造函数来执行加操作
Complex Complex_Add3(const Complex& a, const Complex& b)
{
	return Complex(a, b);
}

} // namespace return_value_optimization_ 

using namespace return_value_optimization_;

int main()
{
	// 测试两种加操作的实现性能:普通加操作、RVO加操作
	using namespace std::chrono;
	high_resolution_clock::time_point time_start, time_end;
	const int cycle_number {100000000};
 
{ // 普通加操作
	Complex a(1, 0);
	Complex b(2, 0);
	Complex c;
 
	time_start = high_resolution_clock::now();
	for (int i = 0; i < cycle_number; ++i) {
		c = a + b;
	}
	time_end = high_resolution_clock::now();
	std::cout<<"common add time spend: "<<(duration_cast<duration<double>>(time_end - time_start)).count()<<" seconds\n";
}
 
{ // RVO加操作
	Complex a(1, 0);
	Complex b(2, 0);
	Complex c;
	
	time_start = high_resolution_clock::now();
	for (int i = 0; i < cycle_number; ++i) {
		Complex_Add(a, b, c);
	}
	time_end = high_resolution_clock::now();
	std::cout<<"RVO add time spend: "<<(duration_cast<duration<double>>(time_end - time_start)).count()<<" seconds\n";
}
 
	// 测试两种加操作的实现性能：普通加操作、使用计算性构造函数
 
{ // 普通加操作
	Complex a(1, 0);
	Complex b(2, 0);
	Complex c;
 
	time_start = high_resolution_clock::now();
	for (int i = 0; i < cycle_number; ++i) {
		c = Complex_Add2(a, b);
	}
	time_end = high_resolution_clock::now();
	std::cout<<"common add time spend: "<<(duration_cast<duration<double>>(time_end - time_start)).count()<<" seconds\n";
}
 
{ // 使用计算性构造函数
	Complex a(1, 0);
	Complex b(2, 0);
	Complex c;
 
	time_start = high_resolution_clock::now();
	for (int i = 0; i < cycle_number; ++i) {
		c = Complex_Add3(a, b);
	}
	time_end = high_resolution_clock::now();
	std::cout<<"计算性构造函数 add time spend: "<<(duration_cast<duration<double>>(time_end - time_start)).count()<<" seconds\n";
 
}
 
	return 0;
}

利用 godbolt 执行，相应代码见点击这里测试结果如下：

common add time spend: 1.67e-07 seconds
RVO add time spend: 5.6e-08 seconds
common add time spend: 3.3e-08 seconds
计算性构造函数 add time spend: 3.5e-08 seconds

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