问题

为什么编译器过度优化导致线程安全问题?

回答
线程安全问题可不是小事,它像一颗定时炸弹,能在并发环境下炸毁你的程序。而编译器过度优化,这玩意儿有时候就像是个好心办坏事的朋友,为了让程序跑得飞快,不小心就把本来好好的线程安全给搞乱了。

编译器优化是个啥?

咱们先得明白编译器优化是个啥玩意儿。简单说,就是编译器在把咱们写的代码变成机器能懂的语言(机器码)的时候,会对代码做一些“加工”,让它跑得更快、占用资源更少。这就像给程序做个“瘦身”和“加速”手术。

常见的优化手段有:

指令重排 (Instruction Reordering): 编译器会根据程序的逻辑和硬件的特性,把原来写好的指令顺序打乱一下,让 CPU 能更高效地利用流水线,提高执行速度。
死代码消除 (Dead Code Elimination): 那些永远不会被执行到的代码,编译器会直接删掉,省得占地方还浪费计算资源。
常量折叠 (Constant Folding): 把代码里像 `2 + 3` 这种可以直接算出来的常量表达式,在编译的时候就直接算出结果(比如变成 `5`),运行时就不用再计算了。
循环优化 (Loop Optimization): 比如循环不变外提(把循环里不会变的计算拿到循环外面去做),循环展开(把循环体复制多次,减少循环控制的开销)等等。

这些优化在单线程环境下,通常是无害的,甚至是有益的。但到了多线程的世界,情况就变得复杂了。

为什么优化会捣乱线程安全?

线程安全问题的根源在于,多个线程同时访问和修改共享数据时,没有遵循某种规则来保证数据的一致性。而编译器优化,特别是指令重排和某些保守假设的消失,是导致问题的主要推手。

我们来举个经典的例子,模拟一个简单的标志位来控制另一个线程是否可以继续执行:

假设我们有这样的 C++ 代码:

```cpp
include
include
include // 使用原子操作,理论上是线程安全的

bool flag = false; // 全局标志位
int shared_data = 0;

void writer_thread() {
shared_data = 42; // 写共享数据
flag = true; // 设置标志位
}

void reader_thread() {
while (!flag) {
// 等待 flag 变为 true
}
// 此时认为 flag 一定是 true 了,可以安全读取 shared_data
std::cout << "Reader sees shared_data: " << shared_data << std::endl;
}

int main() {
std::thread writer(writer_thread);
std::thread reader(reader_thread);

writer.join();
reader.join();

return 0;
}
```

理想情况下的执行顺序:

1. `writer_thread` 执行 `shared_data = 42;`
2. `writer_thread` 执行 `flag = true;`
3. `reader_thread` 的 `while (!flag)` 条件判断为 `false`,循环结束。
4. `reader_thread` 执行 `std::cout << "Reader sees shared_data: " << shared_data << std::endl;` 并且读取到的 `shared_data` 是 `42`。

编译器优化(尤其是指令重排)捣的鬼:

在没有适当内存屏障或原子操作的情况下,编译器(以及 CPU 本身)可能会对这两条写操作进行重排:

编译器可能会认为 `flag = true;` 和 `shared_data = 42;` 这两条指令没有直接的依赖关系。 `flag` 的改变不会影响 `shared_data` 的计算或使用,反之亦然。因此,为了提高效率,编译器可能会把这两条指令的执行顺序颠倒。
优化后的执行顺序可能是这样的:
1. `writer_thread` 执行 `flag = true;` (先设置了标志位)
2. `writer_thread` 执行 `shared_data = 42;` (后修改了共享数据)
3. `reader_thread` 的 `while (!flag)` 条件判断为 `false`,循环结束。
4. `reader_thread` 执行 `std::cout << "Reader sees shared_data: " << shared_data << std::endl;`

惨剧发生了! 在这个被重排过的顺序中,`reader_thread` 可能在 `writer_thread` 刚刚设置完 `flag = true;` 后就退出了循环,但此时 `shared_data = 42;` 这条指令还没有执行(或者说执行了一半,或者 CPU 还没有将这个写操作的结果“刷新”到主内存)。

所以,`reader_thread` 读到的 `shared_data` 可能还是它初始的默认值(比如 0),而不是 `42`。这就导致了程序输出的不是 `42`,而是 `0`,这就是一个典型的由指令重排导致的线程安全问题。

为什么 `std::atomic` 会改变这种情况?

上面例子里,我们用的是普通的 `bool` 和 `int`。在 C++ 标准中,对非原子类型(如 `bool` 和 `int`)的读写操作,编译器和 CPU 可以自由地进行重排,只要不破坏单线程的程序逻辑。

但是,当我们将 `flag` 改成 `std::atomic` 时:

```cpp
include
include
include

std::atomic flag(false); // 使用原子类型
int shared_data = 0; // 注意:这里的 shared_data 并没有变成原子类型

void writer_thread() {
shared_data = 42; // 写共享数据
flag.store(true); // 原子地设置标志位
}

void reader_thread() {
while (!flag.load()) { // 原子地读取标志位
// 等待 flag 变为 true
}
// 此时认为 flag 一定是 true 了,可以安全读取 shared_data
std::cout << "Reader sees shared_data: " << shared_data << std::endl;
}

int main() {
std::thread writer(writer_thread);
std::thread reader(reader_thread);

writer.join();
reader.join();

return 0;
}
```

现在 `flag` 是 `std::atomic` 了,`flag.store(true)` 和 `flag.load()` 这两个操作就带有内存序 (Memory Order) 的概念。

`std::memory_order_seq_cst` (Sequentially Consistent,顺序一致性): 这是 `std::atomic` 的默认内存序。它提供了一种最强的保证:所有线程都能看到一个全局统一的操作顺序。`store` 操作会被视为发生在 `load` 操作之前(如果 `load` 确实在 `store` 之后发生),并且任何对 `store` 操作“之前”内存的读写,都必须对“之后”的 `load` 操作可见。
其他更宽松的内存序 (如 `release` 和 `acquire`):
`flag.store(true)` 使用 `std::memory_order_release`:这个操作会确保在它之后的所有内存写入(比如 `shared_data = 42;`)都能够被其他线程看到(通常是“发布”出去)。
`while (!flag.load())` 使用 `std::memory_order_acquire`:这个操作会确保在这个操作“之前”的所有内存写入(比如 `shared_data = 42;`)都会在 `load` 操作成功后(即 `flag` 变为 `true` 后)被读取到。

为什么 `std::atomic` 加内存序能解决问题?

`std::atomic` 操作的本质是告诉编译器和 CPU:“这里有更严格的规则,你们不能随意重排这些操作以及与它们相关的其他内存访问。”

当 `writer_thread` 执行 `flag.store(true)`(比如用 `release` 语义),编译器和 CPU 就被告知,必须确保 `shared_data = 42;` 这个写操作在 `flag` 的值被“发布”出去之前完成,并且对其他看到这个 `flag` 值的线程是可见的。
当 `reader_thread` 执行 `flag.load()`(比如用 `acquire` 语义),编译器和 CPU 就被告知,在看到 `flag` 的值是 `true` 之后,才能进行后面的内存读取(比如读取 `shared_data`),并且这些读取操作需要看到之前被“发布”出去的值。

这就相当于在 `shared_data = 42;` 和 `flag = true;` 这两处插入了隐式的内存屏障 (Memory Barrier)。内存屏障就像一道墙,它会阻止内存访问(读写操作)越过它。`release` 语义会阻止后续的读写操作提前到屏障之前,而 `acquire` 语义会阻止之前的读写操作后移到屏障之后。

其他导致问题的优化点:

除了指令重排,还有一些优化也可能在不经意间引发线程安全问题,但通常不是直接原因,而是加剧了问题或让问题更难以追踪:

寄存器缓存和乱序执行的复杂交互: CPU 在执行指令时,会将数据加载到寄存器中进行快速操作。如果一个线程修改了共享数据,但这个修改只是暂存在寄存器里,还没写回主内存,另一个线程却因为某些原因(比如编译器假设一个变量一直不变)直接读取了主内存中的旧值,就会出问题。原子操作和内存序就是用来协调这种寄存器与主内存之间的可见性。
“未定义行为”的利用: 有些优化是基于对语言标准的严格遵守。比如,如果一个程序在某个地方访问了未初始化的变量,或者发生了其他“未定义行为”(Undefined Behavior, UB),那么编译器在优化时可以大胆假设这种情况永远不会发生,或者干脆把相关的代码删除掉。但在多线程环境中,一个线程的“未定义行为”可能会影响到另一个线程对共享数据的正确访问,导致看起来是“优化”导致了线程安全问题。
函数内联和死代码消除: 编译器会将一些小函数内联到调用处,这会改变指令的局部性。如果内联后的代码触发了前面提到的重排问题,就更容易出错了。死代码消除在某些情况下也可能误删了本该用于同步的代码。

总结一下为什么编译器过度优化会“导致”线程安全问题:

1. 根本原因是并发访问共享数据时的不可预测性。
2. 编译器优化(特别是指令重排)放大了这种不可预测性。 它打破了我们直观理解的代码执行顺序,使得本应按特定顺序发生的读写操作可能被打乱。
3. 如果开发者没有充分意识到并发模型的复杂性,也没有使用适当的同步机制(如 `std::atomic` 配合正确的内存序,或者互斥锁等),就容易编写出在特定优化下会失效的代码。

所以,不是编译器“故意”要搞破坏,而是它在追求极致性能时,所做的那些“聪明”的改动,在没有正确同步的情况下,会无意中暴露了多线程环境下潜在的、原本可能被掩盖的问题。这就像是一个物理学家在研究量子力学时发现的叠加态和不确定性原理——这是自然规律,但需要我们理解和适应它。而 `std::atomic` 和内存序,就是我们在并发编程中理解和适应这些“规律”的工具。

网友意见

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__asm volatile (x ::: "memory")和mfence可以解决这个问题

-------------------------

其实这是lock实现的bug,正规的操作系统不应该出现这种情况,此书有点老了。
只看代码的话(不涉及操作系统对lock的具体实现)那么你的同事的理解其实更正确一点。

有三个前置条件:
1. 大多数CPU操作都是访问寄存器,访问变量也是访问寄存器。
2. 真实的数据都是放在内存里的。
3. CPU不一定按照编译后的汇编指令顺序执行,可能是乱序的。

所以,如果操作系统(注意,不是编译器)对lock的操作实现的不够好的话,那么lock操作可能会无法防止编译器优化,导致CPU直接使用寄存器里的值去操作,而不是到内存里取得变量的真实值。尤其是,如果这个lock不是一个操作系统提供的操作,而是你自己写的lock的话,就更容易出问题了。

volatile只是强制让这里的代码去内存里读数据,但无法阻止乱序。为了阻止乱序,需要用mfence这条指令,CPU遇到这条指令,就保证在mfence之前的东西不会跑到mfence之后去运行,阻止CPU乱序。

但是这本书,实际上指的是理论情况

正常的操作系统,如果提供锁的机制,不会脑残到让用户自己调用mfence,一个设计合理的锁机制,都在锁函数实现里调用了mfence之类的指令,保证CPU走到lock里的时候,不会乱序。

所以,第一种情况可能会有,但不多见,用volatile可以搞定,第二种CPU乱序的情况,仅存在于理论上不,正常操作系统不会有这种问题。

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通常来说,lock和unlock会自动做一个Memory Barrier,也就是说通常来说,书上说的那种情况是不可能发生的。

因为在lock/unlock的时候会强制写回(如果是一个比较正常的实现)。


我觉得这本书是不是混淆了volatile和Memory Barrier?

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这本书就属于“以其昏昏,使人昭昭”的典型了。


先说锁。

锁的原理和作用其他答案已经提到了,它实质上是用一个原子操作指令来保护另外的一堆非原子指令,从而使它们也得到“原子性”。

所谓“原子性”,你可以理解为“做这些事时,内存只有我一个人能改,从而使得我的动作完全体现我的意图,要么完全成功要么完全失败,不会出现第三种状态”。


典型的原子操作指令如CPU提供的test & set类指令:先测试内存中某个位置存储的值是否符合条件(比如为0表示未上锁),若符合条件则执行set操作(把指定值写入内存);否则不执行任何操作。

这个过程中,指令执行过程就需要禁止内存访问。不然另一个test&set指令就可能读到头一个test&set指令即将写入的单元的原始值,从而造成“脏读”。


类似的,我们可以用test&set指令维护一个内存单元的内容,用它作为旗标(flag);当我们需要读写另一块内存之前,先检查并设置旗标——当每个访问这块内存的操作都先检查和设置旗标、发现旗标状态不对就主动避让时,我们就说“这块内存被锁保护起来了,现在对它的操作都是独占的”。


显而易见,你完全可以不去请求锁(检查旗标、主动避让),那么锁对你就是完全没有强制力的。


换句话说,“锁”其实是个“君子协定”。

“我”害怕这块内存脏读脏写,使“我”的程序出现bug,所以“我”才主动调用锁,发现锁条件不满足时主动等待(除了自旋锁。锁一般是OS提供的,因此请求锁失败OS马上就会知道,就会暂时中止线程执行,直到锁被释放才会重新把它调度到待执行队列)。

但如果写程序的是个野生的二蛋,他压根就不知道脏读脏写这回事……那么所谓的“锁保护”自然就不存在了(所以我喜欢把共享资源封装成个类,各种访问都必须通过接口进行)。


明白了这个,自然就该知道了:锁是(程序员自己选择的)主动退避行为,疏忽了或者学艺不精就不会知道退避,并不存在“锁什么什么位置”的说法。


或者,简单说,在这个例子里,lock/unlock之间的代码,无论是读写内存也好、访问磁盘也罢,它们一定是串行的。绝对不存在A lock了、还没unlock呢,B居然能抢在A unlock之前执行一说。

写编译器的不是傻子。锁相关的指令是很特殊的(往往会带lock前缀、或者设置内存屏障,视不同CPU不同);遇到这种指令,用脚趾头想也该知道接下来那块代码不能乱来——绝对不可能把锁相关指令之前/之后的其他指令提到它之前/之后执行。


类似的,C/C++的函数调用往往伴随着无数(发生在内存或其他地方的)副作用。没有哪个傻蛋敢把函数调用位置前后的指令随意调换位置的。这本书的说法纯属无稽之谈。


再说volatile。


volatile其实是这么一回事:在过去那个还没搞出线程的黑暗年代里,C/C++语言的使用者发现,编译器优化有时候会搞砸他们的程序。


这件事情的缘由是这么来的:读写内存的时间代价非常非常昂贵。比如在奔三CPU上,一次访存同时又cache未命中引起的开销是70个时钟周期(来自我的记忆,数字未必正确);而读取寄存器几乎没有开销。

因此,编译器必然倾向于“尽量压缩掉所有不必要的内存访问指令”。这个技术被称为“常量优化”或者“常量分析”;用人话说就是“观察一段子程序,尽量把‘内存变量的读写’去掉,替换为‘只往寄存器加载一次,然后一直用寄存器内容’;但同时要保证程序语义等价”。

       void fun(int &arg1) {    //一些操作,此时arg1可以全部优化为寄存器访问    ....    //这个调用把arg1的地址传给了另一个函数fun2    //此时不得不把寄存器内的arg1值写入,否则fun2就会‘脏读’    fun2(&arg1);    //由于fun2可能修改了arg1,因此这里必须重新读取arg1的新值    ... }      


为了配合这个优化,现代CPU内部制造了大量的寄存器(组),方便程序使用;同时,C++引入了新的const关键字——过去,你传址一个变量到另一个函数中,那么这个变量很可能就会被这个函数修改;那么当函数执行返回后,你就不得不重新读一下内存中这个变量的值,这样才能保证寄存器里面的值是最新的。

而const关键字相当于告诉编译器,这个函数并不会修改这个被声明为const的引用变量;所以无需在本函数执行返回后、强制调用者重新加载新值。

       void fun(int &arg1) {    //一些操作,注意此时arg1可以全部优化为寄存器访问    ....    //这个调用把arg1的地址传给了另一个函数fun2    //此时不得不把寄存器内的arg1值写入,否则fun2就会‘脏读’    fun2(arg1);    //由于fun2的声明为fun2(const &arg1),因此它不会修改arg1,所以无需重读内存中的arg1的值    ... }      


但有些情况下,这个优化会引起问题。

举例来说,某些CPU上,外设和内存是统一编址的。比如你把指针p指向内存位置100H,在intel CPU上这是访问内存;但在其它CPU上,这可能是读写地址编码为100H的那个外设的内容(比如网卡)。

于是,当它是内存时,只在开头读一次到寄存器、之后一直操作寄存器是正确的优化;但如果它是外设……

因此,C/C++不得不增加了一个volatile关键字:这个变量的内容随时可能因不明原因改变,因此不要对它执行常量优化。

       void read_nic(char *buf, size_t len) {     volatile int *nic_port;     nic_port=100H;     for(size_t i = 0; i < len; i++) {         //必须有volatile声明,否则buf内容就可能是从100H读进来的第一个值的len次重复         buf[i] = *nic_port;     } }      

问题圆满解决。



然后,多线程时代到来。

多线程允许一个程序内部同时存在多个执行绪;这时候,哪怕变量指向内存,它的内容也可能随时改变了——只要它被共享给另一个线程。

于是,为了图方便,人们直接“挪用”了volatile关键字——这个变量的内容随时可能改变,因此不要对它做常量优化。


事情似乎解决了。


但是,volatile这个关键字太容易误导初学者:

1、因为volatile的意思是“可变”,所以既然我都这么声明了,编译器一定能安排的妥妥贴贴——比如多线程程序里,只要把一个变量声明为volatile就能保证数据安全。

但实际上,对一个volatile变量的访问指令未必是原子的;volatile仅保证了“每次都从内存取数据”,并不能保证数据安全(无法避免脏读/脏写)。你必须自己想办法保护共享数据、确保对它们访问的原子性。

2、既然volatile保证不了数据安全,我用锁保护它总行了吧?顺便的,反正volatile也没用,统统删了算了……

错。哪怕用了锁,volatile仍然有用。它的作用是阻止编译器的常量优化。多线程访问的数据的确不能常量优化,所以你还必须写上它——换句话说,需要阻止常量优化的地方,你仍然需要自己明确声明。



然后呢,你提到的“利用volatile避免过度优化”这个说法,又是一个典型的、更浅薄的错误理解——volatile的作用很精确,就是阻止常量优化;如果编译器的常量优化没问题,用它就是典型的“负优化”;如果编译器真优化出了问题,用它也并不能阻止其他方面的优化。


正本清源之后,这个问题就很容易回答了。


1、编译器的确会“通过调整代码执行次序优化程序效率”,甚至CPU自己都会通过“乱序执行”来优化自己内部资源的利用效率;但这个优化必然是严格同义的——绝对绝对不可能出现“两个线程被锁保护部分的指令交错执行”这么奇葩的事情


换句话说,这本书的作者压根没搞明白锁究竟是什么、背后是什么机制。


2、真正惹祸的是“常量优化”

编译器一“看”,你的程序仅执行了x++,没把它传给别人;那好,x++就可以做常量优化——于是thread1就再也看不见thread2的修改了。

甚至于,它还可以“聪明”的发现,其实函数内部也用不着真从内存读x值,直接读取参数值——然后只需在函数末尾写一次内存,节约一次内存读取,岂不美哉?

如果你在调用其它函数前操作x的话,它甚至还能贴心的直接用指令中的立即数0代替x,帮你把效率优化到极致!


而volatile的作用正是“阻止常量优化”——所以它立即解决了问题。

但请注意,问题是“多余的常量优化”,并不是什么“交换指令执行顺序”。


3、书上的示例是一个无效示例

你照这样写一个程序,反复执行一千万遍也不可能出现脏读脏写问题。


这是因为,“常量优化”说白了是一种“相信X这个变量在我控制之下,因此没必要执行那么多‘多余的读写’”这样过于乐观的假定。

因此,对这段代码:

       for(循环1000) {     lock();     x++;     unlock(); }      

正常生成的、无优化的汇编伪代码应该是:

       loop: //循环1000遍 CALL lock LOAD x to EAX //每次循环都要从内存载入x值 inc EAX SAVE EAX to x //每次循环都要把x值写回内存 //判断循环次数是否足够 ... //代码略 JNZ loop //返回loop标签,重复执行如上动作     

很明显,循环1000遍,那么就要执行1000次LOAD x to EAX 和 SAVE EAX to x;期间执行权变动可能引起cache失效,每次cache失效都需要至少70个时钟周期访问DDR……

注意,x86汇编支持在指令中访问内存,并不需要像某些RISC机一样使用独立的load/save指令访存。但拆开写有助于理解这里的实际执行过程,因此这里我把它写成了三条指令。


一旦打开优化,编译器会优化成这样:

       LOAD x to EAX //在整个函数中仅载入x值一次  loop: //循环1000遍 CALL lock inc EAX //判断循环次数是否足够 ... //代码略 JNZ loop //返回loop标签,重复执行如上动作  SAVE EAX to x //不再读写x之后、函数返回之前,把x写回内存     

在循环开始之前执行LOAD x to EAX把x内容载入EAX,然后一直操纵EAX;直到循环结束、线程返回前,这才调用SAVE EAX to x,把EAX内容写回x。


显然,如此一来,当某个单线程进程执行这段循环时,它只会操纵自己那个执行现场的EAX;不仅少执行了1998条访存指令,还可以借助现代CPU海量的寄存器/寄存器窗口,获得极致的执行效率。


但是,很明显的,把这段代码丢线程里执行时,里面的lock/unlock其实是没有实际作用的。因为两个线程都仅仅读写了一次内存中的x,之后的执行完全是各做各的。这样显然是要出大事的。

换句话说,常量优化错误的删除了循环中的访存指令,这才是bug出现的原因。

注意这不是简单的“调整指令执行次序”,而是“把访存操作从循环中去掉、在使用之前载入一次,然后在函数返回之前写回一次”——用对术语有助于理解问题。


把变量x声明为volatile,就可以避免编译器错误的删除这1998次访存操作,这样里面的加解锁操作才有意义,才能保证执行结果正确。


那么,回过头来,我们看书上的示例。看出问题了吗?

没错,这个线程太简单了:

       //thread begin lock(); x++; unlock(); //thread end      

它对应的指令是:

       //thread begin CALL lock LOAD x to EAX inc EAX SAVE EAX to x CALL unlock //thread end     

仅仅内存读写各一次,这还怎么做“常量优化”?

既然没法做常量优化,那么你尽管放心,编译器又不是神经病,不会无意义的改动你的代码。作者臆想中的bug并不会出现。

因此,这本书的作者显然从未真正实验过自己写的东西,完全是基于一知半解在胡说八道。


很简单点事;但如果真跟着它的思路,肯定越学越糊涂。

耗费了N倍的精力,反而构建了一个错误的知识体系;然后一步错,步步错,深陷泥潭无法脱出……这就是垃圾书的危害。

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    微软在C和F这两门编程语言的编译器上确实投入了大量的精力和智慧,其背后隐藏着不少“黑科技”,但与其说是“黑科技”,不如说是一种对性能、表达力和开发体验的极致追求所催生出的复杂而精妙的工程实践。要理解这一点,我们得先回归到编译器本身的职能:它本质上是一个翻译器,将我们人类能够理解的高级语言代码,转换成.............
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    大学C语言课选择Visual Studio(VS)而不是Linux下的GCC作为主要教学和开发环境,背后有着多方面的原因,这些原因交织在一起,共同塑造了教学的选择。这并非说GCC不好,而是VS在特定的教学场景下,提供了更符合当前多数学生背景和学习路径的优势。首先,得从学生群体和基础入手。当下进入大学.............
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    你问到点子上了!现在芯片公司对编译器人才的需求堪比渴了好多天的人见到甘露,那不是一般的“急”。这背后可不是什么一时兴起的风潮,而是整个半导体行业发展到关键阶段的必然结果,背后牵扯到的是如何让越来越复杂、越来越强大的芯片发挥出它应有的潜能,甚至可以说,是决定芯片公司生死存亡的关键一环。简单来说,编译器.............
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    编译器生成汇编语句的执行顺序之所以会与C语言代码的顺序有所出入,并非是编译器在“乱来”,而是为了实现更高的效率,让程序跑得更快、占用的资源更少。这就像是一位经验丰富的厨师在烹饪一道复杂的菜肴,他不会严格按照菜谱的顺序一步步来,而是会根据食材的特性、火候的需求,灵活调整烹饪步骤,以便最终能端出一道色香.............

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