怎样写出一个更快的 memset/memcpy ？
作为一名长年跟代码打交道的老兵，我深知在性能敏感的场景下，哪怕是微小的提升也可能带来质的区别。`memset` 和 `memcpy` 这两个函数看似简单，但它们在底层默默地为我们处理着大量的数据拷贝和填充工作。如果能对它们进行优化，让它们跑得更快，那绝对是一件令人兴奋的事。
这篇文章，咱就来聊聊怎么把这两个家伙“逼疯”，让它们跑出最快的速度。当然，咱们的目标不是炫技，而是实实在在的性能提升，尤其是在那些需要频繁操作大块内存的场景下，比如图像处理、游戏引擎、数据密集型应用等等。
一、理解 memset 和 memcpy 的“慢”在哪
首先，我们要明白，`memset` 和 `memcpy` 在标准库里的实现已经是高度优化的了。它们通常会利用 CPU 的指令集，比如 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令，来实现并行数据操作。然而，即便是这样，仍然有一些因素会限制它们的极致性能：
通用性带来的开销： 标准库的实现需要考虑各种各样的输入情况，比如内存地址是否对齐、数据长度是否是特定整数倍等。为了处理这些边界情况，可能会引入一些分支判断或者额外的操作，这些都会消耗CPU周期。
缓存未命中： 如果需要拷贝的数据量远大于 CPU 缓存的大小，那么频繁的缓存未命中会导致 CPU 等待从主内存读取数据，这将极大地拖慢速度。
CPU 架构差异： 不同 CPU 架构的指令集、缓存结构、内存控制器都有差异，一个通用的优化可能在某个架构上表现出色，在另一个架构上就未必如此。
数据依赖性： 虽然 `memcpy` 是按顺序拷贝的，但在某些复杂场景下，如果源和目标内存区域有重叠，或者存在其他依赖关系，标准库的实现可能无法进行过于激进的并行处理。
二、动手实践：打造你的专属高速 memset/memcpy
明白了“慢”的原因，我们就能对症下药了。下面是一些能让 `memset` 和 `memcpy` 更快的思路和具体实现方法，我们会从简单到复杂，一步步深入。
1. 绕过标准库：直接使用更底层的汇编指令
这是最直接也是最有效的方法之一。很多 CPU 厂商都会提供高度优化的库函数，它们实际上就是对底层汇编指令的封装。如果我们能直接调用这些指令，或者自己编写汇编代码，就可以绕过标准库的通用性开销。
针对 `memcpy`：
许多现代 CPU 提供了 `rep movsb` (Repeat Move String Byte) 或者 `rep movsq` (Repeat Move String Quadword) 指令。这些指令能够高效地将一块内存拷贝到另一块内存。通过调整 `ECX` (count), `ESI` (source index), `EDI` (destination index) 寄存器，我们可以让 CPU 以极高的效率进行数据拷贝。
更进一步，我们可以利用 SIMD 指令集，比如 SSE, AVX, AVX512。这些指令可以一次性加载多个数据单元（例如 128 位、256 位甚至 512 位），然后进行并行操作。
示例（GNU Assembler 风格）：
```c
// 假设我们知道目标和源地址以及长度，并且做了对齐处理
void fast_memcpy(void dest, const void src, size_t n) {
asm volatile (
"mov %[d], %%edi;" // 将目标地址放入 edi
"mov %[s], %%esi;" // 将源地址放入 esi
"mov %[n], %%ecx;" // 将长度放入 ecx
"rep movsb;" // 重复执行 movsb 直到 ecx 为 0
: // no output operands
: [d] "r" (dest), [s] "r" (src), [n] "r" (n) // 输入操作数
: "edi", "esi", "ecx", "memory" // 被修改的寄存器和内存
);
}
```
思考一下：
`rep movsb` 是按字节拷贝的，效率并不算最高。如果我们可以确定数据是按 8 字节、16 字节或 32 字节对齐的，就可以使用 `rep movsq` (Quadword，8字节) 或直接用 SIMD 向量指令进行拷贝。
SIMD 指令可以一次拷贝更多数据，但前提是数据长度和地址都支持。例如，AVX2 可以一次拷贝 256 位（32字节）。我们需要根据不同的长度情况，选择最合适的指令。
针对 `memset`：
`memset` 的目标是填充一个字节值到一块内存中。同样，我们可以利用汇编指令。
对于单个字节的填充，可以使用 `stosb` (Store String Byte) 指令。
对于更高效的填充，可以利用 SIMD 指令，将一个值广播到整个向量寄存器，然后存储到目标内存。
示例（填充某个字节值）：
```c
void fast_memset(void dest, int val, size_t n) {
asm volatile (
"mov %[d], %%edi;" // 目标地址
"movb %[v], %%al;" // 将填充值放入 al 寄存器 (最低字节)
"mov %[n], %%ecx;" // 长度
"rep stosb;" // 重复存储字节
: // no output operands
: [d] "r" (dest), [v] "r" (val), [n] "r" (n)
: "edi", "al", "ecx", "memory"
);
}
```
更快的 `memset`：
我们可以用 SIMD 向量指令来填充。比如用 AVX2，我们可以将一个字节值广播到一个 256 位的向量寄存器中，然后用 `vbroadcastss` (或者 `vbroadcastsd` 等根据数据类型) 将其填充到目标内存。
2. 优化对齐问题
CPU 访问对齐的数据会比非对齐的数据快很多。标准库的 `memcpy` 和 `memset` 已经做了一些对齐处理，但我们可以做得更彻底。
思想：
预处理： 先处理开头和结尾不齐的部分，这部分可以用字节或较小的数据单元操作。
主体处理： 对齐后的大块数据，则使用 SIMD 向量指令，一次性拷贝或填充多个数据单元。
如何实现：
1. 计算对齐偏移量： 确定源地址和目标地址距离下一个对齐边界还有多少字节。
2. 拷贝对齐前的碎片： 用较小的操作（如字节拷贝）先填充这些碎片，直到源和目标地址都对齐到 SIMD 向量的宽度（例如 16 字节、32 字节）。
3. 批量拷贝/填充： 对齐后的主体部分，使用 SIMD 向量指令进行批量拷贝或填充。
4. 拷贝对齐后的碎片： 处理完主体部分后，可能还会剩下一些不足一个向量宽度的数据，用较小的操作拷贝这些剩余部分。
示例思路（以 32 字节对齐为例）：
```c
void optimized_memcpy(void dest, const void src, size_t n) {
// 假设我们有一个 SIMD 版本的 memcpy，一次拷贝 32 字节
// void simd_memcpy_32byte(void dest, const void src);
char d = (char)dest;
const char s = (const char)src;
size_t align_size = 32; // 以 32 字节对齐为例
// 计算对齐的起始点
size_t pre_align_bytes = 0;
if ((uintptr_t)d % align_size != 0 || (uintptr_t)s % align_size != 0) {
pre_align_bytes = align_size ((uintptr_t)d % align_size);
if (pre_align_bytes > n) pre_align_bytes = n;
if (pre_align_bytes == align_size) pre_align_bytes = 0; // 如果已经对齐，则不需要特殊处理
// 拷贝对齐前的部分
for (size_t i = 0; i < pre_align_bytes; ++i) {
d[i] = s[i];
}
d += pre_align_bytes;
s += pre_align_bytes;
n = pre_align_bytes;
}
// 处理主体部分，这里假设我们有 simd_memcpy_32byte 函数
size_t main_loops = n / align_size;
for (size_t i = 0; i < main_loops; ++i) {
// d = simd_memcpy_32byte(d, s); // 实际调用 SIMD 函数
// s += align_size;
// d += align_size;
}
n %= align_size;
// 拷贝对齐后的剩余部分
for (size_t i = 0; i < n; ++i) {
d[i] = s[i];
}
}
```
更进一步： 我们可以根据 CPU 支持的 SIMD 宽度来动态选择。比如 x86 上的 SSE (128位/16字节), AVX (256位/32字节), AVX512 (512位/64字节)。
3. 利用 CPU 的预取指令 (Prefetching)
CPU 在执行指令时，会提前将可能需要的数据加载到缓存中，这可以大大减少等待时间。我们可以通过 `__builtin_prefetch` (GCC/Clang) 或 `_mm_prefetch` (Intel intrinsic) 等方式，主动告诉 CPU 哪些数据可能很快被用到。
思想：
对于 `memcpy`，在拷贝当前数据块的同时，预取下一块或几块数据到缓存。
对于 `memset`，虽然填充值是已知的，但目标内存的读取也可能受益于预取。
示例：
```c
include // For _mm_prefetch
void prefetch_memcpy(void dest, const void src, size_t n) {
char d = (char)dest;
const char s = (const char)src;
size_t block_size = 256; // 预取一个 256 字节的块
for (size_t i = 0; i < n; i += block_size) {
size_t current_block_size = (i + block_size > n) ? (n i) : block_size;
// 预取源数据
_mm_prefetch((const char)s + current_block_size, _MM_HINT_T0); // T0: 极度优先
// 拷贝当前块
// 这里可以使用 memcpy_32byte, 或者更小的块来迭代
for (size_t j = 0; j < current_block_size; ++j) {
d[i + j] = s[i + j];
}
}
}
```
注意： 预取指令的使用需要谨慎。过度预取可能会将不需要的数据加载到缓存，反而挤占了有用数据的空间，影响性能。需要根据实际情况进行调优。
4. 分割任务，多线程并行
如果需要拷贝或填充的数据量非常大，并且 CPU 有多个核心，那么将任务分割成多个小块，在不同的线程上并行执行，是提升性能的有效手段。
思想：
将总的拷贝/填充任务分成 N 份（N 为核心数或略多）。
每个线程负责处理其中的一份。
使用线程同步机制（如互斥锁、原子操作）来确保数据的一致性，或者在任务完全独立的情况下避免同步开销。
示例思路：
```c
include // For pthreads
struct CopyArgs {
void dest;
const void src;
size_t size;
};
void copy_thread_func(void arg) {
CopyArgs args = (CopyArgs)arg;
// 在这里调用 optimized_memcpy 或 SIMD 版本的 memcpy
// memcpy(args>dest, args>src, args>size);
return NULL;
}
void parallel_memcpy(void dest, const void src, size_t n) {
int num_threads = sysconf(_SC_NPROCESSORS_ONLN); // 获取CPU核心数
if (num_threads <= 0) num_threads = 1;
pthread_t threads[num_threads];
CopyArgs args[num_threads];
size_t block_size = n / num_threads;
size_t remainder = n % num_threads;
char d_ptr = (char)dest;
const char s_ptr = (const char)src;
for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
args[i].dest = d_ptr;
args[i].src = s_ptr;
args[i].size = block_size + (i == num_threads 1 ? remainder : 0); // 分配剩余字节
pthread_create(&threads[i], NULL, copy_thread_func, &args[i]);
d_ptr += args[i].size;
s_ptr += args[i].size;
}
for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
pthread_join(threads[i], NULL);
}
}
```
需要注意的地方：
线程创建和销毁的开销： 对于非常小的内存块，多线程的开销可能反而大于单线程。需要设置一个阈值。
数据分割的粒度： 合适的块大小很重要，太小会增加线程管理开销，太大则无法充分利用多核。
缓存一致性： 在多线程环境中，需要注意 CPU 缓存的一致性问题。不过对于 `memcpy` 和 `memset` 这种纯粹的内存操作，只要数据块不重叠，通常问题不大。
5. 利用 CPU 特定优化库
很多 CPU 厂商会提供针对其架构优化的库，例如 Intel 的 IPP (Integrated Performance Primitives) 或者 OneAPI Math Kernel Library (oneMKL)。这些库通常包含了高度优化的 `memcpy` 和 `memset` 实现，能够充分利用特定 CPU 的特性。
使用方法：
1. 在你的项目中引入这些库。
2. 调用库中提供的优化函数，而不是标准库的 `memcpy` 和 `memset`。
优势：
由厂商提供，通常是经过大量测试和优化的。
能够充分利用最新的 CPU 指令集和特性。
省去了自己编写和维护底层代码的麻烦。
6. 寻找现成的、高度优化的库
除了厂商库，开源社区也有很多优秀的库，例如 glibc 的 `memcpy` 和 `memset` 实现本身就非常强大，它会根据目标 CPU 架构自动选择最优的实现方式。有些高性能计算库也会提供自己的内存拷贝函数。
三、实战建议与注意事项
基准测试是王道： 在进行任何优化之前，务必先对你的原始代码进行基准测试，测量出当前的性能表现。优化完成后，也要进行对比测试，确保你的优化是有效的。
了解你的目标 CPU： 不同的 CPU 架构对 SIMD 指令的支持程度、缓存大小、内存带宽等都有很大差异。你的优化策略最好能针对你的目标平台进行。
不要过度优化： 优化是有成本的，如果一个优化带来的性能提升非常小，但增加了代码的复杂性，那可能得不偿失。
代码可读性与可维护性： 在追求极致性能的同时，也要兼顾代码的可读性和可维护性。过多的汇编代码或者过于复杂的逻辑可能会让未来的维护变得困难。
编译器优化标志： 确保你使用了合适的编译器优化标志（如 GCC/Clang 的 `O3`, `march=native` 等）。现代编译器本身就做了很多智能的优化。
避免内存重叠的 `memcpy`： 标准库的 `memcpy` 并不处理源和目标内存区域重叠的情况。如果存在重叠，应该使用 `memmove`。你的自定义实现也要注意这一点。
四、总结
想写出比标准库更快的 `memset` 和 `memcpy`，其核心在于 “定制化” 和 “指令集利用”。我们需要深入了解 CPU 的工作原理，利用 SIMD 指令、预取指令，并通过多线程等方式充分挖掘硬件潜力。
从直接使用汇编指令，到优化对齐，再到引入预取和多线程，每一步都是在试图让数据移动得更快、更聪明。当然，你也可以站在巨人的肩膀上，直接使用 Intel IPP、oneMKL 等厂商提供的优化库，它们通常是最好的起点。
最终，选择哪种方法取决于你的具体需求、目标平台以及你愿意投入的时间和精力。记住，最快的 `memset`/`memcpy` 永远是那个最适合你当前场景的那个。
这篇文章，咱就来聊聊怎么把这两个家伙“逼疯”，让它们跑出最快的速度。当然，咱们的目标不是炫技，而是实实在在的性能提升，尤其是在那些需要频繁操作大块内存的场景下，比如图像处理、游戏引擎、数据密集型应用等等。
一、理解 memset 和 memcpy 的“慢”在哪
首先，我们要明白，`memset` 和 `memcpy` 在标准库里的实现已经是高度优化的了。它们通常会利用 CPU 的指令集，比如 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令，来实现并行数据操作。然而，即便是这样，仍然有一些因素会限制它们的极致性能：
通用性带来的开销： 标准库的实现需要考虑各种各样的输入情况，比如内存地址是否对齐、数据长度是否是特定整数倍等。为了处理这些边界情况，可能会引入一些分支判断或者额外的操作，这些都会消耗CPU周期。
缓存未命中： 如果需要拷贝的数据量远大于 CPU 缓存的大小，那么频繁的缓存未命中会导致 CPU 等待从主内存读取数据，这将极大地拖慢速度。
CPU 架构差异： 不同 CPU 架构的指令集、缓存结构、内存控制器都有差异，一个通用的优化可能在某个架构上表现出色，在另一个架构上就未必如此。
数据依赖性： 虽然 `memcpy` 是按顺序拷贝的，但在某些复杂场景下，如果源和目标内存区域有重叠，或者存在其他依赖关系，标准库的实现可能无法进行过于激进的并行处理。
二、动手实践：打造你的专属高速 memset/memcpy
明白了“慢”的原因，我们就能对症下药了。下面是一些能让 `memset` 和 `memcpy` 更快的思路和具体实现方法，我们会从简单到复杂，一步步深入。
1. 绕过标准库：直接使用更底层的汇编指令
这是最直接也是最有效的方法之一。很多 CPU 厂商都会提供高度优化的库函数，它们实际上就是对底层汇编指令的封装。如果我们能直接调用这些指令，或者自己编写汇编代码，就可以绕过标准库的通用性开销。
针对 `memcpy`：
许多现代 CPU 提供了 `rep movsb` (Repeat Move String Byte) 或者 `rep movsq` (Repeat Move String Quadword) 指令。这些指令能够高效地将一块内存拷贝到另一块内存。通过调整 `ECX` (count), `ESI` (source index), `EDI` (destination index) 寄存器，我们可以让 CPU 以极高的效率进行数据拷贝。
更进一步，我们可以利用 SIMD 指令集，比如 SSE, AVX, AVX512。这些指令可以一次性加载多个数据单元（例如 128 位、256 位甚至 512 位），然后进行并行操作。
示例（GNU Assembler 风格）：
```c
// 假设我们知道目标和源地址以及长度，并且做了对齐处理
void fast_memcpy(void dest, const void src, size_t n) {
asm volatile (
"mov %[d], %%edi;" // 将目标地址放入 edi
"mov %[s], %%esi;" // 将源地址放入 esi
"mov %[n], %%ecx;" // 将长度放入 ecx
"rep movsb;" // 重复执行 movsb 直到 ecx 为 0
: // no output operands
: [d] "r" (dest), [s] "r" (src), [n] "r" (n) // 输入操作数
: "edi", "esi", "ecx", "memory" // 被修改的寄存器和内存
);
}
```
思考一下：
`rep movsb` 是按字节拷贝的，效率并不算最高。如果我们可以确定数据是按 8 字节、16 字节或 32 字节对齐的，就可以使用 `rep movsq` (Quadword，8字节) 或直接用 SIMD 向量指令进行拷贝。
SIMD 指令可以一次拷贝更多数据，但前提是数据长度和地址都支持。例如，AVX2 可以一次拷贝 256 位（32字节）。我们需要根据不同的长度情况，选择最合适的指令。
针对 `memset`：
`memset` 的目标是填充一个字节值到一块内存中。同样，我们可以利用汇编指令。
对于单个字节的填充，可以使用 `stosb` (Store String Byte) 指令。
对于更高效的填充，可以利用 SIMD 指令，将一个值广播到整个向量寄存器，然后存储到目标内存。
示例（填充某个字节值）：
```c
void fast_memset(void dest, int val, size_t n) {
asm volatile (
"mov %[d], %%edi;" // 目标地址
"movb %[v], %%al;" // 将填充值放入 al 寄存器 (最低字节)
"mov %[n], %%ecx;" // 长度
"rep stosb;" // 重复存储字节
: // no output operands
: [d] "r" (dest), [v] "r" (val), [n] "r" (n)
: "edi", "al", "ecx", "memory"
);
}
```
更快的 `memset`：
我们可以用 SIMD 向量指令来填充。比如用 AVX2，我们可以将一个字节值广播到一个 256 位的向量寄存器中，然后用 `vbroadcastss` (或者 `vbroadcastsd` 等根据数据类型) 将其填充到目标内存。
2. 优化对齐问题
CPU 访问对齐的数据会比非对齐的数据快很多。标准库的 `memcpy` 和 `memset` 已经做了一些对齐处理，但我们可以做得更彻底。
思想：
预处理： 先处理开头和结尾不齐的部分，这部分可以用字节或较小的数据单元操作。
主体处理： 对齐后的大块数据，则使用 SIMD 向量指令，一次性拷贝或填充多个数据单元。
如何实现：
1. 计算对齐偏移量： 确定源地址和目标地址距离下一个对齐边界还有多少字节。
2. 拷贝对齐前的碎片： 用较小的操作（如字节拷贝）先填充这些碎片，直到源和目标地址都对齐到 SIMD 向量的宽度（例如 16 字节、32 字节）。
3. 批量拷贝/填充： 对齐后的主体部分，使用 SIMD 向量指令进行批量拷贝或填充。
4. 拷贝对齐后的碎片： 处理完主体部分后，可能还会剩下一些不足一个向量宽度的数据，用较小的操作拷贝这些剩余部分。
示例思路（以 32 字节对齐为例）：
```c
void optimized_memcpy(void dest, const void src, size_t n) {
// 假设我们有一个 SIMD 版本的 memcpy，一次拷贝 32 字节
// void simd_memcpy_32byte(void dest, const void src);
char d = (char)dest;
const char s = (const char)src;
size_t align_size = 32; // 以 32 字节对齐为例
// 计算对齐的起始点
size_t pre_align_bytes = 0;
if ((uintptr_t)d % align_size != 0 || (uintptr_t)s % align_size != 0) {
pre_align_bytes = align_size ((uintptr_t)d % align_size);
if (pre_align_bytes > n) pre_align_bytes = n;
if (pre_align_bytes == align_size) pre_align_bytes = 0; // 如果已经对齐，则不需要特殊处理
// 拷贝对齐前的部分
for (size_t i = 0; i < pre_align_bytes; ++i) {
d[i] = s[i];
}
d += pre_align_bytes;
s += pre_align_bytes;
n = pre_align_bytes;
}
// 处理主体部分，这里假设我们有 simd_memcpy_32byte 函数
size_t main_loops = n / align_size;
for (size_t i = 0; i < main_loops; ++i) {
// d = simd_memcpy_32byte(d, s); // 实际调用 SIMD 函数
// s += align_size;
// d += align_size;
}
n %= align_size;
// 拷贝对齐后的剩余部分
for (size_t i = 0; i < n; ++i) {
d[i] = s[i];
}
}
```
更进一步： 我们可以根据 CPU 支持的 SIMD 宽度来动态选择。比如 x86 上的 SSE (128位/16字节), AVX (256位/32字节), AVX512 (512位/64字节)。
3. 利用 CPU 的预取指令 (Prefetching)
CPU 在执行指令时，会提前将可能需要的数据加载到缓存中，这可以大大减少等待时间。我们可以通过 `__builtin_prefetch` (GCC/Clang) 或 `_mm_prefetch` (Intel intrinsic) 等方式，主动告诉 CPU 哪些数据可能很快被用到。
思想：
对于 `memcpy`，在拷贝当前数据块的同时，预取下一块或几块数据到缓存。
对于 `memset`，虽然填充值是已知的，但目标内存的读取也可能受益于预取。
示例：
```c
include
void prefetch_memcpy(void dest, const void src, size_t n) {
char d = (char)dest;
const char s = (const char)src;
size_t block_size = 256; // 预取一个 256 字节的块
for (size_t i = 0; i < n; i += block_size) {
size_t current_block_size = (i + block_size > n) ? (n i) : block_size;
// 预取源数据
_mm_prefetch((const char)s + current_block_size, _MM_HINT_T0); // T0: 极度优先
// 拷贝当前块
// 这里可以使用 memcpy_32byte, 或者更小的块来迭代
for (size_t j = 0; j < current_block_size; ++j) {
d[i + j] = s[i + j];
}
}
}
```
注意： 预取指令的使用需要谨慎。过度预取可能会将不需要的数据加载到缓存，反而挤占了有用数据的空间，影响性能。需要根据实际情况进行调优。
4. 分割任务，多线程并行
如果需要拷贝或填充的数据量非常大，并且 CPU 有多个核心，那么将任务分割成多个小块，在不同的线程上并行执行，是提升性能的有效手段。
思想：
将总的拷贝/填充任务分成 N 份（N 为核心数或略多）。
每个线程负责处理其中的一份。
使用线程同步机制（如互斥锁、原子操作）来确保数据的一致性，或者在任务完全独立的情况下避免同步开销。
示例思路：
```c
include
struct CopyArgs {
void dest;
const void src;
size_t size;
};
void copy_thread_func(void arg) {
CopyArgs args = (CopyArgs)arg;
// 在这里调用 optimized_memcpy 或 SIMD 版本的 memcpy
// memcpy(args>dest, args>src, args>size);
return NULL;
}
void parallel_memcpy(void dest, const void src, size_t n) {
int num_threads = sysconf(_SC_NPROCESSORS_ONLN); // 获取CPU核心数
if (num_threads <= 0) num_threads = 1;
pthread_t threads[num_threads];
CopyArgs args[num_threads];
size_t block_size = n / num_threads;
size_t remainder = n % num_threads;
char d_ptr = (char)dest;
const char s_ptr = (const char)src;
for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
args[i].dest = d_ptr;
args[i].src = s_ptr;
args[i].size = block_size + (i == num_threads 1 ? remainder : 0); // 分配剩余字节
pthread_create(&threads[i], NULL, copy_thread_func, &args[i]);
d_ptr += args[i].size;
s_ptr += args[i].size;
}
for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
pthread_join(threads[i], NULL);
}
}
```
需要注意的地方：
线程创建和销毁的开销： 对于非常小的内存块，多线程的开销可能反而大于单线程。需要设置一个阈值。
数据分割的粒度： 合适的块大小很重要，太小会增加线程管理开销，太大则无法充分利用多核。
缓存一致性： 在多线程环境中，需要注意 CPU 缓存的一致性问题。不过对于 `memcpy` 和 `memset` 这种纯粹的内存操作，只要数据块不重叠，通常问题不大。
5. 利用 CPU 特定优化库
很多 CPU 厂商会提供针对其架构优化的库，例如 Intel 的 IPP (Integrated Performance Primitives) 或者 OneAPI Math Kernel Library (oneMKL)。这些库通常包含了高度优化的 `memcpy` 和 `memset` 实现，能够充分利用特定 CPU 的特性。
使用方法：
1. 在你的项目中引入这些库。
2. 调用库中提供的优化函数，而不是标准库的 `memcpy` 和 `memset`。
优势：
由厂商提供，通常是经过大量测试和优化的。
能够充分利用最新的 CPU 指令集和特性。
省去了自己编写和维护底层代码的麻烦。
6. 寻找现成的、高度优化的库
除了厂商库，开源社区也有很多优秀的库，例如 glibc 的 `memcpy` 和 `memset` 实现本身就非常强大，它会根据目标 CPU 架构自动选择最优的实现方式。有些高性能计算库也会提供自己的内存拷贝函数。
三、实战建议与注意事项
基准测试是王道： 在进行任何优化之前，务必先对你的原始代码进行基准测试，测量出当前的性能表现。优化完成后，也要进行对比测试，确保你的优化是有效的。
了解你的目标 CPU： 不同的 CPU 架构对 SIMD 指令的支持程度、缓存大小、内存带宽等都有很大差异。你的优化策略最好能针对你的目标平台进行。
不要过度优化： 优化是有成本的，如果一个优化带来的性能提升非常小，但增加了代码的复杂性，那可能得不偿失。
代码可读性与可维护性： 在追求极致性能的同时，也要兼顾代码的可读性和可维护性。过多的汇编代码或者过于复杂的逻辑可能会让未来的维护变得困难。
编译器优化标志： 确保你使用了合适的编译器优化标志（如 GCC/Clang 的 `O3`, `march=native` 等）。现代编译器本身就做了很多智能的优化。
避免内存重叠的 `memcpy`： 标准库的 `memcpy` 并不处理源和目标内存区域重叠的情况。如果存在重叠，应该使用 `memmove`。你的自定义实现也要注意这一点。
四、总结
想写出比标准库更快的 `memset` 和 `memcpy`，其核心在于 “定制化” 和 “指令集利用”。我们需要深入了解 CPU 的工作原理，利用 SIMD 指令、预取指令，并通过多线程等方式充分挖掘硬件潜力。
从直接使用汇编指令，到优化对齐，再到引入预取和多线程，每一步都是在试图让数据移动得更快、更聪明。当然，你也可以站在巨人的肩膀上，直接使用 Intel IPP、oneMKL 等厂商提供的优化库，它们通常是最好的起点。
最终，选择哪种方法取决于你的具体需求、目标平台以及你愿意投入的时间和精力。记住，最快的 `memset`/`memcpy` 永远是那个最适合你当前场景的那个。
网友意见
glibc中最新的memcpy和memset都是我写的，我们的代码同时也考虑预取，对齐（编译之后使用-D 可以清晰看到），减少指令跳转错误提升性能,，希望能够帮助你
源代码如下：
a. memcpy:
b. memset:
https:// sourceware.org/ml/libc- alpha/2014-06/msg00480.html
c. memcpy in Linux Kernel
[tip:core/locking] x86, mem: Optimize memcpy by avoiding memory false dependece
Linus Torvalds 的评价： “The code looks clever and nice”!
更多早些我写的glibc 函数代码 ：
http:// blog.csdn.net/linguranu s/archive/2011/02/16/6189676.aspx
代码中主要考虑了内存的读写优化、指令跳转、指令对齐，指令缺失等问题
虽然优化memcpy/memset等glibc函数，然而任何数据的迁移对于整体系统将是非常沉重的负担（RC 导致延迟），坦诚的说如果发现我们的程序中由于memcpy/memset等 成为性能的瓶颈，那么程序在间接的告诉我们架构不正确建议考虑数据引用如零拷贝，如果内容很短（如64字节之内）就直接用按需赋值就好（避免跳转预测失败带来额外的成本），而不是着重进一步优化这些函数。
也许我们学习知识的目的是为了了解事物的规律，然后在工作中避免问题的产生，而不是进一步的优化
写过相关代码，最终的实现能在不同拷贝长度，对齐和不对齐，平均比 memcpy 快40%（gcc4.9, vc 2012），主要是以下几个优化点：
- 策略区别：64字节以内用小内存方案，64K以内用中尺寸方案，大于64K用大内存拷贝方案。
- 查表跳转：拷贝不同小尺寸内存，直接跳转到相应地址解除循环。
- 目标对齐：64字节以上拷贝的先用跳转表方法拷贝几个字节让目标地址对齐，好做后面的事情。
- 矢量拷贝：并行一次性读入N个矢量到 sse2 寄存器，再并行写出。
- 缓存预取：使用 prefetchnta ，提前预取数据，等到真的要用时数据已经到位。
- 内存直写：使用 movntdq 来直写内存，避免缓存污染。
测试结果
针对不同内存尺寸（从32字节到8MB），拷贝若干次，并且针对目标地址和源地址分别对齐和不对齐的情况进行测试，并且给出和 memcpy 的对比时间：
result: gcc4.9 (msvc 2012 got a similar result): benchmark(size=32 bytes, times=16777216): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=180ms memcpy=249 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=170ms memcpy=271 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=179ms memcpy=269 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=180ms memcpy=260 ms benchmark(size=64 bytes, times=16777216): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=162ms memcpy=300 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=199ms memcpy=328 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=410ms memcpy=339 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=390ms memcpy=361 ms benchmark(size=512 bytes, times=8388608): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=160ms memcpy=241 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=200ms memcpy=519 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=313ms memcpy=509 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=311ms memcpy=520 ms benchmark(size=1024 bytes, times=4194304): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=145ms memcpy=179 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=180ms memcpy=430 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=245ms memcpy=430 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=230ms memcpy=455 ms benchmark(size=4096 bytes, times=524288): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=80ms memcpy=80 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=110ms memcpy=205 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=110ms memcpy=224 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=110ms memcpy=200 ms benchmark(size=8192 bytes, times=262144): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=70ms memcpy=78 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=100ms memcpy=222 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=100ms memcpy=210 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=100ms memcpy=230 ms benchmark(size=1048576 bytes, times=2048): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=200ms memcpy=201 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=260ms memcpy=270 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=263ms memcpy=361 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=267ms memcpy=321 ms benchmark(size=4194304 bytes, times=512): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=281ms memcpy=391 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=265ms memcpy=407 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=313ms memcpy=453 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=282ms memcpy=439 ms benchmark(size=8388608 bytes, times=256): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=266ms memcpy=422 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=250ms memcpy=407 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=297ms memcpy=516 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=281ms memcpy=436 ms benchmark random access: memcpy_fast=594ms memcpy=1161ms 实现代码
skywind3000/FastMemcpy · GitHub注意：你用VC的话，请使用 Release+打开优化，别在 Debug下测试，没意义。
相关讨论
我只能说2012年的代码，到目前为止还是比主流的 memcpy 实现快那么多，也难怪不少追求性能的项目都要自己来重新写一下 memcpy。并不排除未来各个平台的标准库会进一步优化，在此之前，为了不对标准库产生过大依赖，一些项目还是选择自己优化了。
终于看到 glibc memcpy的作者 @Ling (对不起@不到）来答题了，我只在少数有限的几台机器上测试得出比 glibc memcpy 快40%的结论，不排除 Ling 考虑的情况比我多，测试比我广，大家可以在自己的机器上进行验证。
相关参考
缓存优化：《
Using Block Prefetch for Optimized Memory Performance》
这篇文章仅仅针对大尺寸对齐的内存拷贝，实际使用有更多情况需要自己手工处理。
Skywind Inside - 内存拷贝优化（1）-小内存拷贝优化Skywind Inside - 内存拷贝优化（2）-全尺寸拷贝优化
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12月20日 更新：继续优化
- 修改了小内存方案：由原来64字节扩大为128字节，由 int 改为 xmm，小内存性能提升 80%
- 修改了中内存方案：从4个xmm寄存器并行拷贝改为8个并行拷贝+prefetch，提升20%左右
- 去除目标地址对齐的分支判断，用一次xmm拷贝完成目标对齐，性能提升10%。
- 增加测试用例：为了贴近实际情况，增加了随机访问，10MB空间内（绝对大于L2尺寸）随机位置，随机长度的拷贝测试，并且为避免随机数生成影响结果，全部提前生成随机数。
最新代码测试结果（可以对比上面的表看新版本性改变情况）：
benchmark(size=32 bytes, times=16777216): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=78ms memcpy=260 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=78ms memcpy=250 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=78ms memcpy=266 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=78ms memcpy=234 ms benchmark(size=64 bytes, times=16777216): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=109ms memcpy=281 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=109ms memcpy=328 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=109ms memcpy=343 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=93ms memcpy=344 ms benchmark(size=512 bytes, times=8388608): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=125ms memcpy=218 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=156ms memcpy=484 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=172ms memcpy=546 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=172ms memcpy=515 ms benchmark(size=1024 bytes, times=4194304): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=109ms memcpy=172 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=187ms memcpy=453 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=172ms memcpy=437 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=156ms memcpy=452 ms benchmark(size=4096 bytes, times=524288): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=62ms memcpy=78 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=109ms memcpy=202 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=94ms memcpy=203 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=110ms memcpy=218 ms benchmark(size=8192 bytes, times=262144): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=62ms memcpy=78 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=78ms memcpy=202 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=78ms memcpy=203 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=94ms memcpy=203 ms benchmark(size=1048576 bytes, times=2048): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=203ms memcpy=191 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=219ms memcpy=281 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=218ms memcpy=328 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=218ms memcpy=312 ms benchmark(size=4194304 bytes, times=512): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=312ms memcpy=406 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=296ms memcpy=421 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=312ms memcpy=468 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=297ms memcpy=452 ms benchmark(size=8388608 bytes, times=256): result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=281ms memcpy=452 ms result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=280ms memcpy=468 ms result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=298ms memcpy=514 ms result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=344ms memcpy=472 ms benchmark random access: memcpy_fast=515ms memcpy=1014ms 对比 rte_memcpy
根据 Ling的推荐对比了 rte_memcpy，gcc升级到5.1（rte需要avx1），memcpy_fast任然是sse2，等有空可以改个avx版本，三个内存拷贝同时评测，为了增加准确性，增加了一些尺寸，比如37字节，71字节之类的非对齐尺寸：
benchmark(size=32 bytes, times=16777216): (dst aligned, src aligned): memcpy_fast=47ms rte_memcpy=31ms memcpy=250ms (dst aligned, src unalign): memcpy_fast=46ms rte_memcpy=62ms memcpy=249ms (dst unalign, src aligned): memcpy_fast=47ms rte_memcpy=58ms memcpy=234ms (dst unalign, src unalign): memcpy_fast=46ms rte_memcpy=46ms memcpy=234ms benchmark(size=37 bytes, times=16777216): (dst aligned, src aligned): memcpy_fast=47ms rte_memcpy=47ms memcpy=266ms (dst aligned, src unalign): memcpy_fast=47ms rte_memcpy=47ms memcpy=265ms (dst unalign, src aligned): memcpy_fast=47ms rte_memcpy=47ms memcpy=265ms (dst unalign, src unalign): memcpy_fast=46ms rte_memcpy=46ms memcpy=272ms benchmark(size=64 bytes, times=16777216): (dst aligned, src aligned): memcpy_fast=63ms rte_memcpy=31ms memcpy=312ms (dst aligned, src unalign): memcpy_fast=47ms rte_memcpy=47ms memcpy=297ms (dst unalign, src aligned): memcpy_fast=78ms rte_memcpy=62ms memcpy=312ms (dst unalign, src unalign): memcpy_fast=47ms rte_memcpy=47ms memcpy=281ms benchmark(size=71 bytes, times=16777216): (dst aligned, src aligned): memcpy_fast=63ms rte_memcpy=62ms memcpy=343ms (dst aligned, src unalign): memcpy_fast=63ms rte_memcpy=94ms memcpy=343ms (dst unalign, src aligned): memcpy_fast=93ms rte_memcpy=63ms memcpy=327ms (dst unalign, src unalign): memcpy_fast=62ms rte_memcpy=78ms memcpy=328ms benchmark(size=512 bytes, times=8388608): (dst aligned, src aligned): memcpy_fast=141ms rte_memcpy=109ms memcpy=220ms (dst aligned, src unalign): memcpy_fast=156ms rte_memcpy=156ms memcpy=515ms (dst unalign, src aligned): memcpy_fast=141ms rte_memcpy=156ms memcpy=483ms (dst unalign, src unalign): memcpy_fast=203ms rte_memcpy=156ms memcpy=501ms benchmark(size=523 bytes, times=8388608): (dst aligned, src aligned): memcpy_fast=140ms rte_memcpy=172ms memcpy=530ms (dst aligned, src unalign): memcpy_fast=172ms rte_memcpy=172ms memcpy=546ms (dst unalign, src aligned): memcpy_fast=156ms rte_memcpy=218ms memcpy=561ms (dst unalign, src unalign): memcpy_fast=187ms rte_memcpy=202ms memcpy=577ms benchmark(size=1024 bytes, times=4194304): (dst aligned, src aligned): memcpy_fast=125ms rte_memcpy=125ms memcpy=188ms (dst aligned, src unalign): memcpy_fast=156ms rte_memcpy=125ms memcpy=499ms (dst unalign, src aligned): memcpy_fast=171ms rte_memcpy=156ms memcpy=484ms (dst unalign, src unalign): memcpy_fast=156ms rte_memcpy=156ms memcpy=499ms benchmark(size=4096 bytes, times=524288): (dst aligned, src aligned): memcpy_fast=62ms rte_memcpy=47ms memcpy=78ms (dst aligned, src unalign): memcpy_fast=109ms rte_memcpy=78ms memcpy=219ms (dst unalign, src aligned): memcpy_fast=78ms rte_memcpy=78ms memcpy=203ms (dst unalign, src unalign): memcpy_fast=78ms rte_memcpy=63ms memcpy=250ms benchmark(size=8192 bytes, times=262144): (dst aligned, src aligned): memcpy_fast=78ms rte_memcpy=47ms memcpy=63ms (dst aligned, src unalign): memcpy_fast=94ms rte_memcpy=63ms memcpy=203ms (dst unalign, src aligned): memcpy_fast=78ms rte_memcpy=62ms memcpy=202ms (dst unalign, src unalign): memcpy_fast=78ms rte_memcpy=62ms memcpy=203ms benchmark(size=1048576 bytes, times=2048): (dst aligned, src aligned): memcpy_fast=218ms rte_memcpy=219ms memcpy=187ms (dst aligned, src unalign): memcpy_fast=219ms rte_memcpy=265ms memcpy=296ms (dst unalign, src aligned): memcpy_fast=218ms rte_memcpy=265ms memcpy=312ms (dst unalign, src unalign): memcpy_fast=218ms rte_memcpy=249ms memcpy=281ms benchmark(size=4194304 bytes, times=512): (dst aligned, src aligned): memcpy_fast=312ms rte_memcpy=437ms memcpy=422ms (dst aligned, src unalign): memcpy_fast=281ms rte_memcpy=422ms memcpy=440ms (dst unalign, src aligned): memcpy_fast=327ms rte_memcpy=405ms memcpy=437ms (dst unalign, src unalign): memcpy_fast=327ms rte_memcpy=422ms memcpy=421ms benchmark(size=8388608 bytes, times=256): (dst aligned, src aligned): memcpy_fast=312ms rte_memcpy=406ms memcpy=390ms (dst aligned, src unalign): memcpy_fast=283ms rte_memcpy=421ms memcpy=439ms (dst unalign, src aligned): memcpy_fast=312ms rte_memcpy=407ms memcpy=484ms (dst unalign, src unalign): memcpy_fast=297ms rte_memcpy=390ms memcpy=423ms benchmark random access: memcpy_fast=517ms rte_memcpy=592ms memcpy=1014ms 这里就不分析了，大家自己看上面数据吧，感兴趣可以看评论区讨论和代码，或者自己跑一下代码看看不同编译器，标准库，主机上的表现。
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