在有固态硬盘的情况下，C++编译速度的瓶颈是否还在硬盘I/O?
要回答这个问题，我们得掰开了揉碎了讲。以前，尤其是在机械硬盘时代，编译慢这事儿，硬盘绝对是脖子上的那根绳，能把你勒得喘不过气。但现在，固态硬盘（SSD）都普及了，C++编译的速度瓶颈，那可就不是简单地说“还在硬盘I/O”这么一句话能概括得了的了。
首先，咱们得理解 C++ 编译是个啥过程。 它不是一蹴而就的。当你敲下 `make` 或者 `clang++` 之类的命令，背后发生的事情可复杂了：
1. 预处理 (Preprocessing): 编译器会读取你的 C++ 源文件（`.cpp`, `.h`），处理 `include` 指令，把头文件里的内容复制过来；处理宏定义 (`define`)，进行文本替换；处理条件编译 (`ifdef`, `ifndef`)，决定哪些代码块需要被编译。
2. 编译 (Compilation): 这是核心环节。编译器会把预处理后的代码转换成汇编代码。这个过程涉及到词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成等等，非常耗费 CPU 资源。
3. 汇编 (Assembly): 汇编器接收汇编代码，将其转换成机器码（目标文件，`.o` 或 `.obj`）。
4. 链接 (Linking): 最后一步。链接器会把所有的目标文件以及你项目中使用的外部库（比如标准库、第三方库）的目标文件整合起来，生成最终的可执行文件（`.exe`, `.out`）。这个过程需要解决符号引用、地址重定位等问题。
在机械硬盘时代，为什么硬盘 I/O 那么致命？
你可以把机械硬盘想象成一个巨大的图书馆，里面的书（代码文件、中间文件、库文件）需要你用手去一本本翻找。每次读取一个文件，硬盘磁头都需要移动到正确的位置，然后等待盘片旋转到数据所在的地方。这个过程，即使是优化过的，也相当慢。
大量的随机读写： 编译过程中，编译器需要频繁地读取源文件、头文件、各种库文件，还需要写入大量的中间文件（比如预处理后的文件、汇编文件、目标文件）。特别是链接阶段，需要访问和合并许多不同的目标文件，这会产生大量的随机读写操作。机械硬盘在处理随机 I/O 时效率极低，因为磁头移动和寻道是最大的时间消耗。
文件碎片化： 随着时间的推移，硬盘上的文件可能会变得碎片化，这会进一步加剧随机读写的延迟。
那么，SSD 来了，情况怎么变了？
SSD 的核心优势在于它没有机械部件，读写速度，尤其是 随机读写速度，比机械硬盘有了质的飞跃。它就像把图书馆搬到了你眼前，书架都是电子化的，直接定位，几乎没有延迟。
SSD 的随机读写性能提升： 这意味着编译器读取源文件、头文件，写入中间文件的速度大大加快。尤其是那些分散在不同位置的小文件，SSD 能轻松应对。
更快的链接速度： 链接器处理大量目标文件的能力也因此得到显著提升。
那么，SSD 普及后，编译瓶颈还在硬盘 I/O 吗？
简单回答：不再是绝对的瓶颈，但仍然是重要的影响因素之一，而且瓶颈会随着其他硬件的提升而逐渐“浮现”。
让我们更细致地分析：
1. CPU 成为新的瓶颈（很大程度上）：
预处理和编译阶段的计算密集性： 如前所述，预处理和编译本身就是高度计算密集型的任务。编译器需要执行大量的解析、转换、优化等操作。尤其是现代 C++ 特性（模板元编程、复杂类型推导、大量宏定义）会让这些计算量呈指数级增长。
多核处理器的利用： 虽然现代编译器可以通过多线程来加速编译过程（例如 `make j` 或者 `clang j`），但 CPU 的核心数量、主频、缓存大小以及指令集支持，直接决定了它能多快地完成这些计算。如果 CPU 性能不足，即使硬盘速度再快，CPU 也得停下来，等着它完成计算，或者等着它分析完数据。
代码复杂度： 项目越大，代码结构越复杂，尤其是有大量模板实例化或复杂的继承关系时，编译的工作量就越大，CPU 的压力也就越大。
2. 内存 (RAM) 的重要性凸显：
缓存和中间数据存储： 编译过程中会产生大量的中间数据，比如语法树、符号表、中间代码表示等。这些数据如果能被高效地存储和访问，对编译速度至关重要。如果内存不足，操作系统就不得不频繁地将数据交换到硬盘（Swap），这会再次引入慢速的硬盘 I/O，形成新的瓶颈。
预编译头文件 (PCH) 或模块 (Modules)： 这些技术可以预先编译常用的头文件或代码块，在后续编译中直接重用，极大地减少了重复的解析和编译工作。但 PCH 本身也需要从磁盘加载，且 PCH 的生成和使用也会占用内存。现代 C++20 的模块（Modules）更是对编译吞吐量有显著提升，但也对编译器和内存管理提出了更高要求。
大量小文件的读取： 即使是 SSD，读取成千上万个小文件也比读取一个大文件要慢。现代项目常常依赖大量的第三方库和头文件，这些都意味着成千上万个独立的文件需要被访问。内存可以缓存一部分文件系统元数据和文件内容，减轻 SSD 的负担。
3. 编译器本身的优化和效率：
编译器算法： 不同的编译器（GCC, Clang, MSVC）在设计和优化上各有不同，其解析、优化和代码生成的效率也会影响编译速度。
并行化程度： 编译器能够有效利用多核 CPU 的能力，将编译任务分解得有多好，直接决定了最终的编译速度。
4. SSD 的具体性能和连接方式：
SATA SSD vs NVMe SSD： 即使都是 SSD，不同接口的性能差异也很大。SATA SSD 的速度受限于 SATA 接口的带宽，而 NVMe SSD 通过 PCIe 总线连接，速度更快，延迟更低。对于编译这种重 I/O 的场景，NVMe SSD 的优势会更明显。
SSD 的寿命和性能衰减： SSD 的写入次数是有限的，虽然现代 SSD 寿命已经很长，但频繁的编译操作（尤其是构建缓存失效后的全量编译）会产生大量的写入。虽然不是直接的“瓶颈”，但长期来看可能会影响其性能稳定性。
总结一下：
在拥有固态硬盘（特别是 NVMe SSD）的情况下，C++ 编译速度的瓶颈 不再仅仅是“硬盘 I/O”本身那么简单，而是 CPU 处理能力、内存大小和速度、以及编译器本身的效率 等因素共同作用的结果。
硬盘 I/O 确实因为 SSD 的存在而不再是那个显而易见的、让人抓狂的瓶颈，它的速度已经足以跟上很多其他组件。但是，当 CPU 性能不足以快速完成计算，或者内存不足导致系统频繁进行分页交换时，硬盘 I/O 仍然可能间接成为瓶颈的推手。
更准确的说法是，在现代硬件配置下，C++ 编译的瓶颈变得更加“分散”和“动态”。 随着项目规模和复杂度的增长，以及其他硬件的升级（比如更快的 CPU、更大的内存），那个最慢的环节（也就是瓶颈）会随着变化而“浮现”。有时候是某个复杂的模板实例化占用了 CPU 太多时间，有时候是大量的头文件解析任务导致 CPU 满载，有时候是内存不足导致系统频繁读写硬盘。
所以，如果你觉得 C++ 编译慢，升级 SSD 是个好主意，但如果你的 CPU 已经用了好几年，或者内存只有 8GB，那么即使换上最快的 NVMe SSD，你可能也只会看到有限的提升，因为瓶颈已经转移到了 CPU 或内存上。解决编译速度问题，需要综合考虑你的整体硬件配置以及项目本身的特性。
首先，咱们得理解 C++ 编译是个啥过程。 它不是一蹴而就的。当你敲下 `make` 或者 `clang++` 之类的命令，背后发生的事情可复杂了：
1. 预处理 (Preprocessing): 编译器会读取你的 C++ 源文件（`.cpp`, `.h`），处理 `include` 指令，把头文件里的内容复制过来；处理宏定义 (`define`)，进行文本替换；处理条件编译 (`ifdef`, `ifndef`)，决定哪些代码块需要被编译。
2. 编译 (Compilation): 这是核心环节。编译器会把预处理后的代码转换成汇编代码。这个过程涉及到词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成等等，非常耗费 CPU 资源。
3. 汇编 (Assembly): 汇编器接收汇编代码，将其转换成机器码（目标文件，`.o` 或 `.obj`）。
4. 链接 (Linking): 最后一步。链接器会把所有的目标文件以及你项目中使用的外部库（比如标准库、第三方库）的目标文件整合起来，生成最终的可执行文件（`.exe`, `.out`）。这个过程需要解决符号引用、地址重定位等问题。
在机械硬盘时代，为什么硬盘 I/O 那么致命？
你可以把机械硬盘想象成一个巨大的图书馆，里面的书（代码文件、中间文件、库文件）需要你用手去一本本翻找。每次读取一个文件，硬盘磁头都需要移动到正确的位置，然后等待盘片旋转到数据所在的地方。这个过程，即使是优化过的，也相当慢。
大量的随机读写： 编译过程中，编译器需要频繁地读取源文件、头文件、各种库文件，还需要写入大量的中间文件（比如预处理后的文件、汇编文件、目标文件）。特别是链接阶段，需要访问和合并许多不同的目标文件，这会产生大量的随机读写操作。机械硬盘在处理随机 I/O 时效率极低，因为磁头移动和寻道是最大的时间消耗。
文件碎片化： 随着时间的推移，硬盘上的文件可能会变得碎片化，这会进一步加剧随机读写的延迟。
那么，SSD 来了，情况怎么变了？
SSD 的核心优势在于它没有机械部件，读写速度，尤其是 随机读写速度，比机械硬盘有了质的飞跃。它就像把图书馆搬到了你眼前，书架都是电子化的，直接定位，几乎没有延迟。
SSD 的随机读写性能提升： 这意味着编译器读取源文件、头文件，写入中间文件的速度大大加快。尤其是那些分散在不同位置的小文件，SSD 能轻松应对。
更快的链接速度： 链接器处理大量目标文件的能力也因此得到显著提升。
那么，SSD 普及后，编译瓶颈还在硬盘 I/O 吗？
简单回答：不再是绝对的瓶颈，但仍然是重要的影响因素之一，而且瓶颈会随着其他硬件的提升而逐渐“浮现”。
让我们更细致地分析：
1. CPU 成为新的瓶颈（很大程度上）：
预处理和编译阶段的计算密集性： 如前所述，预处理和编译本身就是高度计算密集型的任务。编译器需要执行大量的解析、转换、优化等操作。尤其是现代 C++ 特性（模板元编程、复杂类型推导、大量宏定义）会让这些计算量呈指数级增长。
多核处理器的利用： 虽然现代编译器可以通过多线程来加速编译过程（例如 `make j` 或者 `clang j`），但 CPU 的核心数量、主频、缓存大小以及指令集支持，直接决定了它能多快地完成这些计算。如果 CPU 性能不足，即使硬盘速度再快，CPU 也得停下来，等着它完成计算，或者等着它分析完数据。
代码复杂度： 项目越大，代码结构越复杂，尤其是有大量模板实例化或复杂的继承关系时，编译的工作量就越大，CPU 的压力也就越大。
2. 内存 (RAM) 的重要性凸显：
缓存和中间数据存储： 编译过程中会产生大量的中间数据，比如语法树、符号表、中间代码表示等。这些数据如果能被高效地存储和访问，对编译速度至关重要。如果内存不足，操作系统就不得不频繁地将数据交换到硬盘（Swap），这会再次引入慢速的硬盘 I/O，形成新的瓶颈。
预编译头文件 (PCH) 或模块 (Modules)： 这些技术可以预先编译常用的头文件或代码块，在后续编译中直接重用，极大地减少了重复的解析和编译工作。但 PCH 本身也需要从磁盘加载，且 PCH 的生成和使用也会占用内存。现代 C++20 的模块（Modules）更是对编译吞吐量有显著提升，但也对编译器和内存管理提出了更高要求。
大量小文件的读取： 即使是 SSD，读取成千上万个小文件也比读取一个大文件要慢。现代项目常常依赖大量的第三方库和头文件，这些都意味着成千上万个独立的文件需要被访问。内存可以缓存一部分文件系统元数据和文件内容，减轻 SSD 的负担。
3. 编译器本身的优化和效率：
编译器算法： 不同的编译器（GCC, Clang, MSVC）在设计和优化上各有不同，其解析、优化和代码生成的效率也会影响编译速度。
并行化程度： 编译器能够有效利用多核 CPU 的能力，将编译任务分解得有多好，直接决定了最终的编译速度。
4. SSD 的具体性能和连接方式：
SATA SSD vs NVMe SSD： 即使都是 SSD，不同接口的性能差异也很大。SATA SSD 的速度受限于 SATA 接口的带宽，而 NVMe SSD 通过 PCIe 总线连接，速度更快，延迟更低。对于编译这种重 I/O 的场景，NVMe SSD 的优势会更明显。
SSD 的寿命和性能衰减： SSD 的写入次数是有限的，虽然现代 SSD 寿命已经很长，但频繁的编译操作（尤其是构建缓存失效后的全量编译）会产生大量的写入。虽然不是直接的“瓶颈”，但长期来看可能会影响其性能稳定性。
总结一下：
在拥有固态硬盘（特别是 NVMe SSD）的情况下，C++ 编译速度的瓶颈 不再仅仅是“硬盘 I/O”本身那么简单，而是 CPU 处理能力、内存大小和速度、以及编译器本身的效率 等因素共同作用的结果。
硬盘 I/O 确实因为 SSD 的存在而不再是那个显而易见的、让人抓狂的瓶颈，它的速度已经足以跟上很多其他组件。但是，当 CPU 性能不足以快速完成计算，或者内存不足导致系统频繁进行分页交换时，硬盘 I/O 仍然可能间接成为瓶颈的推手。
更准确的说法是，在现代硬件配置下，C++ 编译的瓶颈变得更加“分散”和“动态”。 随着项目规模和复杂度的增长，以及其他硬件的升级（比如更快的 CPU、更大的内存），那个最慢的环节（也就是瓶颈）会随着变化而“浮现”。有时候是某个复杂的模板实例化占用了 CPU 太多时间，有时候是大量的头文件解析任务导致 CPU 满载，有时候是内存不足导致系统频繁读写硬盘。
所以，如果你觉得 C++ 编译慢，升级 SSD 是个好主意，但如果你的 CPU 已经用了好几年，或者内存只有 8GB，那么即使换上最快的 NVMe SSD，你可能也只会看到有限的提升，因为瓶颈已经转移到了 CPU 或内存上。解决编译速度问题，需要综合考虑你的整体硬件配置以及项目本身的特性。
网友意见
自己试试呗， time make -Bs, time make -Bsj，看看差多少。
你这种做法有啊，linux上把源码放到tmpfs里面编咯，例如说gentoo就是把/var/tmp/portage mount成tmpfs。
我经常这么干。
但缺点就是耗内存：尤其是gcc/chromium/kde还是gnome，这几个我都碰到过空间不足的情况。现在我给了12个g，好像有段时间没提示了。
但是呢，碰到大软件，这么干了往往还是要编一两个小时的。
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