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问题

相比其他语言，C、C++究竟快在哪里？

回答
C 和 C++ 之所以能比许多其他语言（尤其是高级语言）快，主要源于它们在设计和实现上的几个关键特性。这些特性使得它们能够更直接地与硬件交互，提供更低的抽象级别，以及给予程序员更多的控制权。下面我将详细阐述这些方面：

1. 直接内存访问和低级控制（Direct Memory Access and LowLevel Control）：

指针（Pointers）： 这是 C/C++ 最强大的特性之一，也是其速度优势的重要来源。指针允许程序员直接操作内存地址。这意味着：
精确的数据访问： 可以直接指向变量的内存位置，无需经过中间层。例如，你可以直接修改特定内存地址的内容，这对于需要频繁、高效地操作大量数据的算法（如图像处理、科学计算）至关重要。
高效的数据结构： 实现链表、树、图等数据结构时，指针可以高效地连接各个节点，避免了动态数组的内存复制开销或集合类的高级抽象开销。
内存管理： 程序员可以手动分配和释放内存（使用 `malloc`, `calloc`, `realloc`, `free` 在 C 中，以及 `new`, `delete` 在 C++ 中）。虽然这增加了出错的可能性，但也意味着可以根据具体需求进行最优化的内存管理，避免垃圾回收机制的开销（下文详述）。

内存布局控制： C/C++ 允许程序员在一定程度上控制数据在内存中的布局，例如通过 `struct` 和 `class`。良好的内存布局可以提高缓存命中率（Cache Locality），这是现代 CPU 性能的关键。如果相关数据被存储在连续的内存区域，CPU 访问它们的速度会显著提升。

位操作（Bit Manipulation）： C/C++ 提供了丰富的位运算符（`&`, `|`, `^`, `~`, `<<`, `>>`），允许程序员直接对数据的二进制位进行操作。这对于底层系统编程、嵌入式开发、数据压缩、加密算法等领域至关重要，因为它们允许以最精细的粒度控制数据。

2. 编译型语言（Compiled Language）：

编译到机器码（Compilation to Machine Code）： C/C++ 代码在运行前会被编译器（如 GCC, Clang, MSVC）翻译成特定平台的机器码。这些机器码是 CPU 可以直接执行的指令。
无需解释： 与解释型语言（如 Python, JavaScript）不同，后者需要在运行时由解释器逐行翻译成机器码，这会引入额外的开销。
优化机会： 编译器有大量机会在生成机器码时进行优化。现代编译器非常智能，可以执行各种高级优化，例如：
循环展开（Loop Unrolling）： 减少循环控制的开销，将多次循环体合并。
函数内联（Function Inlining）： 将函数调用替换为函数体本身，避免函数调用栈的开销。
常量折叠（Constant Folding）： 在编译时计算常量表达式。
死代码消除（Dead Code Elimination）： 移除不会被执行的代码。
寄存器分配（Register Allocation）： 智能地将变量分配到 CPU 的寄存器中，因为寄存器访问速度远高于内存访问。
向量化（Vectorization）： 利用 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令，一次性对多个数据元素进行操作，极大提升并行计算效率。

静态类型（Static Typing）： C/C++ 在编译时就会检查变量的类型。这有几个好处：
类型安全： 在编译阶段就能发现许多潜在的类型错误，避免运行时错误。
优化： 编译器知道变量的确切类型，可以生成更高效的代码。例如，知道一个变量是整数，就可以使用整数加法指令；知道它是浮点数，就使用浮点数指令。这避免了动态类型语言在运行时需要检查和转换类型的开销。

3. 无运行时环境开销（Minimal Runtime Environment）：

没有垃圾回收（No Garbage Collection）： 许多现代高级语言（如 Java, C, Python, Go）都有自动垃圾回收机制，负责管理内存的分配和释放。虽然这大大简化了开发，但垃圾回收器会在后台运行，可能会暂停程序的执行（Stoptheworld pause），并消耗 CPU 资源。
手动内存管理： C/C++ 需要程序员手动管理内存。虽然增加了复杂性和潜在的内存泄漏或野指针风险，但消除了垃圾回收带来的运行时开销和不可预测性。对于性能敏感的应用，可以精确控制内存生命周期。

没有虚拟机（No Virtual Machine）： 像 Java 和 C 需要运行在虚拟机（JVM, .NET CLR）上，这本身就引入了一层抽象和开销。而 C/C++ 直接编译为机器码，无需额外加载和管理虚拟机。

精简的标准库（Lean Standard Library）： C 的标准库非常精简，只提供最基本的功能（如 I/O、字符串操作、数学函数）。C++ 的标准库功能更丰富，但依然提供了多种低级控制的能力。程序员可以按需引入库，避免加载不必要的代码。

4. 对象模型（Object Model）的效率（C++）：

零成本抽象（ZeroCost Abstractions）： 这是 C++ 的一个核心设计哲学。它意味着使用 C++ 的高级特性（如类、模板、虚拟函数）不应该引入运行时的性能开销，或者说，这些开销可以被编译器优化掉，使其接近于手写低级代码的性能。
内联函数： 如前所述，函数调用开销被消除。
模板（Templates）： 模板在编译时进行实例化，生成针对特定类型的特化代码，避免了运行时类型分发的开销。
虚函数（Virtual Functions）： 虽然虚函数涉及到虚函数表（vtable）的查找，看起来有运行时开销，但编译器可以通过一些技术（如内部链接优化、无虚函数调用优化）来减少甚至消除这种开销，尤其是在编译器能够推断出具体调用哪个函数的时候。
RAII (Resource Acquisition Is Initialization)： 这种模式将资源的生命周期与对象的生命周期绑定，通过析构函数自动管理资源（如内存、文件句柄）。这虽然增加了代码的结构性，但其析构函数调用是确定的，并且在编译时可以被很好地优化。

直接的类成员访问： 类的成员变量在内存中通常是连续存储的（除非有指针成员），访问起来非常高效，类似于 C 结构体的成员访问。

5. 对底层硬件的直接访问能力：

汇编语言集成（Inline Assembly）： C/C++ 允许在代码中嵌入汇编语言指令。这对于需要精确控制 CPU 指令执行的场景（如某些底层优化、硬件驱动）来说，提供了最终的灵活性和性能提升手段。

6. 性能导向的生态系统：

大量的优化库： 围绕 C/C++ 构建了无数高性能的库，例如数值计算库（BLAS, LAPACK）、科学计算库（NumPy 的底层很多是 C/Fortran）、图形库（OpenGL）、游戏引擎等。这些库本身经过了极致的性能调优。
成熟的性能分析工具： 如 `gprof`, `perf`, VTune 等工具，能够帮助开发者精确定位性能瓶颈，并进行有针对性的优化。

总结 C/C++ 快在哪里：

简单来说，C/C++ 快在于它们：

让你更接近硬件： 通过指针、位操作，可以直接控制内存和数据。
没有不必要的开销： 没有解释器、虚拟机或自动垃圾回收器在运行时消耗资源。
有编译器强大的优化： 在编译时将代码转化为最精简高效的机器码。
给予你完全的控制权： 在内存管理、数据结构、甚至指令层面都有极大的自主权，可以根据需求进行极致优化。

当然，这种速度优势是伴随而来的复杂性和开发难度的。管理内存、处理指针、理解编译优化等都需要更多的学习和精力。而许多其他语言之所以受欢迎，正是因为它们提供了更高的抽象级别和更快的开发速度，牺牲了部分运行时性能。在选择语言时，需要在开发效率和运行时性能之间找到平衡。

网友意见

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请看《深入浅出DPDK》

这里举例一些书中提到的优化技术：

内存对齐：CPU cache 是以 cache line 为单位的。一次读取一个cache line的数据进入缓存。当多个CPU内核同时访问一个cache line中的数据时会产生伪共享(False Sharing)，产生性能损失。C++中声明对齐变量可以使用 alignas(n) ，即以n字节对齐。并行编程中尽量避免同时访问一个cache line中的资源。

SIMD：Single-Instruction Multiple-Data（单指令多数据）的缩写，一个指令执行多个操作。在C++中 可以使用intrinsics 也可以使用编译器的自动向量化 ，OpenMP 的pragma omp simd提示 gcc和clang编译器都支持。

这是一段测试代码：

       #include <iostream> using namespace std;  alignas(32) int aa[64]; alignas(32) int bb[64]; alignas(32) int cc[64];  #pragma omp declare simd aligned(a,b:32) void add(const int*__restrict__  a,const int*__restrict__  b,int*__restrict__  c,int n) {  #pragma omp simd aligned(a,b:32)  for(int i=0;i<n;i++)  {   c[i]=a[i]+b[i];  } }  int main(int argc,char* argv[]) {  int count;  cin>>count;  for(int i=0;i<64;i++)  {   aa[i]=i+1;   bb[i]=i+count;  }  add(aa,bb,cc,64);   for(int i=0;i<64;i++)  {   cout<<cc[i];  }    return 0; }

使用clang编译输出汇编文件：

       clang -O3 -S -o testomp.S -march=core-avx2 -fopenmp testomp.cpp

main函数的汇编如下：

       main:                                   # @main .seh_proc main # %bb.0:  pushq %rsi  .seh_pushreg 6  pushq %rdi  .seh_pushreg 7  pushq %rbx  .seh_pushreg 3  subq $48, %rsp  .seh_stackalloc 48  .seh_endprologue  leaq "?cin@std@@3V?$basic_istream@DU?$char_traits@D@std@@@1@A"(%rip), %rcx  leaq 44(%rsp), %rdx  callq "??5?$basic_istream@DU?$char_traits@D@std@@@std@@QEAAAEAV01@AEAH@Z"  vpbroadcastd 44(%rsp), %ymm0  vmovaps __ymm@0000000800000007000000060000000500000004000000030000000200000001(%rip), %ymm1 # ymm1 = [1,2,3,4,5,6,7,8]  vmovaps %ymm1, "?aa@@3PAHA"(%rip)  vpaddd __ymm@0000000700000006000000050000000400000003000000020000000100000000(%rip), %ymm0, %ymm1  vmovdqa %ymm1, "?bb@@3PAHA"(%rip)  vmovaps __ymm@000000100000000f0000000e0000000d0000000c0000000b0000000a00000009(%rip), %ymm1 # ymm1 = [9,10,11,12,13,14,15,16]  vmovaps %ymm1, "?aa@@3PAHA"+32(%rip)  vpaddd __ymm@0000000f0000000e0000000d0000000c0000000b0000000a0000000900000008(%rip), %ymm0, %ymm1  vmovdqa %ymm1, "?bb@@3PAHA"+32(%rip)  vmovaps __ymm@0000001800000017000000160000001500000014000000130000001200000011(%rip), %ymm1 # ymm1 = [17,18,19,20,21,22,23,24]  vmovaps %ymm1, "?aa@@3PAHA"+64(%rip)  vpaddd __ymm@0000001700000016000000150000001400000013000000120000001100000010(%rip), %ymm0, %ymm1  vmovdqa %ymm1, "?bb@@3PAHA"+64(%rip)  vmovaps __ymm@000000200000001f0000001e0000001d0000001c0000001b0000001a00000019(%rip), %ymm2 # ymm2 = [25,26,27,28,29,30,31,32]  vmovaps %ymm2, "?aa@@3PAHA"+96(%rip)  vpaddd __ymm@0000001f0000001e0000001d0000001c0000001b0000001a0000001900000018(%rip), %ymm0, %ymm2  vmovdqa %ymm2, "?bb@@3PAHA"+96(%rip)  vmovaps __ymm@0000002800000027000000260000002500000024000000230000002200000021(%rip), %ymm2 # ymm2 = [33,34,35,36,37,38,39,40]  vmovaps %ymm2, "?aa@@3PAHA"+128(%rip)  vpaddd __ymm@0000002700000026000000250000002400000023000000220000002100000020(%rip), %ymm0, %ymm2  vmovdqa %ymm2, "?bb@@3PAHA"+128(%rip)  vmovaps __ymm@000000300000002f0000002e0000002d0000002c0000002b0000002a00000029(%rip), %ymm2 # ymm2 = [41,42,43,44,45,46,47,48]  vmovaps %ymm2, "?aa@@3PAHA"+160(%rip)  vpaddd __ymm@0000002f0000002e0000002d0000002c0000002b0000002a0000002900000028(%rip), %ymm0, %ymm2  vmovdqa %ymm2, "?bb@@3PAHA"+160(%rip)  vmovaps __ymm@0000003800000037000000360000003500000034000000330000003200000031(%rip), %ymm2 # ymm2 = [49,50,51,52,53,54,55,56]  vmovaps %ymm2, "?aa@@3PAHA"+192(%rip)  vpaddd __ymm@0000003700000036000000350000003400000033000000320000003100000030(%rip), %ymm0, %ymm2  vmovdqa %ymm2, "?bb@@3PAHA"+192(%rip)  vmovaps __ymm@000000400000003f0000003e0000003d0000003c0000003b0000003a00000039(%rip), %ymm2 # ymm2 = [57,58,59,60,61,62,63,64]  vmovaps %ymm2, "?aa@@3PAHA"+224(%rip)  vpaddd __ymm@0000003f0000003e0000003d0000003c0000003b0000003a0000003900000038(%rip), %ymm0, %ymm2  vmovdqa %ymm2, "?bb@@3PAHA"+224(%rip)  vpaddd __ymm@0000000f0000000d0000000b0000000900000007000000050000000300000001(%rip), %ymm0, %ymm2  vmovdqa %ymm2, "?cc@@3PAHA"(%rip)  vpaddd __ymm@0000001f0000001d0000001b0000001900000017000000150000001300000011(%rip), %ymm0, %ymm0  vmovdqa %ymm0, "?cc@@3PAHA"+32(%rip)  vpaddd "?aa@@3PAHA"+64(%rip), %ymm1, %ymm0  vmovdqa %ymm0, "?cc@@3PAHA"+64(%rip)  vmovdqa "?bb@@3PAHA"+96(%rip), %ymm0  vpaddd "?aa@@3PAHA"+96(%rip), %ymm0, %ymm0  vmovdqa %ymm0, "?cc@@3PAHA"+96(%rip)  vmovdqa "?bb@@3PAHA"+128(%rip), %ymm0  vpaddd "?aa@@3PAHA"+128(%rip), %ymm0, %ymm0  vmovdqa %ymm0, "?cc@@3PAHA"+128(%rip)  vmovdqa "?bb@@3PAHA"+160(%rip), %ymm0  vpaddd "?aa@@3PAHA"+160(%rip), %ymm0, %ymm0  vmovdqa %ymm0, "?cc@@3PAHA"+160(%rip)  vmovdqa "?bb@@3PAHA"+192(%rip), %ymm0  vpaddd "?aa@@3PAHA"+192(%rip), %ymm0, %ymm0  vmovdqa %ymm0, "?cc@@3PAHA"+192(%rip)  vmovdqa "?bb@@3PAHA"+224(%rip), %ymm0  vpaddd "?aa@@3PAHA"+224(%rip), %ymm0, %ymm0  vmovdqa %ymm0, "?cc@@3PAHA"+224(%rip)  xorl %edi, %edi  leaq "?cc@@3PAHA"(%rip), %rbx  leaq "?cout@std@@3V?$basic_ostream@DU?$char_traits@D@std@@@1@A"(%rip), %rsi  .p2align 4, 0x90

看到了吧，循环成功的进行了向量化，优化成了AVX2指令。

NUMA：（Non-UniformMemory Architecture，非一致性内存架构）， 分配内存尽可能指定在本地内存上分配。使用POSIX函数pthread_setaffinity_np设定CPU的亲和性，将线程绑定到CPU内核上，避免来回切换不同内核（可能会切换到另一个CPU上）以造成性能损失。

大页内存：一般情况下x86架构CPU使用4k内存页，不过使用一些方法可以分配2M，1G的内存页。Linux系统可以使用mount hugetlbfs 或者 MMAP加上MAP_HUGETLB参数。windows系统virtualalloc加上MEMLARGEPAGES参数。使用大页内存可以减少需要的内存页表，降低tlb miss概率，从而提升性能。例如 1G内存，x86_64架构下， 4k页表会用掉2097152字节,2M页表会用掉4096字节，而1G页表只需8字节。
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c快在基本可以知道相应的汇编是怎么写的。

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