都说寄存器比内存快，但是为什么有些时候运行显示的是寄存器更慢？
确实，咱们平时接触到的信息都是“寄存器比内存快多了”，这话说得一点毛病没有。寄存器是CPU内部离运算单元最近的存储单元，就像你桌上随时能拿到的文具，而内存就好比你书架上的书，虽然也近，但总归要多一步动作。
但你说到有时候运行显示寄存器更慢？这事儿得掰开了揉碎了说，而且这中间的门道还不少。这不是说寄存器本身变慢了，而是咱们怎么去“看”它，以及CPU在实际工作中是怎么调度的，这两方面因素一叠加，就可能出现看似“寄存器比内存慢”的错觉，或者说，是在某些特定场景下，直接访问寄存器并不能带来预期的速度优势，甚至需要付出一些额外代价。
咱们先从CPU的工作原理说起，再一点点聊到寄存器和内存的速度差异以及为什么会有误解。
CPU的核心魔法：流水线、缓存和寄存器
想象一下CPU是一个极其高效的流水线工厂。为了让生产尽可能地快，它有几个关键的设计：
1. 流水线 (Pipelining): CPU把一条指令的执行过程分解成多个阶段（取指令、解码、执行、写回等），然后让不同的指令在流水线的不同阶段同时进行。就好比一个流水线，前面一个工人刚做完一个零件，马上交给下一个工人，而第一个工人已经开始做下一个零件了。这样可以大大提高指令吞吐量。
2. 指令级并行 (ILP): 除了流水线，CPU还能同时执行多条不相关的指令（比如计算和内存读写可以并行）。
3. 缓存 (Cache): 这是关键中的关键，也是打破“寄存器永远最快”这个直观感受的重要原因。CPU为了减少访问慢速内存的次数，在CPU核心和主内存之间设置了多级缓存（L1、L2、L3）。L1缓存离CPU核心最近，速度最快，容量最小；L2比L1慢点，容量大点；L3比L2又慢点，容量更大。当CPU需要某个数据时，它会先去L1找，找不到就去L2，再找不到去L3，最后才去主内存。如果数据在缓存里找到了，就叫做“缓存命中”(Cache Hit)，速度非常快。如果所有缓存都没找到，才需要去主内存读取，这叫做“缓存未命中”(Cache Miss)，速度就慢得多了。
4. 寄存器 (Registers): 寄存器是CPU内部最顶级的存储，数量非常少，速度最快，容量极小。它们是CPU直接进行算术逻辑运算（ALU）操作的对象。CPU执行指令时，需要把数据从内存或缓存加载到寄存器里，在寄存器里进行计算，然后再把结果写回寄存器，最后根据需要写回缓存或内存。
为什么直观上“寄存器比内存快”？
这个直观感受是正确的，因为：
物理距离和访问延迟: 寄存器直接集成在CPU芯片上，而且离执行单元物理距离最短，访问延迟几乎可以忽略不计（几个时钟周期）。
设计目的: 寄存器就是为了存储CPU正在进行计算的“当前数据”而设计的，所以它们必须是最快的。
那么，什么情况下会让人觉得“寄存器变慢”了呢？
这通常不是因为寄存器本身慢了，而是因为CPU在访问寄存器时，因为某些原因，导致了效率下降，或者说，为了使用寄存器，CPU付出了额外的、比直接访问缓存更多的代价。
下面是几种最常见的情况：
1. 寄存器压力过大 (Register Pressure):
原因: CPU的寄存器数量是有限的，而且每个寄存器只能存储一个值。如果程序需要同时处理大量的数据，并且这些数据都需要放在寄存器里才能进行下一步操作，那么寄存器很快就会被用完。当寄存器用光了，CPU就不得不使用一种叫做“寄存器溢出”(Register Spilling)的技术。
寄存器溢出是怎么发生的？ CPU会选择一些当前不那么活跃的寄存器里的数据，把它们临时“溢出”到内存或缓存中，腾出寄存器来给新的数据用。当需要用到这些被溢出到内存的数据时，CPU又得把它们从内存里重新读回来。
为什么这会让寄存器“变慢”？ 这个过程是这样的：CPU本来想把一个值放在寄存器A，但寄存器A被占用了。于是，CPU可能需要：
1. 找到一个寄存器（比如寄存器B）里存放的数据，这个数据虽然也还没用到，但CPU认为“迟早要用”，所以把它溢出到内存。
2. 把需要计算的值放到寄存器A。
3. 计算。
4. 计算完成后，需要用到之前溢出到内存的那个数据，CPU又得去内存把那个数据读回来，放进另一个寄存器里。
结论: 整个过程，CPU花了很多时间在管理寄存器、把数据在寄存器和内存之间来回搬运，这个“管理”和“搬运”的开销，远远大于直接从内存读取那个“溢出”的数据。这样一来，虽然我们最终是为了在寄存器里计算，但因为寄存器不够用而产生的额外开销，反而让整个操作链条变得更慢了。这就像你想拿桌上的笔，但发现桌子满了，你得先收拾东西把一部分放回抽屉，腾出地方再拿笔，再之后又得去抽屉里拿之前收起来的东西。直接从抽屉拿东西反而更快。
2. 复杂的指令依赖和乱序执行的局限性:
原因: 现代CPU非常擅长“乱序执行”(OutofOrder Execution)，它们会分析指令之间的依赖关系，然后重新排列执行顺序，以充分利用流水线。例如，如果指令B依赖指令A的结果，CPU就会先去执行指令C，等指令A执行完再执行指令B。
寄存器依赖: 有时候，指令之间对寄存器的使用存在复杂的依赖关系。例如，指令A往寄存器R1写一个值，指令B需要读R1，指令C又要往R1写一个值，然后指令D又要读R1。CPU在调度这些指令时，必须保证正确的执行顺序。
延迟插槽 (Stall/Bubble): 如果一个计算的结果必须写回寄存器，但下游的指令立即就需要这个寄存器，并且CPU无法找到其他可以并行执行的指令来填补这个“等待周期”，那么CPU就会停下来（Stall），就像流水线里出现了一个空位。这种等待是发生在CPU内部，看起来就像是在等待寄存器提供数据，但实际上是CPU在等待前面依赖的指令完成并把结果写入寄存器。
为什么这会让寄存器“看起来”慢？ 当CPU因为指令依赖，不得不等待某个寄存器中的数据就绪时，它不能进行其他有意义的工作。这个等待时间（几个时钟周期）虽然比访问内存要短得多，但如果发生得非常频繁，累积起来也会影响整体性能。而且，有时候编译器为了优化代码，会尽量多地使用寄存器，结果反而可能因为寄存器重用和依赖问题，导致执行效率不如一些更保守的策略。
3. 编译器优化策略:
原因: 现代编译器（如GCC, Clang）非常智能，它们会分析代码，尝试生成最高效的机器码。编译器会做“寄存器分配”(Register Allocation)的工作，决定哪些变量应该放在寄存器里，哪些应该放在内存里。
编译器为什么不总把所有数据都放在寄存器里？ 正如前面提到的“寄存器压力”，如果编译器试图把所有变量都“塞”进有限的寄存器，反而可能因为频繁的寄存器溢出导致性能下降。所以，编译器会根据算法的复杂度、代码的结构来权衡，有时候会故意把一些不那么急需的变量放在内存或缓存中，以避免寄存器耗尽带来的更大损失。
你看到的“运行显示”: 如果你看到的是一些性能分析工具（比如perf）的输出，它们可能展示的是CPU在执行某条指令时，等待某个寄存器（比如等待写回）的时间，或者因为寄存器压力而发生的内存读写次数。这些数字，在与直接访问缓存的延迟进行比较时，如果操作得当，寄存器访问确实是极快的。但如果遇到的是上面提到的寄存器压力、依赖问题导致的等待，那么这些“等待周期”就会被计入，从而在表面上造成一种“寄存器并不总是快”的假象。
4. 误读或误解分析工具的输出:
原因: 性能分析工具往往输出非常底层的数据，理解这些数据需要深入了解CPU架构、指令集、缓存机制和编译器优化。
举例: 比如，你可能看到一个性能计数器显示“寄存器访问次数”很高，或者“内存读取延迟”很低。但你需要结合上下文来看。如果“寄存器访问次数”高，但这些访问都是CPU流水线内部的快速数据流转，那很好。如果“内存读取延迟”很低，那很可能是数据被缓存了。
错误的解读: 如果你看到工具显示某个循环中对某个变量的“寄存器访问”时间占用了很大比例，而你忽略了该变量其实是通过内存加载进来并存入寄存器，然后CPU才读取寄存器。这个“寄存器访问”的时间，其实包含了前面内存读取和后续可能发生的寄存器溢出等间接成本，而不是纯粹的寄存器读取本身的时间。
总结一下“为什么会感觉寄存器慢”
归根结底，不是寄存器本身变慢了，而是：
CPU为了在寄存器中处理数据，可能需要付出“管理寄存器”（防止溢出、处理依赖）的额外开销。 当寄存器资源不足时，CPU频繁地将数据在寄存器和内存之间搬运，这个过程中的延迟会远大于直接读内存的“正常”情况。
编译器和CPU的调度机制是为了整体性能考虑的。 有时候，为了避免更严重的性能瓶颈（如寄存器溢出），策略会选择让一部分数据暂时待在内存或缓存里。
我们看到的性能数据可能包含了间接成本，而不是纯粹的寄存器访问延迟。
就像你家里，最快的拿东西方式永远是伸出手拿到眼前的遥控器。但如果你的遥控器被其他东西压住了，或者你得先爬过桌子才能拿到它，那么这个“拿遥控器”的动作就不再是“最快”的了，因为它包含了之前一系列的准备工作。寄存器和内存的关系也是如此，在理想状态下寄存器是无敌快的，但在实际复杂环境中，CPU和软件会根据整体效率来做出权衡。
所以，说“寄存器比内存快”是对的，但要理解这句话的语境和前提。在实际的CPU工作中，对寄存器的访问延迟是CPU能够达到的最低延迟，但如果为了使用寄存器而付出了过度的“等待”或“搬运”代价，那么整体效率就会受到影响。 这就是为什么即使我们知道寄存器快，也可能在分析性能时看到一些“慢”的迹象。
但你说到有时候运行显示寄存器更慢？这事儿得掰开了揉碎了说，而且这中间的门道还不少。这不是说寄存器本身变慢了，而是咱们怎么去“看”它，以及CPU在实际工作中是怎么调度的，这两方面因素一叠加，就可能出现看似“寄存器比内存慢”的错觉，或者说，是在某些特定场景下，直接访问寄存器并不能带来预期的速度优势，甚至需要付出一些额外代价。
咱们先从CPU的工作原理说起，再一点点聊到寄存器和内存的速度差异以及为什么会有误解。
CPU的核心魔法：流水线、缓存和寄存器
想象一下CPU是一个极其高效的流水线工厂。为了让生产尽可能地快，它有几个关键的设计：
1. 流水线 (Pipelining): CPU把一条指令的执行过程分解成多个阶段（取指令、解码、执行、写回等），然后让不同的指令在流水线的不同阶段同时进行。就好比一个流水线，前面一个工人刚做完一个零件，马上交给下一个工人，而第一个工人已经开始做下一个零件了。这样可以大大提高指令吞吐量。
2. 指令级并行 (ILP): 除了流水线，CPU还能同时执行多条不相关的指令（比如计算和内存读写可以并行）。
3. 缓存 (Cache): 这是关键中的关键，也是打破“寄存器永远最快”这个直观感受的重要原因。CPU为了减少访问慢速内存的次数，在CPU核心和主内存之间设置了多级缓存（L1、L2、L3）。L1缓存离CPU核心最近，速度最快，容量最小；L2比L1慢点，容量大点；L3比L2又慢点，容量更大。当CPU需要某个数据时，它会先去L1找，找不到就去L2，再找不到去L3，最后才去主内存。如果数据在缓存里找到了，就叫做“缓存命中”(Cache Hit)，速度非常快。如果所有缓存都没找到，才需要去主内存读取，这叫做“缓存未命中”(Cache Miss)，速度就慢得多了。
4. 寄存器 (Registers): 寄存器是CPU内部最顶级的存储，数量非常少，速度最快，容量极小。它们是CPU直接进行算术逻辑运算（ALU）操作的对象。CPU执行指令时，需要把数据从内存或缓存加载到寄存器里，在寄存器里进行计算，然后再把结果写回寄存器，最后根据需要写回缓存或内存。
为什么直观上“寄存器比内存快”？
这个直观感受是正确的，因为：
物理距离和访问延迟: 寄存器直接集成在CPU芯片上，而且离执行单元物理距离最短，访问延迟几乎可以忽略不计（几个时钟周期）。
设计目的: 寄存器就是为了存储CPU正在进行计算的“当前数据”而设计的，所以它们必须是最快的。
那么，什么情况下会让人觉得“寄存器变慢”了呢？
这通常不是因为寄存器本身慢了，而是因为CPU在访问寄存器时，因为某些原因，导致了效率下降，或者说，为了使用寄存器，CPU付出了额外的、比直接访问缓存更多的代价。
下面是几种最常见的情况：
1. 寄存器压力过大 (Register Pressure):
原因: CPU的寄存器数量是有限的，而且每个寄存器只能存储一个值。如果程序需要同时处理大量的数据，并且这些数据都需要放在寄存器里才能进行下一步操作，那么寄存器很快就会被用完。当寄存器用光了，CPU就不得不使用一种叫做“寄存器溢出”(Register Spilling)的技术。
寄存器溢出是怎么发生的？ CPU会选择一些当前不那么活跃的寄存器里的数据，把它们临时“溢出”到内存或缓存中，腾出寄存器来给新的数据用。当需要用到这些被溢出到内存的数据时，CPU又得把它们从内存里重新读回来。
为什么这会让寄存器“变慢”？ 这个过程是这样的：CPU本来想把一个值放在寄存器A，但寄存器A被占用了。于是，CPU可能需要：
1. 找到一个寄存器（比如寄存器B）里存放的数据，这个数据虽然也还没用到，但CPU认为“迟早要用”，所以把它溢出到内存。
2. 把需要计算的值放到寄存器A。
3. 计算。
4. 计算完成后，需要用到之前溢出到内存的那个数据，CPU又得去内存把那个数据读回来，放进另一个寄存器里。
结论: 整个过程，CPU花了很多时间在管理寄存器、把数据在寄存器和内存之间来回搬运，这个“管理”和“搬运”的开销，远远大于直接从内存读取那个“溢出”的数据。这样一来，虽然我们最终是为了在寄存器里计算，但因为寄存器不够用而产生的额外开销，反而让整个操作链条变得更慢了。这就像你想拿桌上的笔，但发现桌子满了，你得先收拾东西把一部分放回抽屉，腾出地方再拿笔，再之后又得去抽屉里拿之前收起来的东西。直接从抽屉拿东西反而更快。
2. 复杂的指令依赖和乱序执行的局限性:
原因: 现代CPU非常擅长“乱序执行”(OutofOrder Execution)，它们会分析指令之间的依赖关系，然后重新排列执行顺序，以充分利用流水线。例如，如果指令B依赖指令A的结果，CPU就会先去执行指令C，等指令A执行完再执行指令B。
寄存器依赖: 有时候，指令之间对寄存器的使用存在复杂的依赖关系。例如，指令A往寄存器R1写一个值，指令B需要读R1，指令C又要往R1写一个值，然后指令D又要读R1。CPU在调度这些指令时，必须保证正确的执行顺序。
延迟插槽 (Stall/Bubble): 如果一个计算的结果必须写回寄存器，但下游的指令立即就需要这个寄存器，并且CPU无法找到其他可以并行执行的指令来填补这个“等待周期”，那么CPU就会停下来（Stall），就像流水线里出现了一个空位。这种等待是发生在CPU内部，看起来就像是在等待寄存器提供数据，但实际上是CPU在等待前面依赖的指令完成并把结果写入寄存器。
为什么这会让寄存器“看起来”慢？ 当CPU因为指令依赖，不得不等待某个寄存器中的数据就绪时，它不能进行其他有意义的工作。这个等待时间（几个时钟周期）虽然比访问内存要短得多，但如果发生得非常频繁，累积起来也会影响整体性能。而且，有时候编译器为了优化代码，会尽量多地使用寄存器，结果反而可能因为寄存器重用和依赖问题，导致执行效率不如一些更保守的策略。
3. 编译器优化策略:
原因: 现代编译器（如GCC, Clang）非常智能，它们会分析代码，尝试生成最高效的机器码。编译器会做“寄存器分配”(Register Allocation)的工作，决定哪些变量应该放在寄存器里，哪些应该放在内存里。
编译器为什么不总把所有数据都放在寄存器里？ 正如前面提到的“寄存器压力”，如果编译器试图把所有变量都“塞”进有限的寄存器，反而可能因为频繁的寄存器溢出导致性能下降。所以，编译器会根据算法的复杂度、代码的结构来权衡，有时候会故意把一些不那么急需的变量放在内存或缓存中，以避免寄存器耗尽带来的更大损失。
你看到的“运行显示”: 如果你看到的是一些性能分析工具（比如perf）的输出，它们可能展示的是CPU在执行某条指令时，等待某个寄存器（比如等待写回）的时间，或者因为寄存器压力而发生的内存读写次数。这些数字，在与直接访问缓存的延迟进行比较时，如果操作得当，寄存器访问确实是极快的。但如果遇到的是上面提到的寄存器压力、依赖问题导致的等待，那么这些“等待周期”就会被计入，从而在表面上造成一种“寄存器并不总是快”的假象。
4. 误读或误解分析工具的输出:
原因: 性能分析工具往往输出非常底层的数据，理解这些数据需要深入了解CPU架构、指令集、缓存机制和编译器优化。
举例: 比如，你可能看到一个性能计数器显示“寄存器访问次数”很高，或者“内存读取延迟”很低。但你需要结合上下文来看。如果“寄存器访问次数”高，但这些访问都是CPU流水线内部的快速数据流转，那很好。如果“内存读取延迟”很低，那很可能是数据被缓存了。
错误的解读: 如果你看到工具显示某个循环中对某个变量的“寄存器访问”时间占用了很大比例，而你忽略了该变量其实是通过内存加载进来并存入寄存器，然后CPU才读取寄存器。这个“寄存器访问”的时间，其实包含了前面内存读取和后续可能发生的寄存器溢出等间接成本，而不是纯粹的寄存器读取本身的时间。
总结一下“为什么会感觉寄存器慢”
归根结底，不是寄存器本身变慢了，而是：
CPU为了在寄存器中处理数据，可能需要付出“管理寄存器”（防止溢出、处理依赖）的额外开销。 当寄存器资源不足时，CPU频繁地将数据在寄存器和内存之间搬运，这个过程中的延迟会远大于直接读内存的“正常”情况。
编译器和CPU的调度机制是为了整体性能考虑的。 有时候，为了避免更严重的性能瓶颈（如寄存器溢出），策略会选择让一部分数据暂时待在内存或缓存里。
我们看到的性能数据可能包含了间接成本，而不是纯粹的寄存器访问延迟。
就像你家里，最快的拿东西方式永远是伸出手拿到眼前的遥控器。但如果你的遥控器被其他东西压住了，或者你得先爬过桌子才能拿到它，那么这个“拿遥控器”的动作就不再是“最快”的了，因为它包含了之前一系列的准备工作。寄存器和内存的关系也是如此，在理想状态下寄存器是无敌快的，但在实际复杂环境中，CPU和软件会根据整体效率来做出权衡。
所以，说“寄存器比内存快”是对的，但要理解这句话的语境和前提。在实际的CPU工作中，对寄存器的访问延迟是CPU能够达到的最低延迟，但如果为了使用寄存器而付出了过度的“等待”或“搬运”代价，那么整体效率就会受到影响。 这就是为什么即使我们知道寄存器快，也可能在分析性能时看到一些“慢”的迹象。
网友意见
这种时候就要看规范了。
规范没规定register一定要用寄存器。
register - automatic duration and no linkage; address of this variable cannot be taken
2) The register specifier is only allowed for objects declared at block scope, including function parameter lists. It indicates automatic storage duration and no linkage (which is the default for these kinds of declarations), but additionally hints the optimizer to store the value of this variable in a CPU register if possible. Regardless of whether this optimization takes place or not, variables declared register cannot be used as arguments to the address-of operator, cannot use alignas (since C11), and register arrays are not convertible to pointers.
看不懂英文的话，中文翻译：存储类指定符 - cppreference.com
register - 自动存储期与无链接；不能取这种对象的地址
2) register 指定符只对声明于块作用域的对象允许，包括函数参数列表。它指示自动存储期与无链接（即这种声明的默认属性），但另外提示优化器，若可能则将此对象的值存储于 CPU 寄存器中。无论此优化是否发生，声明为 register 的对象不能用作取址运算符的参数，不能用 _Alignas (C11 起)，而且 register 数组不能转换为指针。
规范上只是规定可能，而不是必须。
另外，你这个计时粒度太粗了，而且要测性能，还要独占CPU，甚至还需要关闭调试信息才行。
下面是一个VC2017的代码。
使用内联汇编和高精度计数器计时。
#include <stdio.h> #include <Windows.h> #define TIME 1000000000 int m, n = TIME; int main() { LARGE_INTEGER freq, start, end; int x, y = TIME; if (QueryPerformanceFrequency(&freq) == FALSE) { printf("Can not get performance freq
"); return -1; } printf("freq = %lld
", freq.QuadPart); if (QueryPerformanceCounter(&start) == FALSE) { printf("Fail to get counter
"); return -1; } for (m = 0; m < n; m++); if (QueryPerformanceCounter(&end) == FALSE) { printf("Fail to get counter
"); return -1; } printf("Counter = %lld Time = %lld ms
", end.QuadPart - start.QuadPart, (end.QuadPart - start.QuadPart) * 1000 / freq.QuadPart); if (QueryPerformanceCounter(&start) == FALSE) { printf("Fail to get counter
"); return -1; } for (x = 0; x < y; x++); if (QueryPerformanceCounter(&end) == FALSE) { printf("Fail to get counter
"); return -1; } printf("Counter = %lld Time = %lld ms
", end.QuadPart - start.QuadPart, (end.QuadPart - start.QuadPart) * 1000 / freq.QuadPart); if (QueryPerformanceCounter(&start) == FALSE) { printf("Fail to get counter
"); return -1; } __asm { push ecx; push ebx; mov ecx, 0; mov ebx, TIME; loop1: inc ecx; cmp ecx, ebx; jne loop1; pop ebx; pop ecx; } if (QueryPerformanceCounter(&end) == FALSE) { printf("Fail to get counter
"); return -1; } printf("Counter = %lld Time = %lld ms
", end.QuadPart - start.QuadPart, (end.QuadPart - start.QuadPart) * 1000 / freq.QuadPart); return 0; } Windows上运行结果：
freq = 3023438 Counter = 6030087 Time = 1994 ms Counter = 6040404 Time = 1997 ms Counter = 747601 Time = 247 ms 寄存器的速度还是快的很明显。
Linux下GCC代码（使用rdtsc获得高精度计时）：
#include <stdio.h> #define TIME 1000000000 #define STR(x) #x #define INT2STR(x) STR(x) int m, n = TIME; long long GetTSC() { long long tsc; __asm__ __volatile__ ("rdtsc" : "=A" (tsc)); return tsc; } int main() { long long start, end; int x, y = TIME; start = GetTSC(); for (m = 0; m < n; m++); end = GetTSC(); printf("Counter = %lld Time = %lld ms
", end - start, (end - start) / 1000000); start = GetTSC(); for (x = 0; x < y; x++); end = GetTSC(); printf("Counter = %lld Time = %lld ms
", end - start, (end - start) / 1000000); start = GetTSC(); __asm__("pushl %ecx
" "pushl %ebx
" "movl $0, %ecx
" "movl $" INT2STR(TIME) ", %ebx
" "loop1: incl %ecx
" "cmp %ecx, %ebx
" "jne loop1
" "popl %ebx
" "popl %ecx
"); end = GetTSC(); printf("Counter = %lld Time = %lld ms
", end - start, (end - start) / 1000000); return 0; } 运行结果
Counter = 5690200100 Time = 5690 ms Counter = 5730137064 Time = 5730 ms Counter = 628730072 Time = 628 ms 类似的话题
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