编译器为我做了什么

Backstory#

考虑一下不同代码写法对性能的影响，例如：

1
int sum(const std::vector<int> &v)
2
{
3
  int result = 0;
4
  for(size_t i = 0; i < v.size(); ++i)
5
  {
6
    result += v[i];
7
  }
8
  return result;
9
}

1
int sum(const std::vector<int> &v)
2
{
3
  int result = 0;
4
  for(int x : v)
5
  {
6
    result += x;
7
  }
8
  return result;
9
}

这两种写法在功能上等效。但如果想真正确认哪一种在性能上取胜，则需要使用基准测试 (benchmark)。在这里，写法 B 的性能更好。

与此同时，我们还想知道自己能否承担这种性能提升的代价，这时需要查看编译器输出的汇编结果了。

x86_64 Assembly 101#

1
op
2
op dest
3
op dest, src
4
op dest, src1, src2

1
mov eax, DWORD PTR [r14]
2
add rax, rdi
3
add eax, DWORD PTR [r14+4]
4
sub eax, DWORD PTR [r14+4*rbx]
5
lea rax, [r14+4*rbx]
6
xor edx, edx

1
int eax = *r14 // int *r14;
2
rax += rdi;
3
eax += r14[1];
4
eax -= r14[rbx];
5
int *rax = &r14[rbx];
6
edx = 0;

Compiler Explorer#

最初的 Compiler Explorer 是一个本地 shell 脚本，主要功能部分长这样：

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g++ /tmp/test.cc -O2 -c -S -o --masm=intel \
2
  | c++filt \
3
  | grep -vE '\s+\.'

然后用 Unix 工具 watch 持续运行脚本，得到近实时编译结果：

1
sum(std::vector<int, std::allocator<int> > const&):
2
.LFB786:
3
  mov rcx, QWORD PTR [rdi]
4
  mov rax, QWORD PTR 8[rdi]
5
  sub rax, rcx
6
  shr rax, 2
7
  mov rsi, rax
8
  ; ...

后面部署到线上，有了 GUI，可以在 Compiler Explorer 上探索。

通过示例，我们可以清晰地看到写法 A 和写法 B 的汇编区别：写法 B 的汇编明显更短。

通过引入 numeric 库，我们还有写法 C：

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int sum(const std::vector<int> &v)
2
{
3
    return accumulate(begin(v), end(v), 0);
4
}

写法 C 的汇编几乎和 B 相同，只有两个指令的差异——不过是位置的变化罢了。