启用C++11时,std::vector的性能退化问题

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我在一个小的C++片段中发现了一个有趣的性能回归问题,在启用C++11后出现:

#include <vector>

struct Item
{
  int a;
  int b;
};

int main()
{
  const std::size_t num_items = 10000000;
  std::vector<Item> container;
  container.reserve(num_items);
  for (std::size_t i = 0; i < num_items; ++i) {
    container.push_back(Item());
  }
  return 0;
}

使用 g++ (GCC) 4.8.2 20131219 (prerelease) 和 C++03,我得到了以下结果:

milian:/tmp$ g++ -O3 main.cpp && perf stat -r 10 ./a.out

Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

        35.206824 task-clock                #    0.988 CPUs utilized            ( +-  1.23% )
                4 context-switches          #    0.116 K/sec                    ( +-  4.38% )
                0 cpu-migrations            #    0.006 K/sec                    ( +- 66.67% )
              849 page-faults               #    0.024 M/sec                    ( +-  6.02% )
       95,693,808 cycles                    #    2.718 GHz                      ( +-  1.14% ) [49.72%]
  <not supported> stalled-cycles-frontend 
  <not supported> stalled-cycles-backend  
       95,282,359 instructions              #    1.00  insns per cycle          ( +-  0.65% ) [75.27%]
       30,104,021 branches                  #  855.062 M/sec                    ( +-  0.87% ) [77.46%]
            6,038 branch-misses             #    0.02% of all branches          ( +- 25.73% ) [75.53%]

      0.035648729 seconds time elapsed                                          ( +-  1.22% )

然而,启用C++11后,性能会显著下降:

milian:/tmp$ g++ -std=c++11 -O3 main.cpp && perf stat -r 10 ./a.out

Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

        86.485313 task-clock                #    0.994 CPUs utilized            ( +-  0.50% )
                9 context-switches          #    0.104 K/sec                    ( +-  1.66% )
                2 cpu-migrations            #    0.017 K/sec                    ( +- 26.76% )
              798 page-faults               #    0.009 M/sec                    ( +-  8.54% )
      237,982,690 cycles                    #    2.752 GHz                      ( +-  0.41% ) [51.32%]
  <not supported> stalled-cycles-frontend 
  <not supported> stalled-cycles-backend  
      135,730,319 instructions              #    0.57  insns per cycle          ( +-  0.32% ) [75.77%]
       30,880,156 branches                  #  357.057 M/sec                    ( +-  0.25% ) [75.76%]
            4,188 branch-misses             #    0.01% of all branches          ( +-  7.59% ) [74.08%]

    0.087016724 seconds time elapsed                                          ( +-  0.50% )

有人能解释一下吗?到目前为止,我的经验是启用C++11可以使STL更快,尤其是由于移动语义。

编辑:根据建议,使用container.emplace_back();而不是push_back,性能与C++03版本相当。如何让C++03版本的push_back实现相同的效果?

milian:/tmp$ g++ -std=c++11 -O3 main.cpp && perf stat -r 10 ./a.out

Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

        36.229348 task-clock                #    0.988 CPUs utilized            ( +-  0.81% )
                4 context-switches          #    0.116 K/sec                    ( +-  3.17% )
                1 cpu-migrations            #    0.017 K/sec                    ( +- 36.85% )
              798 page-faults               #    0.022 M/sec                    ( +-  8.54% )
       94,488,818 cycles                    #    2.608 GHz                      ( +-  1.11% ) [50.44%]
  <not supported> stalled-cycles-frontend 
  <not supported> stalled-cycles-backend  
       94,851,411 instructions              #    1.00  insns per cycle          ( +-  0.98% ) [75.22%]
       30,468,562 branches                  #  840.991 M/sec                    ( +-  1.07% ) [76.71%]
            2,723 branch-misses             #    0.01% of all branches          ( +-  9.84% ) [74.81%]

   0.036678068 seconds time elapsed                                          ( +-  0.80% )

1
如果你将代码编译成汇编语言,你就可以看到底层发生了什么。请参考:https://dev59.com/eWsz5IYBdhLWcg3wQFe2。 - Cogwheel
8
如果在C++11版本中将push_back(Item())更改为emplace_back(),会发生什么? - Cogwheel
8
请看上面,那里“修复”了回归。然而,我仍在想为什么 push_back 在 C++03 和 C++11 之间的性能会退化。 - milianw
1
@milianw 原來我編譯了錯誤的程式。請忽略我的評論。 - user1508519
2
使用clang3.4编译器,C++11版本比C++98版本更快,分别为0.047秒和0.058秒。 - Praetorian
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1个回答

252

我可以在我的电脑上使用您在帖子中写的选项重现您的结果。

然而,如果我也启用链接时优化(我同时向gcc 4.7.2传递-flto标志),结果是相同的:

(我正在编译您的原始代码,其中包括container.push_back(Item());

$ g++ -std=c++11 -O3 -flto regr.cpp && perf stat -r 10 ./a.out 

 Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

         35.426793 task-clock                #    0.986 CPUs utilized            ( +-  1.75% )
                 4 context-switches          #    0.116 K/sec                    ( +-  5.69% )
                 0 CPU-migrations            #    0.006 K/sec                    ( +- 66.67% )
            19,801 page-faults               #    0.559 M/sec                  
        99,028,466 cycles                    #    2.795 GHz                      ( +-  1.89% ) [77.53%]
        50,721,061 stalled-cycles-frontend   #   51.22% frontend cycles idle     ( +-  3.74% ) [79.47%]
        25,585,331 stalled-cycles-backend    #   25.84% backend  cycles idle     ( +-  4.90% ) [73.07%]
       141,947,224 instructions              #    1.43  insns per cycle        
                                             #    0.36  stalled cycles per insn  ( +-  0.52% ) [88.72%]
        37,697,368 branches                  # 1064.092 M/sec                    ( +-  0.52% ) [88.75%]
            26,700 branch-misses             #    0.07% of all branches          ( +-  3.91% ) [83.64%]

       0.035943226 seconds time elapsed                                          ( +-  1.79% )



$ g++ -std=c++98 -O3 -flto regr.cpp && perf stat -r 10 ./a.out 

 Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

         35.510495 task-clock                #    0.988 CPUs utilized            ( +-  2.54% )
                 4 context-switches          #    0.101 K/sec                    ( +-  7.41% )
                 0 CPU-migrations            #    0.003 K/sec                    ( +-100.00% )
            19,801 page-faults               #    0.558 M/sec                    ( +-  0.00% )
        98,463,570 cycles                    #    2.773 GHz                      ( +-  1.09% ) [77.71%]
        50,079,978 stalled-cycles-frontend   #   50.86% frontend cycles idle     ( +-  2.20% ) [79.41%]
        26,270,699 stalled-cycles-backend    #   26.68% backend  cycles idle     ( +-  8.91% ) [74.43%]
       141,427,211 instructions              #    1.44  insns per cycle        
                                             #    0.35  stalled cycles per insn  ( +-  0.23% ) [87.66%]
        37,366,375 branches                  # 1052.263 M/sec                    ( +-  0.48% ) [88.61%]
            26,621 branch-misses             #    0.07% of all branches          ( +-  5.28% ) [83.26%]

       0.035953916 seconds time elapsed  

针对这个问题,需要查看生成的汇编代码 (g++ -std=c++11 -O3 -S regr.cpp)。在 C++11 模式下,生成的代码比 C++98 模式下要 混乱得多,而且默认情况下 内联函数
void std::vector<Item,std::allocator<Item>>::_M_emplace_back_aux<Item>(Item&&)
失败

这种内联失败会引发连锁反应。 不是因为调用了这个函数 (甚至没有调用!),而是因为我们必须有所准备:如果它被调用了, 函数参数 (Item.aItem.b) 必须已经在正确的位置上。这会导致代码相当混乱。

以下是内联成功的情况下生成的代码的相关部分:

.L42:
    testq   %rbx, %rbx  # container$D13376$_M_impl$_M_finish
    je  .L3 #,
    movl    $0, (%rbx)  #, container$D13376$_M_impl$_M_finish_136->a
    movl    $0, 4(%rbx) #, container$D13376$_M_impl$_M_finish_136->b
.L3:
    addq    $8, %rbx    #, container$D13376$_M_impl$_M_finish
    subq    $1, %rbp    #, ivtmp.106
    je  .L41    #,
.L14:
    cmpq    %rbx, %rdx  # container$D13376$_M_impl$_M_finish, container$D13376$_M_impl$_M_end_of_storage
    jne .L42    #,

这是一个漂亮而简洁的for循环。现在,让我们将其与失败的内联情况进行比较:

.L49:
    testq   %rax, %rax  # D.15772
    je  .L26    #,
    movq    16(%rsp), %rdx  # D.13379, D.13379
    movq    %rdx, (%rax)    # D.13379, *D.15772_60
.L26:
    addq    $8, %rax    #, tmp75
    subq    $1, %rbx    #, ivtmp.117
    movq    %rax, 40(%rsp)  # tmp75, container.D.13376._M_impl._M_finish
    je  .L48    #,
.L28:
    movq    40(%rsp), %rax  # container.D.13376._M_impl._M_finish, D.15772
    cmpq    48(%rsp), %rax  # container.D.13376._M_impl._M_end_of_storage, D.15772
    movl    $0, 16(%rsp)    #, D.13379.a
    movl    $0, 20(%rsp)    #, D.13379.b
    jne .L49    #,
    leaq    16(%rsp), %rsi  #,
    leaq    32(%rsp), %rdi  #,
    call    _ZNSt6vectorI4ItemSaIS0_EE19_M_emplace_back_auxIIS0_EEEvDpOT_   #

这段代码比之前的情况要混乱得多,在循环中发生了更多的事情。 在函数 call(最后一行所示)之前,必须适当地放置参数:

leaq    16(%rsp), %rsi  #,
leaq    32(%rsp), %rdi  #,
call    _ZNSt6vectorI4ItemSaIS0_EE19_M_emplace_back_auxIIS0_EEEvDpOT_   #

尽管此部分代码永远不会被执行,但循环会在之前排列好事情:

movl    $0, 16(%rsp)    #, D.13379.a
movl    $0, 20(%rsp)    #, D.13379.b
这会导致代码混乱。 如果内联成功后没有函数call,循环中只有两条移动指令,而且没有与%rsp(堆栈指针)交错的情况。但是,如果内联失败,我们需要进行6个移动操作,并且我们需要大量使用%rsp
为了证实我的理论(请注意-finline-limit),在C++11模式下:
 $ g++ -std=c++11 -O3 -finline-limit=105 regr.cpp && perf stat -r 10 ./a.out

 Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

         84.739057 task-clock                #    0.993 CPUs utilized            ( +-  1.34% )
                 8 context-switches          #    0.096 K/sec                    ( +-  2.22% )
                 1 CPU-migrations            #    0.009 K/sec                    ( +- 64.01% )
            19,801 page-faults               #    0.234 M/sec                  
       266,809,312 cycles                    #    3.149 GHz                      ( +-  0.58% ) [81.20%]
       206,804,948 stalled-cycles-frontend   #   77.51% frontend cycles idle     ( +-  0.91% ) [81.25%]
       129,078,683 stalled-cycles-backend    #   48.38% backend  cycles idle     ( +-  1.37% ) [69.49%]
       183,130,306 instructions              #    0.69  insns per cycle        
                                             #    1.13  stalled cycles per insn  ( +-  0.85% ) [85.35%]
        38,759,720 branches                  #  457.401 M/sec                    ( +-  0.29% ) [85.43%]
            24,527 branch-misses             #    0.06% of all branches          ( +-  2.66% ) [83.52%]

       0.085359326 seconds time elapsed                                          ( +-  1.31% )

 $ g++ -std=c++11 -O3 -finline-limit=106 regr.cpp && perf stat -r 10 ./a.out

 Performance counter stats for './a.out' (10 runs):

         37.790325 task-clock                #    0.990 CPUs utilized            ( +-  2.06% )
                 4 context-switches          #    0.098 K/sec                    ( +-  5.77% )
                 0 CPU-migrations            #    0.011 K/sec                    ( +- 55.28% )
            19,801 page-faults               #    0.524 M/sec                  
       104,699,973 cycles                    #    2.771 GHz                      ( +-  2.04% ) [78.91%]
        58,023,151 stalled-cycles-frontend   #   55.42% frontend cycles idle     ( +-  4.03% ) [78.88%]
        30,572,036 stalled-cycles-backend    #   29.20% backend  cycles idle     ( +-  5.31% ) [71.40%]
       140,669,773 instructions              #    1.34  insns per cycle        
                                             #    0.41  stalled cycles per insn  ( +-  1.40% ) [88.14%]
        38,117,067 branches                  # 1008.646 M/sec                    ( +-  0.65% ) [89.38%]
            27,519 branch-misses             #    0.07% of all branches          ( +-  4.01% ) [86.16%]

       0.038187580 seconds time elapsed                                          ( +-  2.05% )

事实上,如果我们请求编译器尝试更加努力地内联该函数,则性能差异将消失。


那么这个故事的要点是什么呢?失败的内联可能会给你带来很大的成本,你应该充分利用编译器的功能:我只能推荐使用链接时优化。它显著提高了我的程序性能(最多达到2.5倍),而我需要做的就是传递-flto标志。这是一个很划算的交易! ;)

然而,我不建议在代码中滥用内联关键字;让编译器决定怎么做。 (优化器可以将内联关键字视为空格。)


很好的问题,+1!


3
注意:inline 与函数内联无关;它的意思是“内联定义”,而不是“请进行内联优化”。如果你确实想要请求内联优化,请使用 __attribute__((always_inline)) 或类似方式。 - Jon Purdy
2
@JonPurdy 不完全正确,例如类成员函数隐式地是内联的。inline 也是向编译器发出请求,希望该函数被内联,例如 Intel C++ 编译器曾经在无法满足您的请求时给出性能警告。(我最近没有检查过 icc 是否仍然这样做。)不幸的是,我见过有人使用 inline 来破坏他们的代码,并等待奇迹的发生。我不会使用 __attribute__((always_inline));机会是编译器开发人员更清楚什么应该内联,什么不应该内联。(尽管这里有反例。) - Ali
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另一方面,如果您定义了一个不是类成员函数的内联函数,则确实别无选择,只能将其标记为内联,否则链接器会出现多个定义错误。如果这就是您的意思,那么没问题。 - Ali
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是的,那就是我的意思。标准确实说:“inline说明符表示要求实现在调用点处优先使用函数体的内联替换,而不是通常的函数调用机制。”(§7.1.2.2)。然而,实现并不需要执行该优化,因为inline函数通常恰好是内联的好候选者,这在很大程度上是巧合。因此最好明确地使用编译器指示。 - Jon Purdy
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关于前半部分:是的,我所说的“优化器可以将inline关键字视为空格。”就是这个意思。至于编译器指示符,我不会使用它,我会让链接时优化决定是否进行内联。它做得很好;它还可以自动解决这里讨论的问题。 - Ali
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