C++11 std：：功能比虚拟调用慢？

Question

我正在创建一种机制，允许用户使用装饰图案从基本构建块中形成任意复杂的函数。这在功能上很好，但我不喜欢它涉及大量的虚拟调用，特别是当嵌套深度变得很大时。它让我担心，因为复杂的函数可能经常调用(>100.000次)。

为了避免这个问题，我试图在装饰方案完成后将其转换为std::function (cfr )。SSCCE中的to_function() )。在构建std::function期间，所有内部函数调用都是连接的。我认为这将比最初的装饰方案更快，因为在std::function版本中不需要执行虚拟查找。

唉，基准证明我错了:实际上，装饰方案比我用它构建的std::function更快。所以现在我想知道为什么。也许我的测试设置是错误的，因为我只使用了两个简单的基本函数，这意味着vtable查找可能被缓存？

我使用的代码包含在下面，不幸的是它很长。

SSCCE

// sscce.cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <memory>
#include <functional>
#include <random>

/**
 * Base class for Pipeline scheme (implemented via decorators)
 */
class Pipeline {
protected:
    std::unique_ptr<Pipeline> wrappee;
    Pipeline(std::unique_ptr<Pipeline> wrap)
    :wrappee(std::move(wrap)){}
    Pipeline():wrappee(nullptr){}

public:
    typedef std::function<double(double)> FnSig;
    double operator()(double input) const{
        if(wrappee.get()) input=wrappee->operator()(input);
        return process(input);
    }

    virtual double process(double input) const=0;
    virtual ~Pipeline(){}

    // Returns a std::function which contains the entire Pipeline stack.
    virtual FnSig to_function() const=0;
};

/**
 * CRTP for to_function().
 */
template <class Derived>
class Pipeline_CRTP : public Pipeline{
protected:
    Pipeline_CRTP(const Pipeline_CRTP<Derived> &o):Pipeline(o){}
    Pipeline_CRTP(std::unique_ptr<Pipeline> wrappee)
    :Pipeline(std::move(wrappee)){}
    Pipeline_CRTP():Pipeline(){};
public:
    typedef typename Pipeline::FnSig FnSig;

    FnSig to_function() const override{
        if(Pipeline::wrappee.get()!=nullptr){

            FnSig wrapfun = Pipeline::wrappee->to_function();
            FnSig processfun = std::bind(&Derived::process,
                static_cast<const Derived*>(this),
                std::placeholders::_1);
            FnSig fun = [=](double input){
                return processfun(wrapfun(input));
            };
            return std::move(fun);

        }else{

            FnSig processfun = std::bind(&Derived::process,
                static_cast<const Derived*>(this),
                std::placeholders::_1);
            FnSig fun = [=](double input){
                return processfun(input);
            };
            return std::move(fun);
        }

    }

    virtual ~Pipeline_CRTP(){}
};

/**
 * First concrete derived class: simple scaling.
 */
class Scale: public Pipeline_CRTP<Scale>{
private:
    double scale_;
public:
    Scale(std::unique_ptr<Pipeline> wrap, double scale) // todo move
:Pipeline_CRTP<Scale>(std::move(wrap)),scale_(scale){}
    Scale(double scale):Pipeline_CRTP<Scale>(),scale_(scale){}

    double process(double input) const override{
        return input*scale_;
    }
};

/**
 * Second concrete derived class: offset.
 */
class Offset: public Pipeline_CRTP<Offset>{
private:
    double offset_;
public:
    Offset(std::unique_ptr<Pipeline> wrap, double offset) // todo move
:Pipeline_CRTP<Offset>(std::move(wrap)),offset_(offset){}
    Offset(double offset):Pipeline_CRTP<Offset>(),offset_(offset){}

    double process(double input) const override{
        return input+offset_;
    }
};

int main(){

    // used to make a random function / arguments
    // to prevent gcc from being overly clever
    std::default_random_engine generator;
    auto randint = std::bind(std::uniform_int_distribution<int>(0,1),std::ref(generator));
    auto randdouble = std::bind(std::normal_distribution<double>(0.0,1.0),std::ref(generator));

    // make a complex Pipeline
    std::unique_ptr<Pipeline> pipe(new Scale(randdouble()));
    for(unsigned i=0;i<100;++i){
        if(randint()) pipe=std::move(std::unique_ptr<Pipeline>(new Scale(std::move(pipe),randdouble())));
        else pipe=std::move(std::unique_ptr<Pipeline>(new Offset(std::move(pipe),randdouble())));
    }

    // make a std::function from pipe
    Pipeline::FnSig fun(pipe->to_function());   

    double bla=0.0;
    for(unsigned i=0; i<100000; ++i){
#ifdef USE_FUNCTION
        // takes 110 ms on average
        bla+=fun(bla);
#else
        // takes 60 ms on average
        bla+=pipe->operator()(bla);
#endif
    }   
    std::cout << bla << std::endl;
}

基准测试

使用pipe

g++ -std=gnu++11 sscce.cpp -march=native -O3
sudo nice -3 /usr/bin/time ./a.out
-> 60 ms

使用fun

g++ -DUSE_FUNCTION -std=gnu++11 sscce.cpp -march=native -O3
sudo nice -3 /usr/bin/time ./a.out
-> 110 ms

Answer 1

正如Sebastian的答案所述，您的虚拟函数的“替代”通过动态绑定函数(根据std::function实现，通过虚拟函数或函数指针)添加了几个间接层，然后它仍然调用虚拟Pipeline::process(double)函数！

通过移除一个std::function间接层并防止对Derived::process的调用是虚拟的，此修改使其速度大大加快：

FnSig to_function() const override {
    FnSig fun;
    auto derived_this = static_cast<const Derived*>(this);
    if (Pipeline::wrappee) {
        FnSig wrapfun = Pipeline::wrappee->to_function();
        fun = [=](double input){
            return derived_this->Derived::process(wrapfun(input));
        };
    } else {
        fun = [=](double input){
            return derived_this->Derived::process(input);
        };
    }
    return fun;
}

不过，这里比虚拟函数版本做的工作还多。

Answer 2

您有std::function的绑定lambdas，它调用std::functions绑定lamdbas，调用std::functions .

看看你的to_function。它创建一个lambda，它调用两个std::function，并返回绑定到另一个std::function的lambda。编译器不会静态地解析其中任何一个。

最后，以与虚拟函数解决方案相同的间接调用结束，这是如果您摆脱绑定的processfun并在lambda中直接调用它。否则你的人数是原来的两倍。

如果您想要加速，就必须以静态解析的方式创建整个管道，这意味着在最终将类型擦除为单个std::function之前，有更多的模板。

Answer 3

std::function速度慢得出了名；类型擦除和由此产生的分配也是其中的一部分，而且，对于gcc，调用的内联/优化也很糟糕。出于这个原因，存在着大量的C++“委托”，人们试图用它们来解决这个问题。我将其中一个移植到代码审查中：

https://codereview.stackexchange.com/questions/14730/impossibly-fast-delegate-in-c11

但是你可以用谷歌找到很多其他人，或者写你自己的。

编辑：

这些天来，这里寻找一个快速的委托。