我正在创建一种机制，允许用户使用 decorator pattern 从基本构建 block 形成任意复杂函数.这在功能方面工作得很好，但我不喜欢它涉及大量虚拟调用的事实，尤其是当嵌套深度变大时。这让我很担心，因为复杂的函数可能会经常调用(>100.000 次)。

为了避免这个问题，我尝试在完成后将装饰器方案转换为 std::function(参见 SSCCE 中的 to_function())。所有内部函数调用都在std::function 的构造过程中进行连接。我认为这会比原始装饰器方案更快评估，因为在 std::function 版本中不需要执行虚拟查找。

唉，基准测试证明我错了:装饰器方案实际上比我用它构建的 std::function 更快。所以现在我想知道为什么。也许我的测试设置有问题，因为我只使用了两个微不足道的基本功能，这意味着可能会缓存 vtable 查找？

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

使用管道:

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

使用乐趣:

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

最佳答案

你有 std::functions 绑定(bind) lambdas 调用 std::functions 绑定(bind) lamdbas 调用 std::functions那……

查看您的 to_function。它创建一个调用两个 std::function 的 lambda，并将绑定(bind)到另一个 std::function 的 lambda 返回。编译器不会静态解析任何。

所以最后，你会得到与虚函数解决方案一样多的间接调用，那就是如果你摆脱绑定(bind)的 processfun 并直接在 lambda 中调用它。否则你有两倍多。

如果你想要加速，你必须以一种可以静态解析的方式创建整个管道，这意味着在你最终将类型删除到单个 std::function 之前需要更多的模板.

关于C++11 std::function 比虚拟调用慢？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18608888/