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数据总线宽度:对齐的含义和怎样去对齐以及带来的效率差异

Q4MP_gh_c472c21 来源:互联网 作者:佚名 2018-01-30 09:34 次阅读

最近和同事谈到了ARM平台下数据总线宽度及对齐方式对程序效率的影响问题,在定义结构数据类型时,为了提高系统效率,要注意字长对齐原则。正好有点感触和大家一起谈谈。

这里主要给大家解释下所谓的对齐到底是什么?怎么对齐?为什么会对齐或者说对齐带来什么样的效率差异?

对齐的含义和怎样去对齐以及带来的效率差异

1.先看下面的例子:

#include

#pragma pack(4)

struct A

{

char a;

int b;

};

#pragma pack()

#pragma pack(1)

struct B

{

char a;

int b;

};

#pragma pack()

int main()

{

A a;

cout<

B b;

cout<

}

默认的vc我记得是4字节对齐ADS下是一字节对齐,因为是c/c++社区大家对PC比较熟悉 我就谈PC下的对齐。

PC下设计放的太长时间的有错误就别客气直接说,大家可以看到在ms的vc下按4字节对齐和1字节对齐的结果是截然不同的分别为8和5为什么会有这样的结果呢?这就是x86上字节对齐的作用。

为了加快程序执行的速度,一些体系结构以对齐的方式设计,通常以字长作为对齐边界。对于一些结构体变量,整个结构要对齐在内部成员变量最大的对齐边界,如A,整个结构以4为对齐边界,所以sizeof(a)为8,而不是5。

如果是原始我们概念下的的A中的成员将会一个挨一个存储,应该只有char+int只有5个字节。这个差异就是由于对齐导致的。,然我们可以看到A的对齐要比B浪费3个字节的存储空间。

那为什么还要采取对齐呢?

那是因为体系结构的对齐和不对齐,是在时间和空间上的一个权衡。

字节对齐节省了时间。应该是设计者考虑用空间换取时间。

为什么说对齐会提高效率呢节省时间?我想大家要理解的重点之重点就在这里了。

在我们常用的PC下总线宽度是32位

1.如果是总线宽度对齐的话

那么所有读写操作都是获取一个<=32位数据可以一次保证在数据总线传输完毕

没有任何的额外消耗

|1|2|3|4|5|6|7|8|

从1开始这里是a的起始位置,5起始为b的位置 访问的时候

如果访问a一次在总线传输8位其他24位无效的

访问b时则一次在总线上传输32完成

读写均是一次完整

插叙一下 读操作先要将读地址放到地址总线上然后下个时钟周期再从外部

存储器接口上读回数据通过数据总线返回需要两个周期

而写操作一次将地址及数据写入相应总线就完成了

读操作要比写操作慢一半

2.我们看访问数据时如果不对齐地址的情况

|1|2|3|4|5|6|7|8|

此时a的地址没变还在1而因为是不对齐则b的位置就在2处

这时访问就带来效率上问题 访问a时没问题还是读会一个字节

但是2处地址因为不是总线宽度对齐一般的CPU在此地址操作将产生error

如sparc,MIPS。它们在硬件的设计上就强制性的要求对齐。在不对齐的地址上肯定发生错误

但是x86是支持非对齐访问的

它通过多次访问来拼接得到的结果,具体做法就是从1地址处先读回后三字节234 暂存起来

然后再由5地址处读回一个字节5 与234进行拼接组成一个完整的int也就是b返回

大家看看如此的操作带来的消耗多了不止三倍很明显在字长对齐时效率要高许多

淡然这种效率仅仅是访问多字节带来的 如果还是进行的byte操作那效率差不了多少

目前的开发普遍比较重视性能,所以对齐的问题,有2种不同的处理方法:

1) 有一种使用空间换时间做法是显式的插入reserved成员:

struct A{

char a;

char reserved1[3]; //使用空间换时间

int b;

}a;

2) 随便怎么写,一切交给编译器自动对齐。

还有一种将逻辑相关的数据放在一起定义

代码中关于对齐的隐患,很多是隐式的。比如在强制类型转换的时候。下面举个例子:

unsigned int i = 0x12345678;

unsigned char *p=NULL;

unsigned short *p1=NULL;

p=&i;

*p=0x00;

p1=(unsigned short *)(p+1);

*p1=0x0000;

最后两句代码,从奇数边界去访问unsignedshort型变量,显然不符合对齐的规定。

在x86上,类似的操作只会影响效率,但是在MIPS或者sparc上,可能就是一个error

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原文标题:嵌入式er日常!和同事交流ARM平台字节对齐带来的效率差异

文章出处:【微信号:gh_c472c2199c88,微信公众号:嵌入式微处理器】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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