深入剖析 linux GCC 4.4 的 STL String

本文通过研究STL源码来剖析C++中标准模板块库std::string运行机理，重点研究了其中的引用计数和Copy-On-Write技术。

平台：x86_64-redhat-linux

gcc version 4.4.6 20110731 (Red Hat 4.4.6-3) (GCC)

1. 问题提出

最近在我们的项目当中，出现了两次与使用string相关的问题。

1.1. 问题1：新代码引入的Bug

前一段时间有一个老项目来一个新需求，我们新增了一些代码逻辑来处理这个新需求。测试阶段没有问题，但上线之后，偶尔会引起错误的逻辑输出甚至崩溃。这个问题困扰着我们很久。

我们对新增代码做周详单元测试和集成测试都没有发现问题，最后只能逼迫我们去看那一大段未修改过原始代码逻辑。

该项目中经常会碰到使用string，原始代码中有这样一段逻辑引起了我们的怀疑：

• string string_info;
• //... 对string_info的赋值操作
• char* p = (char*)string_info.data();

在严格的检查下和逻辑判断后，某些逻辑分支会对p指向的内容进行一些修改。这样虽然危险，但一直工作正常。

联想到我们最近的修改：将string_info这个string对象拷贝了一份，然后进行一些处理。

我们意识到string的Copy-On-Write和引用计数技术可能会导致我们拷贝的这个string并没有真正的实现数据拷贝。

在做了一些测试和研究之后，我们确信了这一点。

如是对上述代码进行了修正处理如下：

• char* p = &(string_info[0]);

然后对项目类似的地方都做了这样的处理之后，测试，上线，一切OK，太完美了。

1.2. 问题2：性能优化

最近做一个项目的重构，对相关代码进行性能分析profile时发现memcpy的CPU占比比较高，达到8.7%，仔细检查代码中，发现现有代码大量的map查找操作。map定义如下：

• typedef std::map ssmap;
• ssmap info_map;

查找的操作如下：

• info_map["some_key"] = some_value;

我们不经意间就会写出上述代码，如果改为下述代码，性能会好很多：

• static const std::string __s_some_key = "some_key";
• info_map[__s_some_key] = some_value;

这是因为第一种代码，每次查找都构造一个临时的string对象，同时会将“some_key”这个字符串拷贝一份。

修改之后的代码，只需要在第一次初始化时候构造一次，以后每次调用都不会进行拷贝，因此效率上要好很多。

类似代码都经过这样优化之后，memcpy的CPU占比下来了，降到4.3%。

下面我们通过深入string的源码内部来解释上述两个问题的解决过程和思路。

2. std::string定义

STL中的字符串类string的定义如下：

• template<typename _CharT, typename _Traits , typename _Alloc> class basic_string;
• typedef basic_string <char, char_traits<char >, allocator< char> > string;

不难发现string在栈内存空间上只占用一个指针(_CharT* _M_p)的大小空间，因此sizeof(string)==8。

其他信息都存储在堆内存空间上。

问题1：

我们有下面这一条C++语句：

• string name;

请问，name这个变量总共带来多大的内存开销？这个问题我们稍后解答。

这里其实是介绍了basic_string的内存布局，从起始地址出开始，_M_length表示字符串的长度、_M_capacity是最大容量、_M_refcount是引用计数，_M_p指向实际的数据。值得注意的是引用计数，说明该版本的string实现采用了copy-on-write的方式来减少无意义的内存拷贝。整体内存布局如下：

根据上图推测，一个空string，没有数据，内部开辟的内存应该是83=24字节，而sizeof(string)的值似乎为84=32字节，因为需要存储四个变量的值。而实际上并不是这样。

3. std::string内存空间布局

下面我们通过常见的用法来剖析一下string对象内部内存空间布局情况。 最常见的string用法是通过c风格字符串构造一个string对象，

例如： string name(“zieckey”);

其调用的构造函数定义如下：

• basic_string(const _CharT* __s, const _Alloc& __a)
• : _M_dataplus( _S_construct(__s , __s ? __s + traits_type ::length( __s) :
• __s + npos , __a), __a)
• {}

该构造函数直接调用 _S_construct 来构造这个对象，定义如下：

• template<typename _CharT, typename _Traits , typename _Alloc>
• template<typename _InIterator>
• _CharT*
• basic_string<_CharT , _Traits, _Alloc>::
• _S_construct(_InIterator __beg, _InIterator __end , const _Alloc& __a ,
• input_iterator_tag)
• {
• // Avoid reallocation for common case.
• _CharT __buf[128];
• size_type __len = 0;
• while ( __beg != __end && __len < sizeof(__buf ) / sizeof( _CharT))
• {
• __buf[__len ++] = *__beg;
• ++ __beg;
• }
• //构造一个 _Rep 结构体，同时分配足够的空间，具体见下面内存映像图示
• _Rep* __r = _Rep ::_S_create( __len, size_type (0), __a);
• //拷贝数据到 string对象内部
• _M_copy( __r->_M_refdata (), __buf, __len);
• __try
• {
• while (__beg != __end)
• {
• if (__len == __r-> _M_capacity)
• {
• // Allocate more space.
• _Rep* __another = _Rep:: _S_create(__len + 1, __len, __a);
• _M_copy(__another ->_M_refdata(), __r->_M_refdata (), __len);
• __r->_M_destroy (__a);
• __r = __another ;
• }
• __r->_M_refdata ()[__len++] = * __beg;
• ++ __beg;
• }
• }
• __catch(...)
• {
• __r->_M_destroy (__a);
• __throw_exception_again;
• }
• //设置字符串长度、引用计数以及赋值最后一个字节为结尾符 char_type()
• __r-> _M_set_length_and_sharable(__len );
• //最后，返回字符串第一个字符的地址
• return __r->_M_refdata ();
• }
• template<typename _CharT, typename _Traits , typename _Alloc>
• typename basic_string <_CharT, _Traits, _Alloc >::_Rep*
• basic_string<_CharT , _Traits, _Alloc>::_Rep ::
• _S_create(size_type __capacity, size_type __old_capacity ,
• const _Alloc & __alloc)
• {
• // 需要分配的空间包括：
• // 一个数组 char_type[__capacity]
• // 一个额外的结尾符 char_type()
• // 一个足以容纳 struct _Rep 空间
• // Whew. Seemingly so needy, yet so elemental.
• size_type __size = (__capacity + 1) * sizeof( _CharT) + sizeof (_Rep);
• void* __place = _Raw_bytes_alloc (__alloc). allocate(__size ); //申请空间
• _Rep * __p = new (__place) _Rep;// 在地址__place 空间上直接 new对象( 称为placement new)
• __p-> _M_capacity = __capacity ;
• __p-> _M_set_sharable();// 设置引用计数为0，标明该对象只为自己所有
• return __p;
• }

_Rep定义如下：

• struct _Rep_base
• {
• size_type _M_length;
• size_type _M_capacity;
• _Atomic_word _M_refcount;
• };

至此，我们可以回答上面“问题1”中提出的问题：

上文中”string name;”

这个name对象所占用的总空间为33个字节，具体如下：

• sizeof(std::string) + 0 + sizeof('') + sizeof(std::string::_Rep)

其中：sizeof(std::string)为栈空间

上文中的提到的另一条C++语句 string name(“zieckey”);定义了一个string变量name，其内存空间布局如下：

4. 深入string内部源码

4.1. string copy与strncpy

长期以来，经常看到有人对std::string赋值拷贝与strncpy之间的效率进行比较和讨论。

下面我们通过测试用例来进行一个基本的测试：

• #include<iostream>
• #include<cstdlib>
• #include<string>
• #include<ctime>
• #include<cstring>
• using namespace std;
• const int array_size = 200;
• const int loop_count = 1000000;
• void test_strncpy ()
• {
• char s1[array_size ];
• char* s2= new char[ array_size];
• memset( s2, 'c' , array_size);
• size_t start=clock ();
• for( int i =0;i!= loop_count;++i ) strncpy( s1,s2 , array_size);
• cout<< __func__ << " : " << clock()- start<<endl ;
• delete s2;
• s2 = NULL;
• }
• void test_string_copy ()
• {
• string s1;
• string s2;
• s2. append(array_size , 'c');
• size_t start=clock ();
• for( int i =0;i!= loop_count;++i ) s1= s2;
• cout<< __func__ << " : " << clock()- start<<endl ;
• }
• int main ()
• {
• test_strncpy();
• test_string_copy();
• return 0;
• }

使用g++ -O3编译，运行时间如下：

• test_strncpy : 40000
• test_string_copy : 10000

画外音:

字符串strncpy的运行时间居然是string copy的4倍。

究其原因就是因为，string copy是基于引用计数技术，

每次copy的代价非常小。

测试中我们还发现，如果array_size在10个字节以内的话，两者相差不大，随着array_size的变大，两者的差距也越来越大。

例如，在array_size=1000的时候，strncpy就要慢13倍。

4.2. 通过GDB调试查看引用计数变化

上面的测试结论非常好，打消了大家对string性能问题的担忧。

下面我们通过一段程序来验证引用计数在这一过程中的变化和作用。

请先看一段测试代码：

• #include <assert.h>
• #include <iostream>
• #include <string>
• using namespace std;
• int main ()
• {
• l ;
• cout << "c.data() =" << (void *)c. data() << endl ;
• assert( a.data () != c. data() && a .data() == b.data ());
• return 0;
• }

运行之后，输出：

• a.data() =0xc22028
• b.data() =0xc22028
• a.data() =0xc22028
• b.data() =0xc22028
• c.data() =0xc22028
• after write:
• a.data() =0xc22028
• b.data() =0xc22028
• c.data() =**0xc22068**

上述代码运行的结果输出反应出，在我们对b、c赋值之后，a、b、c三个string对象的内部数据的内存地址都是一样的。

只有当我们对c对象进行修改之后，c对象的内部数据的内存地址才不一样，这一点是是如何做到的呢？

我们通过gdb调试来验证引用计数在上述代码执行过程中的变化：

• (gdb) b 10
• Breakpoint 1 at 0x400c35: file string_copy1.cc, line 10.
• (gdb) b 16
• Breakpoint 2 at 0x400d24: file string_copy1.cc, line 16.
• (gdb) b 23
• Breakpoint 3 at 0x400e55: file string_copy1.cc, line 23.
• (gdb) r
• Starting program: [...]/unixstudycode/string_copy/string_copy1
• [Thread debugging using libthread_db enabled]
• Breakpoint 1, main () at string_copy1.cc:10
• 10 string b = a;
• (gdb) x/16ub a._M_dataplus._M_p-8
• 0x602020: 0 0 0 0 0 0 0 0
• 0x602028: 48 49 50 51 52 53 54 55

此时对象a的引用计数是0

• (gdb) n
• 11 cout &lt;&lt; "a.data() =" &lt;&lt; (void*)a.data() &lt;&lt; endl;

b=a 将a赋值给b，string copy

• (gdb) x/16ub a._M_dataplus._M_p-8
• 0x602020: 1 0 0 0 0 0 0 0
• 0x602028: 48 49 50 51 52 53 54 55

此时对象a的引用计数变为1，表明有另一个对象共享该对象a

• (gdb) c
• Continuing.
• a.data() =0x602028
• b.data() =0x602028
• Breakpoint 2, main () at string_copy1.cc:16
• 16 string c = a;
• (gdb) x/16ub a._M_dataplus._M_p-8
• 0x602020: 1 0 0 0 0 0 0 0
• 0x602028: 48 49 50 51 52 53 54 55
• (gdb) n
• 17 cout &lt;&lt; "a.data() =" &lt;&lt; (void*)a.data() &lt;&lt; endl;

c=a 将a赋值给c，string copy

• (gdb) x/16ub a._M_dataplus._M_p-8
• 0x602020: 2 0 0 0 0 0 0 0
• 0x602028: 48 49 50 51 52 53 54 55

此时对象a的引用计数变为2，表明有另外2个对象共享该对象a

• (gdb) c
• Continuing.
• a.data() =0x602028
• b.data() =0x602028
• c.data() =0x602028
• Breakpoint 3, main () at string_copy1.cc:23
• 23 c[0] = '1';
• (gdb) n
• 24 cout &lt;&lt; "after write:n";

对c的值进行修改

• (gdb) x/16ub a._M_dataplus._M_p-8
• 0x602020: 1 0 0 0 0 0 0 0
• 0x602028: 48 49 50 51 52 53 54 55

此时对象a的引用计数变为1

• (gdb) p a._M_dataplus._M_p
• $3 = 0x602028 "0123456789abcdef"
• (gdb) p b._M_dataplus._M_p
• $4 = 0x602028 "0123456789abcdef"
• (gdb) p c._M_dataplus._M_p
• $5 = 0x602068 "1123456789abcdef"

此时对象c的内部数据内存地址已经与a、b不同了，即Copy-On-Write

上述GDB调试过程，

清晰的验证了3个string对象a b c的通过引用计数技术联系在一起。

4.3. 源码分析string copy

下面我们阅读源码来分析。上述过程。 先看string copy过程的源码：

• //拷贝构造函数
• basic_string(const basic_string& __str)
• : _M_dataplus( __str._M_rep ()->_M_grab( _Alloc(__str .get_allocator()),
• __str.get_allocator ()),
• __str.get_allocator ())
• {}
• _CharT* _M_grab(const _Alloc& __alloc1, const _Alloc& __alloc2)
• {
• return (! _M_is_leaked() && __alloc1 == __alloc2)
• ? _M_refcopy() : _M_clone (__alloc1);
• }
• _CharT*_M_refcopy() throw ()
• {
• #ifndef _GLIBCXX_FULLY_DYNAMIC_STRING
• if ( __builtin_expect(this != &_S_empty_rep(), false))
• #endif
• __gnu_cxx::__atomic_add_dispatch (&this-> _M_refcount, 1);
• return _M_refdata();
• }

上面几段源代码比较好理解，先后调用了basic_string (const basic_string& str )拷贝构造函数、_M_grab、_M_refcopy， _M_refcopy实际上就是调用原子操作atomic_add_dispatch (确保线程安全)将引用计数+1，然后返回原对象的数据地址。

由此可以看到，string对象之间的拷贝/赋值代价非常非常小。

几个赋值语句之后，a、b、c对象的内存空间布局如下图所示：

4.4. Copy-On-Write

下面再来看”c[0] = ‘1’; “做了些什么：

• reference operator []( size_type __pos )
• {
• _M_leak();
• return _M_data ()[__pos ];
• }
• void _M_leak () // for use in begin() & non-const op[]
• {
• //前面看到 c 对象在此时实际上与a对象的数据实际上指向同一块内存区域
• //因此会调用 _M_leak_hard()
• if (! _M_rep ()->_M_is_leaked ())
• _M_leak_hard ();
• }
• void _M_leak_hard ()
• {
• if ( _M_rep ()->_M_is_shared ())
• _M_mutate (0, 0, 0);
• _M_rep()-> _M_set_leaked ();
• }
• void _M_mutate ( size_type __pos , size_type __len1, size_type __len2 )
• {
• const size_type __old_size = this-> size ();//16
• const size_type __new_size = __old_size + __len2 - __len1 ; //16
• const size_type __how_much = __old_size - __pos - __len1 ; //16
• if ( __new_size > this -> capacity() || _M_rep ()->_M_is_shared ())
• {
• // 重新构造一个对象
• const allocator_type __a = get_allocator ();
• _Rep * __r = _Rep:: _S_create (__new_size , this-> capacity (), __a );
• // 然后拷贝数据
• if (__pos )
• _M_copy (__r -> _M_refdata(), _M_data (), __pos );
• if (__how_much )
• _M_copy (__r -> _M_refdata() + __pos + __len2 ,
• _M_data () + __pos + __len1, __how_much );
• //将原对象上的引用计数减
• _M_rep ()->_M_dispose ( __a);
• //绑定到新的对象上
• _M_data (__r -> _M_refdata());
• }
• else if (__how_much && __len1 != __len2 )
• {
• // Work in-place.
• _M_move (_M_data () + __pos + __len2 ,
• _M_data () + __pos + __len1, __how_much );
• }
• //最后设置新对象的长度和引用计数值
• _M_rep()-> _M_set_length_and_sharable (__new_size );
• }

上面源码稍微复杂点，对c进行修改的过程分为以下两步：

1. 第一步是判断是否为共享对象，(引用计数大于0)，如果是共享对象，就拷贝一份新的数据，同时将老数据的引用计数值减1。
2. 第二步：在新的地址空间上进行修改，从而避免了对其他对象的数据污染

由此可以看出，如果不是通过string提供的接口对string对象强制修改的话，会带来潜在的不安全性和破坏性。例如：

• char* p = const_cast<char*>(s1.data());
• p[0] = 'a';

上述代码对c修改(“c[0] = ‘1’; “)之后，a b c对象的内存空间布局如下：

Copy-On-Write的好处通过上文的解析是显而易见是，但也带来一些副作用。例如上述代码片段”c[0] = ‘1’; “如果是通过外部的强制操作可能会带来意想不到的结果。请看下面代码：

• char* pc = const_cast(c.c_str());
• pc[0] = '1';

这段代码通过强制修改c对象内部数据的值，看似效率上比operator[] 高，但同时也修改a、b对象的值，而这可能不是我们所希望看到的。这是我们需要提高警惕的地方。

5. 不宜使用string的例子

我们项目组内部有一个分布式的内存kv系统，一般是md5做key，value是任意二进制数。

当初设计的时候，考虑到内存容量始终有限，没有选择使用string，而是单独开发的key结构和value结构。下面是我们设计的key结构定义：

• struct Key
• {
• uint64_t low;
• uint64_t high;
• };

该结构所需内存大小为16字节，保持二进制的16字节MD5。

相对于string做key来说，要节省33(参考上文string内存空间布局)个字节。

例如，现在我们某个项目正在使用该系

统的搭建的一个分布式集群，总共有100亿条记录，每条记录都节省33字节，总共节省内存空间：33*100亿=300多G。

由此可见，仅仅对key的一个小小改进，就能节省如此大的内存，还是非常值得。

6. 对比微软Visual Studio提供的STL版本

vc6.0的string实现是基于引用计数的，但不是线程安全的。但在后续版本的vc中去掉了引用计数技术，string copy 都直接进行深度内存拷贝。

由于string实现上的细节不一致，导致跨平台程序的移植带来潜在的风险。这种场合下，我们需要额外注意。

7. 总结

1. 即使是一个空string对象，其所占内存空间也达到33字节，因此在内存使用要求比较严格的应用场景，例如memcached等，请慎重考虑使用string。
2. basic_string仅仅包含一个成员_M_dataplus，它会指向一个_Rep的结构，_Rep中才会实际存放字符串的内容和长度等信息。初始化过程中，对于短字符串，会先存放在栈中，待生成_Rep指针后才会将数据拷贝至_Rep中，这样可以避免初始化短字符串的时候去申请动态内存空间
3. string由于使用引用计数和Copy-On-Write技术，相对于strcpy，string copy的性能提升非常显著。
4. 使用引用计数后，多个string指向同一块内存区域，因此，如果强制修改一个string的内容，会影响其他string。