C++内联函数解析

1：什么是内联函数？

函数声明的时候，在定义的地方增加inline关键字说明（注意是定义的地方不是声明的地方），则此函数为内联函数。

2：为什么要使用内联函数?

主要为性能考虑，减少因为函数调用引起开销，主要是参数压栈、栈帧开辟与回收，以及寄存器保存与恢复等。

3：为什么推荐使用内联函数代替宏？

因为宏容易出错，且不可调试。

4：使用内联函数的注意事项。

内联函数应该尽可能的简单短小，过长的函数，使用内联将导致内存消耗增大。

5：怎么使内联函数生效？

我们声明了内联函数，但是编译器可能不执行内联，所以要确定开启内联选项。

测试代码如下:

 1 #include <iostream>
 2 #include <time.h>
 3 
 4 using namespace std;
 5 int calc1(int a, int b)
 6 {
 7     return a + b;
 8 }
 9 
10 //inline int calc2(int a, int b) __attribute__((always_inline));   //强制开启内联选项
11 inline int calc2(int a, int b)
12 {
13     return a + b;
14 }
15 
16 #define CALCE(a, b) a + b
17 
18 int main(int argc, char *argv[])
19 {
20     int x[10000] = {0};
21     int y[10000] = {0};
22     int z[10000] = {0};
23     cout << "begin function" << endl;
24     time_t t = time(NULL);
25     for (int i = 0; i < 10000; ++i) 
26     {
27         for (int j = 0; j < 1000; ++j)
28         {
29             for (int k = 0; k < 1000; ++k)
30             {
31                 calc1(x[j], y[k]);
32             }
33         }
34     }
35     cout << "function used:" << (time(NULL) - t) << "秒" << endl;
36     cout << "begin inline" << endl;
37     t = time(NULL);
38     for (int i = 0; i < 10000; ++i) 
39     {
40         for (int j = 0; j < 1000; ++j)
41         {
42             for (int k = 0; k < 1000; ++k)
43             {
44                 calc2(x[j], y[k]);
45             }
46         }
47     }
48     cout << "inline used:" << (time(NULL) - t) << "秒" << endl;
49 
50     cout << "begin define" << endl;
51     t = time(NULL);
52     for (int i = 0; i < 10000; ++i) 
53     {
54         for (int j = 0; j < 1000; ++j)
55         {
56             for (int k = 0; k < 1000; ++k)
57             {
58                 CALCE(x[j], y[k]);
59             }
60         }
61     }
62     cout << "define used:" << (time(NULL) - t) << "秒" << endl;
63     return 0;
64 }

不开启内联选项的情况：

C++内联函数解析

普通和内联函数基本没有差异，宏的效率会高一些。

开启内联选项：

C++内联函数解析

证明内联函数在大量调用的情况下，会有明显的效率提升。

注：本文不讨论g++编译的优化选项的问题-O，因为优化后的程序测试，测试结果会有很多其他因素，后续单独整理。

原文链接: https://www.cnblogs.com/6-er-mi-hou/p/13158104.html

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