面试题：C++ 优化场景下strcpy()与memcpy()的性能调优策略

调优思路

减少内存访问次数：现代CPU缓存架构对内存访问次数敏感，尽量合并相邻的内存复制操作，减少缓存未命中。
利用CPU指令集特性：如SSE（Streaming SIMD Extensions）、AVX（Advanced Vector Extensions）等，它们能并行处理多个数据元素，提高复制效率。
避免不必要的函数调用开销：函数调用会有栈操作等开销，在性能敏感区域尽量减少这种开销。
考虑数据对齐：现代CPU对对齐的数据访问速度更快，确保源和目标内存地址对齐能提升性能。

具体技术手段

使用更高效的函数：
- 对于字符串复制：在C++20中，std::string的assign成员函数可能针对性能进行了优化，在可能的情况下使用它替代strcpy。同时，strlcpy函数相比strcpy更安全，且某些实现可能有性能优化，若环境支持可考虑使用。
- 对于内存块复制：std::memcpy在标准库中可能已经进行了优化，不过一些特定平台的实现，如Intel的_mmcpy（结合SSE指令集）可能性能更优，在特定平台下可考虑使用。
利用SIMD指令集：
- 手动使用SIMD指令：例如，使用SSE指令集，_mm_storeu_si128和_mm_loadu_si128等函数（u表示非对齐访问，根据数据对齐情况选择），可以一次处理128位（16字节）的数据，相比传统的单字节复制效率大大提高。以下是一个简单示例（假设数据非对齐）：

#include <x86intrin.h>
#include <cstdint>

void optimizedMemcpy(void* dst, const void* src, size_t count) {
    const uint8_t* s = static_cast<const uint8_t*>(src);
    uint8_t* d = static_cast<uint8_t*>(dst);
    while (count >= 16) {
        __m128i data = _mm_loadu_si128(reinterpret_cast<const __m128i*>(s));
        _mm_storeu_si128(reinterpret_cast<__m128i*>(d), data);
        s += 16;
        d += 16;
        count -= 16;
    }
    while (count > 0) {
        *d++ = *s++;
        count--;
    }
}

编译器自动向量化：现代编译器（如GCC、Clang）支持自动向量化。通过设置合适的编译选项（如GCC的-O3），编译器可能会自动将memcpy或strcpy相关代码转换为使用SIMD指令集的高效代码。但要注意检查编译器生成的汇编代码，确保确实进行了向量化。

优化内存访问模式：
- 预取数据：使用CPU的预取指令（如_mm_prefetch），在实际使用数据之前将其提前加载到缓存中。例如，在进行大规模内存复制前，可以提前预取即将复制的数据块，减少缓存未命中的延迟。
- 数据对齐：确保源和目标内存地址是对齐的。如果数据本身未对齐，可以在复制前进行调整。例如，通过在数据结构定义时使用alignas关键字指定对齐方式，或者在运行时动态分配对齐的内存（如aligned_alloc函数）。
减少函数调用开销：
- 内联函数：对于简单的复制操作，可以将相关代码定义为内联函数，避免函数调用的栈操作开销。在C++中，可以使用inline关键字声明函数为内联函数，现代编译器也可能会自动将短小的函数内联。
- 循环展开：手动展开循环，减少循环控制的开销。例如，原本一次复制一个字节的循环，可以展开为一次复制4个或8个字节（根据实际情况），减少循环次数和条件判断次数。但要注意不要过度展开导致代码体积过大影响缓存利用率。

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