std::shared_ptr的性能瓶颈主要来自引用计数的原子操作和控制块的分配释放，2. 可通过定制删除器实现非delete资源释放、自定义内存释放和额外清理操作以优化销毁过程，3. 局部优化包括避免不必要的复制、优先使用std::unique_ptr、观察时用std::weak_ptr、利用移动语义转移所有权以及采用对象池减少频繁分配，4. 在性能敏感场景、与旧代码交互或嵌入式系统中应避免智能指针改用原始指针。
智能指针，特别是std::shared_ptr，确实会带来一些性能开销，主要体现在引用计数的维护上。但这并不意味着应该完全避免使用它们。关键在于理解开销的来源，并在必要时采取措施来减轻它。本文将深入探讨如何减少C++智能指针的性能开销，重点关注定制删除器和局部优化技巧。
定制删除器与局部优化技巧
std::shared_ptr的性能瓶颈在哪里？
std::shared_ptr的性能开销主要来自两个方面：一是引用计数的原子操作，二是控制块的分配和释放。每次复制std::shared_ptr，都需要原子性地增加引用计数；当引用计数降为零时，需要原子性地减少引用计数，并可能需要释放所管理的对象。这些原子操作在多线程环境下可能会导致竞争，从而降低性能。控制块的分配和释放也会带来额外的开销，尤其是在频繁创建和销毁std::shared_ptr时。
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如何使用定制删除器来优化性能？
定制删除器允许你自定义对象被销毁时执行的操作。这在以下几种情况下特别有用：
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使用非
delete操作释放资源： 例如，使用fclose释放文件句柄，或者使用Release释放COM对象。 - 使用自定义的内存分配器： 如果你使用了自定义的内存分配器来分配对象，那么在销毁对象时也应该使用相应的分配器来释放内存。
- 执行额外的清理操作： 例如，在销毁对象之前，先将其从某个容器中移除。
使用定制删除器可以避免默认的delete操作，从而提高性能。例如，假设你有一个指向使用malloc分配的内存的智能指针，你可以使用以下方式来定制删除器：
#include#include int main() { int* ptr = (int*)malloc(sizeof(int)); std::shared_ptr sharedPtr(ptr, [](int* p){ free(p); }); *sharedPtr = 10; // 使用智能指针 // sharedPtr离开作用域时，会自动调用 free(ptr); return 0; }
在这个例子中，我们使用了lambda表达式作为定制删除器，它会在sharedPtr被销毁时调用free(ptr)来释放内存。
如何进行局部优化以减少std::shared_ptr的开销？
即使使用了定制删除器，std::shared_ptr仍然存在引用计数的开销。在某些情况下，我们可以通过局部优化来减少这种开销。
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避免不必要的复制： 尽量避免在函数参数中使用
std::shared_ptr的传值方式，而是使用传引用或者指针。传值会导致引用计数增加，从而带来额外的开销。 -
使用
std::unique_ptr： 如果你确定某个对象只会被一个智能指针管理，那么应该使用std::unique_ptr而不是std::shared_ptr。std::unique_ptr没有引用计数的开销，性能更高。 -
使用
std::weak_ptr： 如果你需要观察一个std::shared_ptr所管理的对象，但是不希望增加其引用计数，可以使用std::weak_ptr。std::weak_ptr不会影响对象的生命周期。 -
使用移动语义： C++11引入了移动语义，可以避免不必要的复制。当将
std::shared_ptr从一个地方移动到另一个地方时，引用计数不会增加，而是直接转移所有权。 - 对象池： 对于频繁创建和销毁的对象，可以使用对象池来减少内存分配和释放的开销。对象池可以预先分配一定数量的对象，并在需要时从池中获取对象，而不是每次都重新分配内存。
何时应该避免使用智能指针？
虽然智能指针有很多优点，但在某些情况下，使用原始指针可能更合适。例如：
- 性能至关重要的代码： 在性能至关重要的代码中，例如游戏引擎或者实时系统，应该尽量避免使用智能指针，而是使用原始指针和手动内存管理。
- 与旧代码的兼容性： 如果你需要与旧的C代码或者不支持智能指针的C++代码进行交互，那么只能使用原始指针。
- 嵌入式系统： 在资源受限的嵌入式系统中，应该尽量避免使用智能指针，因为它们会带来额外的内存开销。
总的来说，智能指针是一种非常有用的工具，可以帮助我们避免内存泄漏和悬挂指针等问题。但是，在使用智能指针时，我们也应该注意其性能开销，并在必要时采取措施来减轻它。通过定制删除器和局部优化，我们可以在保证代码安全性的同时，提高程序的性能。关键在于理解你的应用场景，并根据实际情况选择合适的内存管理策略。
