使用 C++ 中的 final 关键字，到底能否提升性能？不少开发者认为可以，却没能给出数据依据。为此，本文作者进行了一次测试，亲自验证这个说法的真实性。
原文链接：https://16bpp.net/blog/post/the-performance-impact-of-cpp-final-keyword/
译者 | 郑丽媛
出品 | 程序人生（ID：coder_life）
如果你选择用 C++ 写代码，一定是有理由的，而这个理由很可能就是性能。
在很多有关 C++ 的文章中，我们经常会看到各种“性能提示和技巧”或“这样做效率更高”的建议。有时这些建议会给你一个合理的详细解释，但更多时候，你会发现没有任何实际数据支持这些说法。
最近我发现了一个奇怪的东西，那就是 final 关键字。说起来有些惭愧，我之前没怎么了解过这个关键词。许多博客文章都说，使用 final 可以提升性能，而且是免费的，只需进行微小改动。
但是，读完这些文章后，你会发现一个有趣的事实：没有人给出任何相关数据，基本上就纯靠一个“相信我吧，兄弟”。
从我的经验来看，除非有数据支持，否则任何性能提升的说法就全是空谈，甚至就算有了数据也得能够复现才行——因此，作为一名有着高性能 C++ 项目的优秀工程师，我真的很想验证这个说法。
有一个我认为非常适合测试 final 关键字的绝佳项目：PSRayTracing（https://github.com/define-private-public/PSRayTracing）。
简单介绍一下这个项目：这是一个用 C++ 实现的光线追踪器，源自 Peter Shirley 所写的光线跟踪系列书籍。它主要用于学术目的，但也结合了我编写 C++ 时的专业经验。项目目标是向读者展示如何（重新）编写 C++，使其性能更强、更简洁、结构更合理，因此在 Shirley 博士原始代码的基础上进行了补充和改进。PSRayTracing 有一个重要特性，能通过 CMake 切换代码的更改，还可以提供其他选项，如随机种子、多核渲染。
这是如何做到的？
利用构建系统，我在 CMakeLists.txt 中添加了一个额外选项：
option(WITH_FINAL "Use the `final` specifier on derived classes (faster?)" OFF)
# ...
if (WITH_FINAL)
message(STATUS "Using `final` spicifer (faster?)")
target_compile_definitions(PSRayTracing_StaticLibrary PUBLIC USE_FINAL)
else()
message(STATUS "Turned off use of `final` (slower?)")
endif()
然后在 C++ 中，我们可以使用预处理器来创建一个 FINAL 宏：
#ifdef USE_FINAL
#define FINAL final
#else
#define FINAL
#endif
而且，它可以轻松地添加到任何你感兴趣的类中：
$ rg FINAL
RandomGenerator.hpp
185:class RandomGenerator FINAL : public _GeneralizedRandomGenerator
{
Materials/Lambertian.hpp
8:class Lambertian FINAL : public IMaterial {
...
Materials/SurfaceNormal.hpp
7:class SurfaceNormal FINAL : public IMaterial {
...
PDFs/HittablePDF.hpp
7:class HittablePDF FINAL : public IPDF {
...
Objects/Sphere.hpp
19:class Sphere FINAL : public IHittable {
这样，我们就可以在代码库中随时开始和停止对 final 关键字的使用了。
当然，你可能会说这个方法太过繁琐，我也这么觉得。但不得不说，这很适合用来做对照试验：将 final 关键字应用到代码中，并根据实验需要使用或关闭它。
几乎每个接口都有 final 关键字。在架构中，我们有 IHittable、IMaterial、ITexture 等。在 Peter Shirley 光线跟踪系列的第二本书中，最后一个场景有很多超过 10K 个虚拟对象：
另外，有些场景的数量并不多（可能只有 10 个）：
最初的担忧
对于 PSRT 来说，在测试可能提高性能的东西时，我首先使用的是默认场景 book2::final。启用 final 后，控制台报告如下：
$ ./PSRayTracing -n 100 -j 2
Scene: book2::final_scene
...
Render took 58.587 seconds
可随后又恢复了更改：
$ ./PSRayTracing -n 100 -j 2
Scene: book2::final_scene
...
Render took 57.53 seconds
我有点困惑，用了 final 反而更慢了？又跑了几次后，我发现性能下降得非常小，那些博客文章一定是在忽悠我……
不过在完全放弃之前，我想最好还是把验证测试脚本拿出来看看。在之前的版本中，这个脚本主要用于对 PSRayTracing 进行模糊测试，版本库中已经包含了一套小型的知名测试用例。
这套脚本最初运行大约需要 20 分钟，此时情况开始变得有趣：脚本报告称，使用 final 时速度稍快，运行时间为 11 分 29 秒；不使用 final 则为 11 分 44 秒。
看似只相差了 2% 的时长，实际上却很重要——我决定，要进一步调查。
大型测试
由于对以上结果不满意，我创建了一个“大型测试套件”，主要提高了一些测试参数以加强测试强度。在我的开发机器上，它需要运行 8 个小时。以下是调整后的详情：
● 场景测试次数：10 → 30
● 图像尺寸：[320x240, 400x400, 852x480] → [720x1280, 720x720, 1280x720]
● 光线深度：[10, 25, 50] → [20, 35, 50]
● 每像素采样次数：[5, 10, 25] → [25, 50, 75]
我认为这样更全面：现在有些测试用例只需 10 秒就能完成，有些则需要 10 分钟才能完成；小型测试套件在 20 多分钟内完成了约 350 个测试用例，而这个套件在 8 多小时内完成了 1150 多个测试用例。
考虑到 C++ 程序的性能与编译器（和系统）密切相关，因此为了更加彻底，我们在三台机器、三种操作系统和三种不同的编译器上都进行了测试；一次使用了 final，一次没使用。经过计算，这些计算机累计运行了 125 多小时。
具体情况请参见下表，另外配置如下：
● AMD Ryzen 9：
Linux：GCC & Clang
Windows：GCC & MSVC
● Apple M1 Mac：GCC & Clang
● Intel i7：Linux GCC
例如，一种配置是“AMD Ryzen 9，使用 Ubuntu Linux 和 GCC”，另一种是“Apple M1 Mac，使用 macOS 和 Clang”。注意，并非所有编译器的版本都相同，有些很难获得。另外在我发文的时候，Clang 还发布了一个新版本。下面是测试结果的总体摘要：
通过对比测试，我们可以看到一些有趣的结论，同时也告诉了我们一件事：从整体上看，使用 final 不能保证总是提速，甚至某些情况下速度还会更慢。
虽然在这个测试中对编译器进行比较可能也很有趣，但认为这样做并不公平：仅把“使用 final”和“不使用 final”进行比较才是公平的。如果想要比较编译器（以及不同系统），需要更全面的测试系统。
尽管如此，我们还是观察到了一些有趣的结果：
x86_64 上的 Clang 运行速度较慢。
Windows 性能较差，微软自己的编译器也很落后。
苹果公司的芯片则是绝对的强者。
但每个场景都不同，包含的标记为 final 的对象数量也不尽相同。按百分比来看，有多少测试用例在使用 final 后更快或更慢都很有趣。将这些数据列表，我们可以得到以下结果：
对于某些 C++ 应用程序来说，那 1% 的性能提升非常令人期待（例如，高频交易）。如果我们 50% 以上的测试用例都能达到这一点，那我们似乎应该考虑使用 final。但另一方面，我们还需要看看相反的情况：例如速度慢了多少？又有多少测试用例变慢了？
在 x86_64 Linux 上的 Clang 就绝对是一个典型：超过 90% 的测试用例在使用 final 后至少慢了 5%！！还记得我说过，对于某些应用程序来说，1% 的速度提升是件天大的好事吗？所以相对的，就算只慢了 1% 也绝不能容忍。此外，使用 MSVC 的 Windows 也表现不佳。
如上所述，这与场景有很大关系。有些场景只有少量的虚拟对象，有些则有一大堆。下面平均来看，使用 final 后一个场景的速度快了/慢了多少：
我对 Pandas 不是很了解，在创建一个多级索引表格（从数组中创建）并使其具有良好的样式和格式方面遇到了一些问题。因此，我在每一列名称的末尾都附加了一个配置编号。以下是每个数字的含义：
0 - GCC 13.2.0 AMD Ryzen 9 6900HX Ubuntu 23.10
1 - Clang 17.0.2 AMD Ryzen 9 6900HX Ubuntu 23.10
2 - MSVC 17 AMD Ryzen 9 6900HX Windows 11 Home (22631.3085)
3 - GCC 13.2.0 (w64devkit) AMD Ryzen 9 6900HX Windows 11 Home (22631.3085)
4 - Clang 15 M1 macOS 14.3 (23D56)
5 - GCC 13.2.0 (homebrew) M1 macOS 14.3 (23D56)
6 - GCC 12.3.0 i7-10750H Ubuntu 22.04.3
这就是让人眼前一亮的地方：在某些配置和特定场景下，性能可能会提升 10%！例如，在 AMD 和 Linux 上使用 GCC 的 book1::final_scene。但其他场景（在相同的配置下）仅有 0.5% 的提升，比如 fun::three_spheres。
但是，只是将编译器切换到 Clang（仍在 AMD 和 Linux 上运行）后，这两个场景的性能就分别下降了 5% 和 17%！MSVC（在 AMD 上）的情况有点复杂，有些场景在使用 final 时性能更高，有些场景则受到了很大影响。
苹果的 M1 有点意思，提速和降速幅度看起来都非常小，但 GCC 在两个场景上有显著优势。
另外，使用 final 后性能的提升或降低，几乎与虚拟对象数量是多是少没有关系。
我比较关注 Clang 的情况
PSRayTracing 也可在 Android 和 iOS 上运行。在这两个平台上，可能只有一小部分应用程序为了性能是用 C++ 编写的，而 Clang 正是用于这两个平台的编译器。
不幸的是，我没有像在桌面系统上那样的性能测试框架，但我可以做一个简单的“使用相同参数渲染场景，一个使用 final，一个不使用 final”的测试，因为应用程序会报告进程耗时。
根据上面的数据，我的假设是，这两个平台在使用 final 后性能会变差，但具体变差多少不清楚。以下是测试结果：
iPhone 12：我认为没有区别；无论使用 final 与否，渲染相同的场景都需要大约 2 分钟 36 秒。
Pixel 6 Pro：使用 final 后速度变慢了。渲染时间分别为 49 秒和 46 秒，3 秒的差异可能看起来不是很大，这相当于 6% 的减速，意义相当重大。
我不知道这是 Clang 的问题还是 LLVM 的问题。如果是后者，这可能对其他 LLVM 语言（如 Rust 和 Swift）也有影响。
未来的计划（以及我希望自己做的事情）
总的来说，我对这次测试发现的东西非常满意。如果我能重做一些事情（或得到一笔钱来做这个项目），我希望能做到以下几点：
让每个场景都能报告一些元数据。例如，对象数量、材质等。
对 Jupyter+Pandas 有更好的了解。虽然我是一位 C++ 开发者，不是数据科学家，但我希望能了解如何更好地转换测量结果，使其看起来更美观。
找到一种在 Android 和 iOS 上运行自动化测试的方法。目前这两个平台都不容易测试，这是一个很明显的问题。
run_verfication_tests.py 更像是一个应用程序（而不是一个小脚本）。
PNG 开始变得有些庞大，有一次我磁盘空间都不足了。无损 WebP 作为渲染输出可能更好。
比较更多的英特尔芯片，并使用更多的编译器。
结论
如果你只是匆匆翻到结尾，以下是总结：
使用 GCC 可能会得到一些好处。
对苹果芯片的影响不大。
不要在 Clang 和 MSVC 上使用 final。
这完全取决于你的配置/平台，请自主测试并衡量是否值得。
最后，就我个人而言，我应该不会用 C++ 的 final 关键字来提升性能，本文的测试结果说明了这种方式并不稳定。
