据我所知,cpu在边界上对齐的数据表现最佳,该边界等于该数据的大小.例如,如果每个int数据的大小为4个字节,那么每个int的地址必须是4的倍数才能使cpu满意;与2字节短数据和8字节双数据相同.因此,new运算符和malloc函数始终返回8的倍数的地址,因此是4和2的倍数.
在我的程序中,一些用于处理大字节数组的时间关键算法允许通过将每个连续的4个字节转换为无符号int来跨越计算,并且以这种方式,更快地进行算术运算.但是,字节数组的地址不能保证是4的倍数,因为只需要处理字节数组的一部分.
据我所知,英特尔cpu正确处理未对齐的数据,但代价是速度.如果对未对齐的数据进行操作的速度足够慢,则需要重新设计程序中的算法.在这方面,我有两个问题,第一个问题支持以下代码：
// the address of array0 is a multiple of 4: unsigned char* array0 = new unsigned char[4]; array0[0] = 0x00; array0[1] = 0x11; array0[2] = 0x22; array0[3] = 0x33; // the address of array1 is a multiple of 4 too: unsigned char* array1 = new unsigned char[5]; array1[0] = 0x00; array1[1] = 0x00; array1[2] = 0x11; array1[3] = 0x22; array1[4] = 0x33; // OP1: the address of the 1st operand is a multiple of 4,// which is optimal for an unsigned int: unsigned int anUInt0 = *((unsigned int*)array0) + 1234; // OP2: the address of the 1st operand is not a multiple of 4: unsigned int anUInt1 = *((unsigned int*)(array1 + 1)) + 1234;
所以问题是：
>与x86,x86-64和安腾处理器上的OP1相比,OP2的速度要慢多少(如果忽略了类型转换和地址增量的成本)？
>在编写跨平台可移植代码时,关于错位数据访问应该关注哪种处理器？ (我已经了解RISC的)
解决方法
市场上有太多的处理器无法提供通用答案.唯一可以确定的是,某些处理器根本无法进行未对齐访问;如果您的程序打算在同类环境中运行,例如,这可能对您有意或无关紧要,例如：视窗.
在现代高速处理器中,未对齐访问的速度可能受其高速缓存对齐的影响大于其地址对齐.在今天的x86处理器上,缓存行大小为64字节.
有一篇维基百科文章可能提供一些一般指导：http://en.wikipedia.org/wiki/Data_structure_alignment
