使用宏扩展的泛型：为什么指令缓存使用不佳？
Generics using Macro expansion: Why the poor use of Instruction cache?
Russ Cox（Go 核心开发人员）在他的 blog 泛型实现中提到了以下关于实现泛型的宏扩展 (C++) 方法 -
The individual specializations may be efficient but the program as a
whole can suffer due to poor use of the instruction cache
这几天我一直在想这个说法，但不明白背后的原因。这个假设背后有什么合理的理由吗？
我明白如果我们有 -
- 指令参考位置不佳
- 分支预测不佳。
宏扩展会导致这些吗？
更新：Go Generic Discussion Summary中的类似讨论。在这里，他们将 C++ 中使用的技术概括为 Type Specialization
模板的每个实例实际上都是一个单独的 class。如果你使用 std::vector<int> 和 std::vector<float> 你最终会得到向量实现的两个完整副本（大多数标准库试图将尽可能多的代码从向量移到基础 class 或私有实现 class 因为这个原因，但仍然存在一些重复）。使用（最多）两倍的代码，指令缓存将以两倍的速度填充。
Russ Cox（Go 核心开发人员）在他的 blog 泛型实现中提到了以下关于实现泛型的宏扩展 (C++) 方法 -
The individual specializations may be efficient but the program as a whole can suffer due to poor use of the instruction cache
这几天我一直在想这个说法，但不明白背后的原因。这个假设背后有什么合理的理由吗？
我明白如果我们有 -
- 指令参考位置不佳
- 分支预测不佳。
宏扩展会导致这些吗？
更新：Go Generic Discussion Summary中的类似讨论。在这里，他们将 C++ 中使用的技术概括为 Type Specialization
模板的每个实例实际上都是一个单独的 class。如果你使用 std::vector<int> 和 std::vector<float> 你最终会得到向量实现的两个完整副本（大多数标准库试图将尽可能多的代码从向量移到基础 class 或私有实现 class 因为这个原因，但仍然存在一些重复）。使用（最多）两倍的代码，指令缓存将以两倍的速度填充。