【性能优化】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法？-memcpy函数详解

【C语言经典面试题】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法？

我相信大部分初中级C程序员在面试的过程中，可能都被问过关于memcpy函数的问题，甚至需要手撕memcpy。本文从另一个角度带你领悟一下memcpy的面试题，你可以看看是否能接得住？

1 写在前面2 源码实现2.1 函数申明2.2 简单的功能实现2.3 满足大数据量拷贝的功能实现3 源码测试4 小小总结5 更多分享

1 写在前面

假如你遇到下面的面试题，你会怎么做？题目大意如下：

请参考标准C库对memcpy的申明定义，使用C语言的语法实现其基本功能，并尽量保证它在拷贝大数据（KK级别）的时候，有比较好的性能表现。

2 源码实现

2.1 函数申明

通过查看man帮助，我们可以知道memcpy函数的功能及其简要申明。

复制NAME memcpy – copy memory area ​ SYNOPSIS #include

英文翻译过来就是说，memcpy实现的就是内存拷贝，其是按字节进行拷贝，同时还可能会存在内存区域重合的情况。

2.2 简单的功能实现

根据功能需求，以下是我的一个简单实现源码，仅供参考：

复制char *my_memcpy(char* dest, const char *src, size_t len) { assert(dest && src && (len > 0)); if (dest == src) { ; } else { char *p = dest; size_t i; for (i = 0; i < len; i++) { *p++ = *src++; } } ​ return dest; }

但是，这段代码的缺陷也比较明显，但数据量过大的时，即len很大时，整一个拷贝耗时将会非常不理想。那么如果考虑性能问题，又该如何实现它呢？

2.3 满足大数据量拷贝的功能实现

下面给出一个参考实现：

复制/* Nonzero if either X or Y is not aligned on a “long” boundary. */ #define UNALIGNED(X, Y) \\ (((long)X & (sizeof(long) – 1)) | ((long)Y & (sizeof(long) – 1))) ​ /* How many bytes are copied each iteration of the 4X unrolled loop. */ #define BIGBLOCKSIZE (sizeof(long) << 2) ​ /* How many bytes are copied each iteration of the word copy loop. */ #define LITTLEBLOCKSIZE (sizeof(long)) ​ /* Threshhold for punting to the byte copier. */ #define TOO_SMALL(LEN) ((LEN) < BIGBLOCKSIZE) ​ char *my_memcopy_super(char* dest0, const char *src0, size_t len0) { assert(dest0 && src0 && (len0 > 0)); char *dest = dest0; const char *src = src0; long *aligned_dest; const long *aligned_src; ​ /* If the size is small, or either SRC or DST is unaligned, then punt into the byte copy loop. This should be rare. */ if (!TOO_SMALL(len0) && !UNALIGNED(src, dest)) { aligned_dest = (long *)dest; aligned_src = (long *)src; ​ /* Copy 4X long words at a time if possible. */ while (len0 >= BIGBLOCKSIZE) { *aligned_dest++ = *aligned_src++; *aligned_dest++ = *aligned_src++; *aligned_dest++ = *aligned_src++; *aligned_dest++ = *aligned_src++; len0 -= BIGBLOCKSIZE; } ​ /* Copy one long word at a time if possible. */ while (len0 >= LITTLEBLOCKSIZE) { *aligned_dest++ = *aligned_src++; len0 -= LITTLEBLOCKSIZE; } ​ /* Pick up any residual with a byte copier. */ dest = (char *)aligned_dest; src = (char *)aligned_src; } ​ while (len0–) *dest++ = *src++; ​ return dest0; } ​

我们可以看到，里面做了对齐的判断，还有数据量长度的判断；通过充分利用机器的操作性能，从而提升memcpy拷贝的效率。

3 源码测试

**简单的测试代码如下，目的就是测试在拷贝 **1KB数据和10MB数据 时，标准C的memcpy、自定义的memcpy_normal、以及自定义的memcpy_super直接的性能差异：

复制#include #include ​ static void get_rand_bytes(unsigned char *data, int len) { int a; int i; ​ srand((unsigned)time(NULL)); //种下随机种子 for (i = 0; i < len; i++) { data[i] = rand() % 255; //取随机数，并保证数在0-255之间 //printf(“%02X “, data[i]); } } ​ static int get_cur_time_us(void) { struct timeval tv; ​ gettimeofday(&tv, NULL); //使用gettimeofday获取当前系统时间 ​ return (tv.tv_sec * 1000 * 1000 + tv.tv_usec); //利用struct timeval结构体将时间转换为ms } ​ #define ARRAY_SIZE(n) sizeof(n) / sizeof(n[0]) ​ int main(void) { int size_list[] = { 1024 * 1024 * 10, // 10MB 1024 * 1024 * 1, // 1MB 1024 * 100, // 100KB 1024 * 10, // 10KB 1024 * 1, // 1KB }; char *data1; char *data2; int t1; int t2; int i = 0; ​ data1 = (char *)malloc(size_list[0]); data2 = (char *)malloc(size_list[0]); ​ get_rand_bytes(data1, size_list[0]); ​ for (i = 0; i < ARRAY_SIZE(size_list); i++) { t1 = get_cur_time_us(); memcpy(data2, data1, size_list[i]); t2 = get_cur_time_us(); printf(“copy %d bytes, memcpy_stdc waste time %dus\\n”, size_list[i], t2 – t1); ​ t1 = get_cur_time_us(); my_memcopy_normal(data2, data1, size_list[i]); t2 = get_cur_time_us(); printf(“copy %d bytes, memcpy_normal waste time %dus\\n”, size_list[i], t2 – t1); ​ t1 = get_cur_time_us(); my_memcopy_super(data2, data1, size_list[i]); t2 = get_cur_time_us(); printf(“copy %d bytes, memcpy_super waste time %dus\\n\\n”, size_list[i], t2 – t1); } ​ free(data1); free(data2); ​ return 0; } ​

简单执行编译后，运行小程序的结果：

从运行结果上看：

**拷贝数据量比较小时，拷贝效率排行： **normal < super < stdc **拷贝数据量比较大时，拷贝效率排行： **normal < stdc < super 4 小小总结

memcpy的源码实现，核心就是内存拷贝，要想提升拷贝的效率，还得充分利用机器的运算性能，比如考虑对齐问题。

综合来看，标准C库实现的memcpy在大部分的场景下都可以有一个比较好的性能表现，这一点是值得称赞的。

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[架构师李肯]

架构师李肯 （ 全网同名 ），一个专注于嵌入式IoT领域的架构师。有着近10年的嵌入式一线开发经验，深耕IoT领域多年，熟知IoT领域的业务发展，深度掌握IoT领域的相关技术栈，包括但不限于主流RTOS内核的实现及其移植、硬件驱动移植开发、网络通讯协议开发、编译构建原理及其实现、底层汇编及编译原理、编译优化及代码重构、主流IoT云平台的对接、嵌入式IoT系统的架构设计等等。拥有多项IoT领域的发明专利，热衷于技术分享，有多年撰写技术博客的经验积累，连续多月获得RT-Thread官方技术社区原创技术博文优秀奖，荣获[CSDN博客专家]、[CSDN物联网领域优质创作者]、[2021年度CSDN&RT-Thread技术社区之星]、[2022年RT-Thread全球技术大会讲师]、[RT-Thread官方嵌入式开源社区认证专家]、[RT-Thread 2021年度论坛之星TOP4]、[华为云云享专家（嵌入式物联网架构设计师）]等荣誉。坚信【知识改变命运，技术改变世界】！

审核编辑：汤梓红