哈喽，各位好！今天咱们来聊聊 C++ 里一个非常重要的智能指针：std::shared_ptr。这玩意儿能自动管理内存，避免内存泄漏，简直是现代 C++ 开发的必备良药。但是，shared_ptr 的实现原理，特别是引用计数和循环引用，经常让新手头疼。所以，今天我们就手撸一个简化版的 shared_ptr，彻底搞懂它背后的机制。 1. 为什么需要 shared_ptr？ 在 C++ 里，内存管理是个老大难问题。如果你用 new 分配了内存，就必须用 delete 来释放，否则就会造成内存泄漏。而手动管理内存很容易出错，比如忘记 delete，或者重复 delete。 这时候，智能指针就派上用场了。智能指针本质上是一个类，它封装了原始指针，并在对象生命周期结束时自动释放所管理的内存。std::shared_ptr 是其中一种，它允许多个智能指针共享对同一块内存的所有权。当最后一个 shared_ptr 对象销毁时，它所管理的内存才会被释放。 2. shared_ptr 的核心：引用计数 shared_ptr 的核心机制是引用计数。简单来说，就是每次有一个新的 shared_ptr 指向同 …
C++ 从零开始实现一个简化版 `std::vector`：深入内存管理
哈喽，各位好！今天我们来一起手撸一个简化版的 std::vector，重点放在内存管理上，保证让你彻底理解 C++ 里面的动态数组是怎么回事儿。 啥是 std::vector？ 简单来说，std::vector 就是一个可以自动增长的数组。你不用一开始就确定它的大小，可以随时往里面添加元素，它会自动帮你分配和释放内存。这玩意儿在 C++ 里简直是神器，用得不要太频繁。 为啥要自己实现？ 直接用 std::vector 不香吗？香！但是，想要真正理解它的工作原理，特别是内存管理那一块，最好的办法就是自己动手实现一个简化版。这样你才能知道 std::vector 背后都做了些什么，以后遇到内存相关的问题也能更快地定位。 我们简化版的目标 动态增长： 可以像 std::vector 一样，动态地添加元素。 基本操作： 实现 push_back（添加元素到末尾）、size（获取元素个数）、capacity（获取容量）、operator[]（下标访问）等基本操作。 内存管理： 重点关注内存的分配、释放和重新分配。 异常安全： 尽量保证在出现异常时，不会导致内存泄漏或者数据损坏。 开始撸代码！ 首 …
C++ `std::flat_map` / `flat_set` (C++23) 的缓存局部性与性能优势
哈喽，各位好！今天咱们来聊聊C++23标准库里新来的小伙伴：std::flat_map 和 std::flat_set。 这俩家伙，说白了，就是想在缓存局部性上做文章，试图在特定场景下榨干CPU的最后一滴性能。 一、为啥要关注缓存局部性？ 在深入 flat_map 和 flat_set 之前，咱们先得搞清楚一个问题：缓存局部性到底是个啥玩意儿？ 简单来说，CPU访问内存的速度比访问缓存快得多。 当CPU需要数据时，它首先会检查缓存里有没有。 如果有（命中），那就万事大吉，速度飞快。 如果没有（未命中），就得去内存里取，然后再放到缓存里。 缓存未命中的代价很高，会严重影响程序的性能。 缓存局部性指的是CPU访问内存的模式。 如果CPU访问的数据在内存中是连续存储的，那么缓存命中的概率就会很高。 反之，如果数据分散在内存的各个角落，那缓存就得频繁地从内存里搬运数据，性能自然就下来了。 想象一下，你是个图书馆管理员，需要从书架上找书。 如果你要找的书都在同一排书架上，那效率肯定很高。 但如果书分散在不同的楼层，那你就得跑上跑下，累个半死。 二、std::map 和 std::set 的痛点 …
C++ 属性 `[[no_unique_address]]` (C++20)：结构体成员零开销优化
哈喽，各位好！今天咱们来聊聊C++20中一个挺有意思的属性：[[no_unique_address]]。这玩意儿听起来可能有点高深，但实际上，它能帮咱们在不增加任何运行成本的情况下，优化结构体和类的大小。简单来说，就是让编译器更聪明地安排结构体成员的内存布局，从而节省空间。 咱们先从为什么要关心结构体大小说起。 为什么结构体大小很重要？ 想象一下，你正在开发一个游戏，其中每个游戏对象都有很多属性：位置、速度、生命值等等。如果每个对象的结构体都很大，那么存储大量对象就需要大量的内存。这不仅会影响性能，还可能导致缓存未命中，进一步降低游戏速度。 在嵌入式系统中，内存资源通常非常有限。因此，优化结构体大小就显得尤为重要。 即使在桌面应用中，更小的结构体也能提高缓存效率，减少内存占用，从而提升整体性能。 传统的结构体内存布局 在C++中，结构体成员通常按照声明的顺序依次排列在内存中。为了满足对齐要求（alignment requirement），编译器可能会在成员之间插入填充字节（padding bytes）。 举个例子： struct Example { char c; int i; cha …
C++ Modules (C++20) 深度：模块化编译与构建系统优化
哈喽，各位好！今天咱们来聊聊C++20里的模块，这可是个能让你的代码编译速度嗖嗖嗖往上涨的好东西。别害怕，虽然听起来高大上，但其实没那么难，咱们一步一步来，保证你能听懂，还能用上。 第一部分：啥是C++模块？为啥要用它？ 首先，得搞明白啥是C++模块。简单来说，C++模块就是一种新的代码组织方式，它能替代传统的头文件。你可能会问，头文件用了这么多年，也没啥大问题啊，为啥要换？ 问题大了去了！头文件最大的毛病就是“#include”机制。这玩意儿就像个复印机，把头文件的内容原封不动地复制到你的源文件中。如果你的代码里include了很多头文件，或者头文件里又include了其他的头文件，那就会导致编译时间变得非常慢，而且还容易出现各种奇奇怪怪的错误。 C++模块解决了这些问题。它通过模块接口单元（Module Interface Unit）来明确地声明哪些内容是公开的，哪些是私有的。编译器可以更好地理解你的代码，而且可以避免重复编译，大大提高了编译速度。 更直白一点： 特性 头文件（传统方式） 模块（C++20） 包含方式 #include (文本复制) import (语义导入) 编译 …
C++ `std::stacktrace` (C++23)：运行时获取堆栈跟踪信息
哈喽，各位好！今天咱们聊聊C++23的新玩具——std::stacktrace，这玩意儿能让你在程序运行时抓取堆栈信息，就像侦探在犯罪现场收集指纹一样，帮你定位bug的藏身之处。别担心，我尽量用大白话，保证你听得懂，看得会用。 一、啥是堆栈跟踪？ 首先，得明白啥叫堆栈跟踪。想象一下，你的程序就像一个俄罗斯套娃，一个函数调用另一个函数，一层套一层。堆栈跟踪就是把这一层层的调用关系记录下来，告诉你程序是怎么走到当前这一步的。 举个例子，假设有这么一段代码： #include <iostream> void funcC() { int x = 10; int y = 0; int z = x / y; // 哎呀，除以零了！ } void funcB() { funcC(); } void funcA() { funcB(); } int main() { funcA(); return 0; } 这段代码会因为除以零而崩溃。没有堆栈跟踪，你可能只能看到"除以零"的错误信息，但不知道是谁调用的funcC，又是谁调用的funcB，最后是谁调用的funcA。有了堆 …
C++ `std::generator` (C++23) 的内部实现与协程结合
哈喽，各位好！今天咱们来聊聊C++23里那个让人眼前一亮的std::generator，以及它跟协程之间那些不得不说的故事。说白了，std::generator就是个能让你像写普通函数一样，优雅地生成一堆数据的神器。而协程呢，则是让你的函数可以暂停、恢复，实现并发但不阻塞的魔法。 开场白：为什么要用std::generator？ 想象一下，你要生成一个斐波那契数列，传统做法可能是： #include <iostream> #include <vector> std::vector<int> fibonacci(int n) { std::vector<int> result; int a = 0, b = 1; for (int i = 0; i < n; ++i) { result.push_back(a); int temp = a; a = b; b = temp + b; } return result; } int main() { for (int num : fibonacci(10)) { std::cout < …
C++ `std::jthread` (C++20)：线程管理与协作取消的简化
哈喽，各位好！今天咱们聊聊C++20里的一个宝贝疙瘩——std::jthread。这玩意儿可不是你奶奶用的缝纫机（虽然名字有点像），而是C++多线程编程里的一颗新星，专门解决线程管理和协作取消的问题。 一、线程，永恒的难题 在进入std::jthread的世界之前，咱们先回顾一下线程这玩意儿为啥让人头疼。多线程编程就像同时指挥一支乐队，每个乐器（线程）都有自己的节奏，搞不好就乱成一锅粥。 最常见的麻烦包括： 资源竞争： 多个线程争抢同一份资源，比如一块内存，一个文件，结果谁也用不好。 死锁： 线程A等着线程B释放资源，线程B又等着线程A释放资源，大家互相等着，谁也动不了，程序就僵住了。 线程生命周期管理： 线程啥时候开始，啥时候结束？结束之后资源怎么释放？这些都得操心，一不小心就内存泄漏。 线程同步： 线程之间需要协调工作，比如生产者线程生产数据，消费者线程消费数据，得保证数据不丢，也不重复消费。 C++11引入了std::thread，算是给多线程编程开了个头，但它只负责创建和启动线程，其他的事情还得你自己来。这意味着你要手动join或者detach线程，手动管理线程的生命周期，手动 …
C++ `std::atomic_ref` (C++20)：对非原子对象进行原子操作的封装
哈喽，各位好！今天咱们来聊聊C++20里一个挺有意思的小玩意儿：std::atomic_ref。这东西啊，就像是个原子操作的“外挂”，能让你给那些原本不支持原子操作的变量，也用上原子操作的特性。听起来是不是有点像“给自行车装火箭炮”？别急，咱们慢慢来，看看这玩意儿到底能干啥，怎么用，以及为什么要用它。 1. 原子操作是个啥？ 在深入std::atomic_ref之前，咱们先简单回顾一下原子操作。想象一下你在银行取钱，一个操作必须是完整的，要么成功取到钱，要么就失败，不能出现取了一半钱的情况。这就是原子性。 在多线程编程里，多个线程可能会同时访问和修改同一个变量。如果没有原子操作，就可能出现各种问题，比如数据竞争、脏数据等等。原子操作保证了对变量的访问和修改是不可分割的，要么全部完成，要么完全没发生，从而避免了这些问题。 C++11引入了std::atomic，它是一个模板类，可以用来创建原子变量，例如： #include <atomic> #include <thread> #include <iostream> std::atomic<int …
C++ `std::source_location` (C++20) 在日志与断言中的应用
哈喽，各位好！今天咱们来聊聊C++20里一个挺有意思的小家伙：std::source_location。这东西虽然个头不大，但用处可不小，尤其是在日志和断言里，简直是提升开发体验的利器。咱们争取用最通俗的方式，把这玩意儿给盘清楚。 一、std::source_location 是个啥？ 简单来说，std::source_location 就像一个“位置标签”，它能自动记录下代码在文件里的位置信息。具体来说，它包含了： 文件名 (file_name()): 代码所在的文件名。 函数名 (function_name()): 代码所在的函数名。 行号 (line()): 代码所在的行号。 列号 (column()): 代码所在的列号。（C++23起可用） 有了这些信息，咱们就能更精确地定位问题，不用再吭哧吭哧地翻代码了。 二、std::source_location 怎么用？ 这玩意儿用起来超级简单。它有一个默认的构造函数，会“记住”它被调用的位置。通常，我们会把它作为一个可选的参数传递给日志函数或者断言宏。 #include <iostream> #include <so …