本文通过研究STL源码来剖析C++中标准模板块库std::string运行机理，重点研究了其中的引用计数和Copy-On-Write技术。
平台：x86_64-redhat-linux
gcc version 4.4.6 20110731 (Red Hat 4.4.6-3) (GCC)
1. 问题提出
最近在我们的项目当中，出现了两次与使用string相关的问题。
1.1. 问题1：新代码引入的Bug
前一段时间有一个老项目来一个新需求，我们新增了一些代码逻辑来处理这个新需求。测试阶段没有问题，但上线之后，偶尔会引起错误的逻辑输出甚至崩
溃。这个问题困扰着我们很久。我们对新增代码做周详单元测试和集成测试都没有发现问题，最后只能逼迫我们去看那一大段未修改过原始代码逻辑。该项目中经常
会碰到使用string，原始代码中有这样一段逻辑引起了我们的怀疑：
string string_info;
//... 对string_info的赋值操作
char* p = (char*)string_info.data();
在严格的检查下和逻辑判断后，某些逻辑分支会对p指向的内容进行一些修改。这样虽然危险，但一直工作正常。联想到我们最近的修改：将 string_info这个string对象拷贝了一份，然后进行一些处理。我们意识到string的Copy-On-Write和引用计数技术可能会导 致我们拷贝的这个string并没有真正的实现数据拷贝。在做了一些测试和研究之后，我们确信了这一点。如是对上述代码进行了修正处理如下：
char* p = &(string_info[0]);
然后对项目类似的地方都做了这样的处理之后，测试，上线，一切OK，太完美了。
1.2. 问题2：性能优化
最近做一个项目的重构，对相关代码进行性能分析profile时发现memcpy的CPU占比比较高，达到8.7%，仔细检查代码中，发现现有代码大量的map查找操作。map定义如下：
typedef std::map ssmap;
ssmap info_map;
查找的操作如下：
info_map["some_key"] = some_value;
我们不经意间就会写出上述代码，如果改为下述代码，性能会好很多：
static const std::string __s_some_key = "some_key";
info_map[__s_some_key] = some_value;
这是因为第一种代码，每次查找都构造一个临时的string对象，同时会将“some_key”这个字符串拷贝一份。修改之后的代码，只需要在第一 次初始化时候构造一次，以后每次调用都不会进行拷贝，因此效率上要好很多。类似代码都经过这样优化之后，memcpy的CPU占比下来了，降到4.3%。
下面我们通过深入string的源码内部来解释上述两个问题的解决过程和思路。
2. std::string定义
STL中的字符串类string的定义如下：
template<typename _CharT, typename _Traits , typename _Alloc> class basic_string; typedef basic_string <char, char_traits<char >, allocator< char> > string;
不难发现string在栈内存空间上只占用一个指针(_CharT* _M_p)的大小空间，因此sizeof(string)==8。其他信息都存储在堆内存空间上。
问题1：
我们有下面这一条C++语句：
string name;
请问，name这个变量总共带来多大的内存开销？这个问题我们稍后解答。
3. std::string内存空间布局
下面我们通过常见的用法来剖析一下string对象内部内存空间布局情况。
最常见的string用法是通过c风格字符串构造一个string对象，例如：
string name(“zieckey”);
其调用的构造函数定义如下：
basic_string(const _CharT* __s, const _Alloc& __a)
: _M_dataplus( _S_construct(__s , __s ? __s + traits_type ::length( __s) :
__s + npos , __a), __a)
{}
该构造函数直接调用 _S_construct 来构造这个对象，定义如下：
template<typename _CharT, typename _Traits , typename _Alloc>
template<typename _InIterator>
_CharT*
basic_string<_CharT , _Traits, _Alloc>::
_S_construct(_InIterator __beg, _InIterator __end , const _Alloc& __a ,
input_iterator_tag)
{
// Avoid reallocation for common case.
_CharT __buf[128];
size_type __len = 0;
while ( __beg != __end && __len < sizeof(__buf ) / sizeof( _CharT))
{
__buf[__len ++] = *__beg;
++ __beg;
}
//构造一个 _Rep 结构体，同时分配足够的空间，具体见下面内存映像图示
_Rep* __r = _Rep ::_S_create( __len, size_type (0), __a);
//拷贝数据到 string对象内部
_M_copy( __r->_M_refdata (), __buf, __len);
__try
{
while (__beg != __end)
{
if (__len == __r-> _M_capacity)
{
// Allocate more space.
_Rep* __another = _Rep:: _S_create(__len + 1, __len, __a);
_M_copy(__another ->_M_refdata(), __r->_M_refdata (), __len);
__r->_M_destroy (__a);
__r = __another ;
}
__r->_M_refdata ()[__len++] = * __beg;
++ __beg;
}
}
__catch(...)
{
__r->_M_destroy (__a);
__throw_exception_again;
}
//设置字符串长度、引用计数以及赋值最后一个字节为结尾符 char_type()
__r-> _M_set_length_and_sharable(__len );
//最后，返回字符串第一个字符的地址
return __r->_M_refdata ();
}
template<typename _CharT, typename _Traits , typename _Alloc>
typename basic_string <_CharT, _Traits, _Alloc >::_Rep*
basic_string<_CharT , _Traits, _Alloc>::_Rep ::
_S_create(size_type __capacity, size_type __old_capacity ,
const _Alloc & __alloc)
{
// 需要分配的空间包括：
// 一个数组 char_type[__capacity]
// 一个额外的结尾符 char_type()
// 一个足以容纳 struct _Rep 空间
// Whew. Seemingly so needy, yet so elemental.
size_type __size = (__capacity + 1) * sizeof( _CharT) + sizeof (_Rep);
void* __place = _Raw_bytes_alloc (__alloc). allocate(__size ); //申请空间
_Rep * __p = new (__place) _Rep;// 在地址__place 空间上直接 new对象( 称为placement new)
__p-> _M_capacity = __capacity ;
__p-> _M_set_sharable();// 设置引用计数为0，标明该对象只为自己所有
return __p;
}
_Rep定义如下：
struct _Rep_base
{
size_type _M_length;
size_type _M_capacity;
_Atomic_word _M_refcount;
};
至此，我们可以回答上面“问题1”中提出的问题：
上文中”string name;”这个name对象所占用的总空间为33个字节，具体如下：
sizeof(std::string) + 0 + sizeof(‘‘) + sizeof(std::string::_Rep)
其中：sizeof(std::string)为栈空间
上文中的提到的另一条C++语句 string name(“zieckey”); 定义了一个string变量name，其内存空间布局如下：
4. 深入string内部源码
4.1. string copy与strncpy
长期以来，经常看到有人对std::string赋值拷贝与strncpy之间的效率进行比较和讨论。下面我们通过测试用例来进行一个基本的测试：
#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<string>
#include<ctime>
#include<cstring>
using namespace std;
const int array_size = 200;
const int loop_count = 1000000;
void test_strncpy ()
{
char s1[array_size ];
char* s2= new char[ array_size];
memset( s2, ‘c‘ , array_size);
size_t start=clock ();
for( int i =0;i!= loop_count;++i ) strncpy( s1,s2 , array_size);
cout<< __func__ << " : " << clock()- start<<endl ;
delete s2;
s2 = NULL;
}
void test_string_copy ()
{
string s1;
string s2;
s2. append(array_size , ‘c‘);
size_t start=clock ();
for( int i =0;i!= loop_count;++i ) s1= s2;
cout<< __func__ << " : " << clock()- start<<endl ;
}
int main ()
{
test_strncpy();
test_string_copy();
return 0;
}
使用g++ -O3编译，运行时间如下：
test_strncpy : 40000
test_string_copy : 10000
字符串strncpy的运行时间居然是string copy的4倍。究其原因就是因为，string copy是基于引用计数技术，每次copy的代价非常小。
测试中我们还发现，如果array_size在10个字节以内的话，两者相差不大，随着array_size的变大，两者的差距也越来越大。例如，在array_size=1000的时候，strncpy就要慢13倍。
4.2. 通过GDB调试查看引用计数变化
上面的测试结论非常好，打消了大家对string性能问题的担忧。下面我们通过一段程序来验证引用计数在这一过程中的变化和作用。
请先看一段测试代码：
#include <assert.h>
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
int main ()
{
string a = "0123456789abcdef" ;
string b = a ;
cout << "a.data() =" << (void *)a. data() << endl ;
cout << "b.data() =" << (void *)b. data() << endl ;
assert( a.data () == b. data());
cout << endl;
string c = a ;
cout << "a.data() =" << (void *)a. data() << endl ;
cout << "b.data() =" << (void *)b. data() << endl ;
cout << "c.data() =" << (void *)c. data() << endl ;
assert( a.data () == c. data());
cout << endl;
c[0] = ‘1‘;
cout << "after write:\n";
cout << "a.data() =" << (void *)a. data() << endl ;
cout << "b.data() =" << (void *)b. data() << endl ;
cout << "c.data() =" << (void *)c. data() << endl ;
assert( a.data () != c. data() && a .data() == b.data ());
return 0;
}
运行之后，输出：
a.data() =0xc22028
b.data() =0xc22028
a.data() =0xc22028
b.data() =0xc22028
c.data() =0xc22028
after write:
a.data() =0xc22028
b.data() =0xc22028
c.data() =0xc22068
上述代码运行的结果输出反应出，在我们对b、c赋值之后，a、b、c三个string对象的内部数据的内存地址都是一样的。只有当我们对c对象进行修改之后，c对象的内部数据的内存地址才不一样，这一点是是如何做到的呢？
我们通过gdb调试来验证引用计数在上述代码执行过程中的变化：
(gdb) b 10 Breakpoint 1 at 0x400c35: file string_copy1.cc, line 10. (gdb) b 16 Breakpoint 2 at 0x400d24: file string_copy1.cc, line 16. (gdb) b 23 Breakpoint 3 at 0x400e55: file string_copy1.cc, line 23. (gdb) r Starting program: [...]/unixstudycode/string_copy/string_copy1 [Thread debugging using libthread_db enabled] Breakpoint 1, main () at string_copy1.cc:10 10 string b = a; (gdb) x/16ub a._M_dataplus._M_p-8 0x602020: 0 0 0 0 0 0 0 0 0x602028: 48 49 50 51 52 53 54 55
此时对象a的引用计数是0
(gdb) n 11 cout << "a.data() =" << (void*)a.data() << endl;
b=a 将a赋值给b，string copy
(gdb) x/16ub a._M_dataplus._M_p-8 0x602020: 1 0 0 0 0 0 0 0 0x602028: 48 49 50 51 52 53 54 55
此时对象a的引用计数变为1，表明有另一个对象共享该对象a
(gdb) c Continuing. a.data() =0x602028 b.data() =0x602028 Breakpoint 2, main () at string_copy1.cc:16 16 string c = a; (gdb) x/16ub a._M_dataplus._M_p-8 0x602020: 1 0 0 0 0 0 0 0 0x602028: 48 49 50 51 52 53 54 55 (gdb) n 17 cout << "a.data() =" << (void*)a.data() << endl;
c=a 将a赋值给c，string copy
(gdb) x/16ub a._M_dataplus._M_p-8 0x602020: 2 0 0 0 0 0 0 0 0x602028: 48 49 50 51 52 53 54 55
此时对象a的引用计数变为2，表明有另外2个对象共享该对象a
(gdb) c Continuing. a.data() =0x602028 b.data() =0x602028 c.data() =0x602028 Breakpoint 3, main () at string_copy1.cc:23 23 c[0] = ‘1‘; (gdb) n 24 cout << "after write:\n";
对c的值进行修改
(gdb) x/16ub a._M_dataplus._M_p-8 0x602020: 1 0 0 0 0 0 0 0 0x602028: 48 49 50 51 52 53 54 55
此时对象a的引用计数变为1
(gdb) p a._M_dataplus._M_p $3 = 0x602028 "0123456789abcdef" (gdb) p b._M_dataplus._M_p $4 = 0x602028 "0123456789abcdef" (gdb) p c._M_dataplus._M_p $5 = 0x602068 "1123456789abcdef"
此时对象c的内部数据内存地址已经与a、b不同了，即Copy-On-Write
上述GDB调试过程，清晰的验证了3个string对象a b c的通过引用计数技术联系在一起。
4.3. 源码分析string copy
下面我们阅读源码来分析。上述过程。
先看string copy过程的源码：
//拷贝构造函数
basic_string(const basic_string& __str)
: _M_dataplus( __str._M_rep ()->_M_grab( _Alloc(__str .get_allocator()),
__str.get_allocator ()),
__str.get_allocator ())
{}
_CharT* _M_grab(const _Alloc& __alloc1, const _Alloc& __alloc2)
{
return (! _M_is_leaked() && __alloc1 == __alloc2)
? _M_refcopy() : _M_clone (__alloc1);
}
_CharT*_M_refcopy() throw ()
{
#ifndef _GLIBCXX_FULLY_DYNAMIC_STRING
if ( __builtin_expect(this != &_S_empty_rep(), false))
#endif
__gnu_cxx::__atomic_add_dispatch (&this-> _M_refcount, 1);
return _M_refdata();
}
上面几段源代码比较好理解，先后调用了basic_string (const basic_string& __str )拷贝构造函数、_M_grab、_M_refcopy，
_M_refcopy实际上就是调用原子操作__atomic_add_dispatch (确保线程安全)将引用计数+1，然后返回原对象的数据地址。
由此可以看到，string对象之间的拷贝/赋值代价非常非常小。
几个赋值语句之后，a、b、c对象的内存空间布局如下图所示：
4.4. Copy-On-Write
下面再来看”c[0] = ‘1’; “做了些什么：
reference operator []( size_type __pos )
{
_M_leak();
return _M_data ()[__pos ];
}
void _M_leak () // for use in begin() & non-const op[]
{
//前面看到 c 对象在此时实际上与a对象的数据实际上指向同一块内存区域
//因此会调用 _M_leak_hard()
if (! _M_rep ()->_M_is_leaked ())
_M_leak_hard ();
}
void _M_leak_hard ()
{
if ( _M_rep ()->_M_is_shared ())
_M_mutate (0, 0, 0);
_M_rep()-> _M_set_leaked ();
}
void _M_mutate ( size_type __pos , size_type __len1, size_type __len2 )
{
const size_type __old_size = this-> size ();//16
const size_type __new_size = __old_size + __len2 - __len1 ; //16
const size_type __how_much = __old_size - __pos - __len1 ; //16
if ( __new_size > this -> capacity() || _M_rep ()->_M_is_shared ())
{
// 重新构造一个对象
const allocator_type __a = get_allocator ();
_Rep * __r = _Rep:: _S_create (__new_size , this-> capacity (), __a );
// 然后拷贝数据
if (__pos )
_M_copy (__r -> _M_refdata(), _M_data (), __pos );
if (__how_much )
_M_copy (__r -> _M_refdata() + __pos + __len2 ,
_M_data () + __pos + __len1, __how_much );
//将原对象上的引用计数减
_M_rep ()->_M_dispose ( __a);
//绑定到新的对象上
_M_data (__r -> _M_refdata());
}
else if (__how_much && __len1 != __len2 )
{
// Work in-place.
_M_move (_M_data () + __pos + __len2 ,
_M_data () + __pos + __len1, __how_much );
}
//最后设置新对象的长度和引用计数值
_M_rep()-> _M_set_length_and_sharable (__new_size );
}
上面源码稍微复杂点，对c进行修改的过程分为以下两步：
- 第一步是判断是否为共享对象，(引用计数大于0)，如果是共享对象，就拷贝一份新的数据，同时将老数据的引用计数值减1。
- 第二步：在新的地址空间上进行修改，从而避免了对其他对象的数据污染
由此可以看出，如果不是通过string提供的接口对string对象强制修改的话，会带来潜在的不安全性和破坏性。例如：
char* p = const_cast<char*>(s1.data()); p[0] = ‘a‘;
上述代码对c修改(“c[0] = ‘1’; “)之后，a b c对象的内存空间布局如下：
Copy-On-Write的好处通过上文的解析是显而易见是，但也带来一些副作用。例如上述代码片段”c[0] = ‘1’; “如果是通过外部的强制操作可能会带来意想不到的结果。请看下面代码：
char* pc = const_cast(c.c_str()); pc[0] = ‘1‘;
这段代码通过强制修改c对象内部数据的值，看似效率上比operator[] 高，但同时也修改a、b对象的值，而这可能不是我们所希望看到的。这是我们需要提高警惕的地方。
5. 不宜使用string的例子
我们项目组内部有一个分布式的内存kv系统，一般是md5做key，value是任意二进制数。当初设计的时候，考虑到内存容量始终有限，没有选择使用string，而是单独开发的key结构和value结构。下面是我们设计的key结构定义：
struct Key
{
uint64_t low;
uint64_t high;
};
该结构所需内存大小为16字节，保持二进制的16字节MD5。相对于string做key来说，要节省33(参考上文string内存空间布局)个字节。例如，现在我们某个项目正在使用该系统的搭建的一个分布式集群，总共有100亿条记录，每条记录都节省33字节，总共节省内存空间：33*100亿=330G。由此可见，仅仅对key的一个小小改进，就能节省如此大的内存，还是非常值得。
6. 对比微软Visual Studio提供的STL版本
vc6.0的string实现是基于引用计数的，但不是线程安全的。但在后续版本的vc中去掉了引用计数技术，string copy 都直接进行深度内存拷贝。
由于string实现上的细节不一致，导致跨平台程序的移植带来潜在的风险。这种场合下，我们需要额外注意。
7. 总结
- 即使是一个空string对象，其所占内存空间也达到33字节，因此在内存使用要求比较严格的应用场景，例如memcached等，请慎重考虑使用string。
- string由于使用引用计数和Copy-On-Write技术，相对于strcpy，string copy的性能提升非常显著。
- 使用引用计数后，多个string指向同一块内存区域，因此，如果强制修改一个string的内容，会影响其他string。