C++ 迭代速度和元素大小

我有一个

std:：vector

填充了以下结构：

#define ELEMENTSIZE 8

struct Element {
int value;
char size[ELEMENTSIZE - 4]; //1 char is 1B in size - 4B int
}; 

结构的大小取决于定义的elementsize，它在结构中生成指定大小的字符数组

我正在对向量中这些结构的平均值进行基准测试，我很想知道为什么向量中填充的结构越大，迭代时间越长

例如，1000 000 8B结构的向量大约需要1,7ms，而128B结构的相同测试需要12,7ms

---

这是因为只有缓存造成的巨大差异吗？如果是，你能解释一下原因吗？还是有其他我看不到的方面

该结构要大16倍，因此迭代时间要长16倍。数学上12,7/1,7=7,47倍，所以它在数学上几乎匹配

---

现在假设包含128B元素的结构是包含8B元素的结构，但大小相同。你现在看到它真的是16倍大了吗？

这个结构是16倍大，所以它需要16倍长的时间来迭代。数学上12,7/1,7=7,47倍，所以它在数学上几乎匹配

---

现在假设包含128B元素的结构是包含8B元素的结构，但大小相同。你现在看到它真的是16倍大了吗？

操作系统必须在内存中引入更大的结构，这可能会采取以下路径：

• 从虚拟内存到主内存（L4）
• 从主存到L3，再到L2和L1，直到处理器（如果需要处理）
• 在L1或处理器级别，必须在所使用的

  迭代器

  对象周围复制内容。这在很大程度上取决于缓存性能
• 现在，在每次迭代中，它取决于您使用迭代器执行的操作。如果内容被复制或显示在屏幕上，则需要更多时间（从CPU到L4，如果需要）执行一些排序/压缩

---

如果所有这些都发生了，为什么

128

结构不会比

8

字节结构花费更多的时间？

操作系统必须将较大的结构放在内存中，这可能会采取以下路径：

• 从虚拟内存到主内存（L4）
• 从主存到L3，再到L2和L1，直到处理器（如果需要处理）
• 在L1或处理器级别，必须在所使用的

  迭代器

  对象周围复制内容。这在很大程度上取决于缓存性能
• 现在，在每次迭代中，它取决于您使用迭代器执行的操作。如果内容被复制或显示在屏幕上，则需要更多时间（从CPU到L4，如果需要）执行一些排序/压缩

---

如果所有这些都发生了，为什么

128

结构不会比

8

字节结构花费更多的时间呢？

嗯，这听起来很合乎逻辑。但如果我看得更深一点，向量是内存中的连续存储。所以我假设，当我在向量上循环时，处理器应该在缓存中已经有了下一个迭代。我有一个64倍的处理器和ofc，更大的结构需要处理更多的操作（比方说3倍多的操作），但为什么延迟那么大？我遗漏了什么？在硬件级别，将移动更多数据。你不能说4字节和4MB的复制需要相同的时间。好吧，这听起来合乎逻辑。但如果我看得更深一点，向量是内存中的连续存储。所以我假设，当我在向量上循环时，处理器应该在缓存中已经有了下一个迭代。我有一个64倍的处理器和ofc，更大的结构需要处理更多的操作（比方说3倍多的操作），但为什么延迟那么大？我遗漏了什么？在硬件级别，将移动更多数据。不能说4字节和4MB的复制将花费相同的时间。