为什么使用结构体效率会高？通过汇编代码给你讲透！

作为一个有着十几年研发经验的嵌入式老杆子，一口君发现很多程序猿新手，在编写代码的时候，特别喜欢定义很多全局变量，写个模块，能定义几百个全局变量，函数里面也是各种全局变量，这种屎山代码效率低，难维护，几乎无法移植，但是防御性极高！（凡事都有两面性）

很多新手之所以把这些变量封装到一个结构体中，主要原因是图方便，但是要知道，这其实是一个不好的习惯，而且会降低整体代码的性能。

最近有幸与大神【公众号：裸机思维】的傻孩子交流的时候，他聊到：“其实Cortex在架构层面就是更偏好面向对象的（哪怕你只是使用了结构体），其表现形式就是：Cortex所有的寻址模式都是间接寻址——换句话说一定依赖一个寄存器作为基地址。

举例来说，同样是访问外设寄存器，过去在8位和16位机时代，人们喜欢给每一个寄存器都单独绑定地址——当作全局变量来访问，而现在Cortex在架构上更鼓励底层驱动以寄存器页（也就是结构体）为单位来定义寄存器，这也就是说，同一个外设的寄存器是借助拥有同一个基地址的结构体来访问的。”

以Cortex A9架构为前提，下面一口君详细给你解释为什么使用结构体效率会更高一些。

一、全局变量反汇编

1. 源文件

gcd.s

.text
.global?_start
_start:
??ldr??sp,=0x70000000?????????/*get?stack?top?pointer*/
??b??main

main.c

/*
?*?main.c
?*
?*??Created?on:?2020-12-12
?*??????Author:?pengdan
?*/
int?xx=0;
int?yy=0;
int?zz=0;

int?main(void)
{
?xx=0x11;
?yy=0x22;
?zz=0x33;

?while(1);
????return?0;
}

map.lds

OUTPUT_FORMAT("elf32-littlearm",?"elf32-littlearm",?"elf32-littlearm")
/*OUTPUT_FORMAT("elf32-arm",?"elf32-arm",?"elf32-arm")*/
OUTPUT_ARCH(arm)
ENTRY(_start)
SECTIONS
{
?.?=?0x40008000;
?.?=?ALIGN(4);
?.text??????:
?{
??gcd.o(.text)
??*(.text)
?}
?.?=?ALIGN(4);
????.rodata?:?
?{?*(.rodata)?}
????.?=?ALIGN(4);
????.data?:?
?{?*(.data)?}
????.?=?ALIGN(4);
????.bss?:
?????{?*(.bss)?}
}

Makefile

TARGET=gcd
TARGETC=main
all:
?arm-none-linux-gnueabi-gcc?-O1?-g?-c?-o?$(TARGETC).o??$(TARGETC).c
?arm-none-linux-gnueabi-gcc?-O1?-g?-c?-o?$(TARGET).o?$(TARGET).s
?arm-none-linux-gnueabi-gcc?-O1?-g?-S?-o?$(TARGETC).s??$(TARGETC).c
?arm-none-linux-gnueabi-ld?$(TARGETC).o?$(TARGET).o?-Tmap.lds??-o??$(TARGET).elf?
?arm-none-linux-gnueabi-objcopy?-O?binary?-S?$(TARGET).elf?$(TARGET).bin
?arm-none-linux-gnueabi-objdump?-D?$(TARGET).elf?>?$(TARGET).dis

clean:
?rm?-rf?*.o?*.elf?*.dis?*.bin

【交叉编译工具，自行搜索安装，或者后台回复arm】

2. 反汇编结果：

由上图可知，每存储1个int型全局变量需要8个字节，

literal pool （文字池）占用4个字节

literal pool的本质就是ARM汇编语言代码节中的一块用来存放常量数据而非可执行代码的内存块。

使用literal?pool?（文字池）的原因

当想要在一条指令中使用一个?4字节长度的常量数据（这个数据可以是内存地址，也可以是数字常量）的时候，由于ARM指令集是定长的（ARM指令4字节或Thumb指令2字节），所以就无法把这个4字节的常量数据编码在一条编译后的指令中。此时，ARM编译器（编译C源程序）/汇编器（编译汇编程序）?就会在代码节中分配一块内存，并把这个4字节的数据常量保存于此，之后，再使用一条指令把这个4?字节的数字常量加载到寄存器中参与运算。

在C源代码中，文字池的分配是由编译器在编译时自行安排的，在进行汇编程序设计时，开发者可以自己进行文字池的分配，如果开发者没有进行文字池的安排，那么汇编器就会代劳。

bss段占用4个字节

每访问1次全局变量，总共需要3条指令，访问3次全局变量用了12条指令。

14.?通过当前pc值40008018偏移32个字节，找到xx变量的链接地址40008038，然后取出其内容40008044存放在r3中，该值就是xx在bss段的地址
15.?通过将立即数0x11即#17赋值给r2
16.?将r2的内让那个写入到r3对应的指向的内存，即xx标号对应的内存中

二、结构体反汇编

1. 修改main.c如下：

?/*
??2??*?main.c???????????????????????????????????????????????????????????
??3??*
??4??*??Created?on:?2020-12-12
??5??*??????Author:?一口Linux
??6??*/
??7?struct
??8?{
??9?????int?xx;
?10?????int?yy;
?11?????int?zz;
?12?}peng;
?13?int?main(void)
?14?{
?15?????peng.xx=0x11;
?16?????peng.yy=0x22;
?17?????peng.zz=0x33;
?18?
?19?????while(1);
?20?????return?0;
?21?}

2. 反汇编代码如下：

由上图可知：

结构体变量peng位于bss段，地址是4000802c访问结构体成员也需要利用pc找到结构体变量peng对应的文字池中地址40008028，然后间接找到结构体变量peng地址4000802c

与定义成3个全局变量相比，优点：结构体的所有成员在literal pool 中共用同一个地址；而每一个全局变量在literal pool 中都有一个地址，节省了8个字节。访问结构体其他成员的时候，不需要再次装载基地址，只需要2条指令即可实现赋值；访问3个成员，总共需要7条指令，节省了5条指令彩！

所以对于需要大量访问结构体成员的功能函数，所有访问结构体成员的操作只需要加载一次基地址即可。

使用结构体就可以大大的节省指令周期，而节省指令周期对于提高cpu的运行效率自然不言而喻。

所以，重要问题说3遍，尽量使用结构体尽量使用结构体尽量使用结构体

三、继续优化

那么指令还能不能更少一点呢？答案是可以的，
修改Makefile如下：

TARGET=gcd????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
TARGETC=main
all:
?????arm-none-linux-gnueabi-gcc?-Os???-lto?-g?-c?-o?$(TARGETC).o??$(TARGETC).c
?????arm-none-linux-gnueabi-gcc?-Os??-lto?-g?-c?-o?$(TARGET).o?$(TARGET).s
?????arm-none-linux-gnueabi-gcc?-Os??-lto?-g?-S?-o?$(TARGETC).s??$(TARGETC).c
?????arm-none-linux-gnueabi-ld???$(TARGETC).o????$(TARGET).o?-Tmap.lds??-o??$(TARGET).elf
?????arm-none-linux-gnueabi-objcopy?-O?binary?-S?$(TARGET).elf?$(TARGET).bin
?????arm-none-linux-gnueabi-objdump?-D?$(TARGET).elf?>?$(TARGET).dis
clean:
?????rm?-rf?*.o?*.elf?*.dis?*.bin

仍然用第二章的main.c文件

执行结果

可以看到代码已经被优化到5条。

14.?把peng的地址40008024装载到r3中
15.?r0写入立即数0x11
16.?r1写入立即数0x22
17.?r0写入立即数0x33
18.?通过stm指令将r0、r1、r2的值顺序写入到40008024内存中

彩！彩！彩！彩！

要想成为一名真正的底层大师，就一定要学习汇编代码，我们学习的不仅仅是一门语言，更是一个计算机设计的哲学！

一口君从多年嵌入式研发项目提炼出关于arm的文章，并汇集成书《从零开始学ARM》其中本篇文章也收录在这本书中。

目前已经被全国上百家省、市、各大学图书馆收录，很多粉丝都在当地的图书馆发来了

还有很多其他截图就不分享了。

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