在Exception的影响下,如何才能写出更高质量的C++代码?

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 · 2021-08-14


导语 | 异常处理是写代码过程中无法避开的部分。正确使用异常机制,需要我们对其性能以及背后实现有一个基本的理解。本文的写作目的是对C++ Exception机制进行简单测试,并且对其实现进行简单分析,以帮助广大C++程序员更好地使用Exception。



很多编程语言中都有Exception机制。利用Exception机制,一段代码可以绕过正常的代码执行路径去通知另一段代码,有一些意外事件或者错误情况发生。另一种常见的异常/错误处理机制是ErrorCode,熟悉C语言的同学应该体会很深,比如操作系统提供的接口很多都是以ErrorCode的形式判断是否发生异常。


C++并不像Java一样强制程序员使用Exception,但是在C++中处理Exception是不可避免的,比如当内存不足时,new操作符会抛出std::bad_alloc。同时在C++中单纯使用ErrorCode来标记异常情况也有其他问题:


1.ErrorCode没有统一标准,没有严格标准规定到底是返回使用-1表示Error还是使用0表示Error,所以你需要额外配合使用枚举;


2.ErrorCode可能会被忽略,虽然C++17中有了
[[nodiscard]]属性,但是你还是有可能会忘记加nodiscard!毕竟忘记加nodiscard并不比忘记处理ErrorCode难多少。


因此,掌握C++ Exception的原理以及正确使用方式是非常必要的。同时C++目前依然是在高性能编程场景下的首选编程序言,很多同学出于性能考虑不敢使用C++ Exception,只知道Exception慢,但是并不知道到底是为什么慢,究竟慢在哪里。


本文的目的是对C++ Exception进行简单测试与分析。首先对Exception的性能进行评测,探究C++ Exception对程序性能的影响,然后对C++ Exception的实现机制做一个简单探索,让大家明白Exception对程序运行到底产生了哪些影响,进而写出更高质量的代码。


一、Benchmark


首先我们先通过性能测试直观地感受一下添加Exception对程序性能的影响。


参考Investigating the Performance Overhead of C++ Exceptions(网址:https://pspdfkit.com/blog/2020/performance-overhead-of-exceptions-in-cpp/)的测试思路,我们对其测试用例进行改动。简单解释一下我们的测试代码,我们定义一个函数,该函数会根据概率决定是否调用目标函数:


const int randomRange = 2;const int errorInt = 1;int getRandom() { return random() % randomRange; }
template<typename T>T testFunction(const std::function<T()>& fn) { auto num = getRandom(); for (int i{0}; i < 5; ++i) { if (num == errorInt) { return fn(); } }}

执行testFunction时,目标函数fn有50%的概率被调用。


void exitWithStdException() {    testFunction<void>([]() -> void {        throw std::runtime_error("Exception!");    });}
void BM_exitWithStdException(benchmark::State& state) { for (auto _ : state) { try { exitWithStdException(); } catch (const std::runtime_error &ex) { BLACKHOLE(ex); } }}

BM_exitWithStdException用于测试函数exitWithStdException,该函数会抛出一个Exception,然后在BM_exitWithStdException中立刻被catch,catch后我们什么也不做。

类似的,我们设计用于测试ErrorCode模式的代码如下:


void BM_exitWithErrorCode(benchmark::State& state) {    for (auto _ : state) {        auto err = exitWithErrorCode();        if (err < 0) {            // handle_error()            BLACKHOLE(err);        }    }}
int exitWithErrorCode() { testFunction<int>([]() -> int { return -1; });
return 0;}

将ErrorCode测试代码放进try{...}catch{...} 测试只进入try是否会对性能有影响:

void BM_exitWithErrorCodeWithinTry(benchmark::State& state) {    for (auto _ : state) {        try {            auto err = exitWithErrorCode();            if (err < 0) {                BLACKHOLE(err);            }        } catch(...) {        }    }}

利用gtest/banchmark开始我们的测试:

BENCHMARK(BM_exitWithStdException);BENCHMARK(BM_exitWithErrorCode);BENCHMARK(BM_exitWithErrorCodeWithinTry);
BENCHMARK_MAIN();

测试结果:

2021-07-08 20:59:44Running ./benchmarkTests/benchmarkTestsRun on (12 X 2600 MHz CPU s)CPU Caches:  L1 Data 32K (x6)  L1 Instruction 32K (x6)  L2 Unified 262K (x6)  L3 Unified 12582K (x1)Load Average: 2.06, 1.88, 1.94***WARNING*** Library was built as DEBUG. Timings may be affected.------------------------------------------------------------------------Benchmark                              Time             CPU   Iterations------------------------------------------------------------------------BM_exitWithStdException             1449 ns         1447 ns       470424BM_exitWithErrorCode                 126 ns          126 ns      5536967BM_exitWithErrorCodeWithinTry        126 ns          126 ns      5589001


这是我在自己的mac上测试的结果,使用的编译器版本为gcc version 10.2.0,异常模型为DWARF2。可以看到,当Error/Exception发生率为50%时,Exception的处理速度要比返回ErrorCode慢10多倍。同时,对一段不会抛出异常的代码添加try{...}catch{...}则不会对性能有影响。我们可以再将Error/Exception的发生率调的更低测试下:


const int randomRange = 100;const int errorInt = 1;int getRandom() { return random() % randomRange; }

我们将异常的概率降低到了 1%,继续测试:

2021-07-08 21:16:01Running ./benchmarkTests/benchmarkTestsRun on (12 X 2600 MHz CPU s)CPU Caches:  L1 Data 32K (x6)  L1 Instruction 32K (x6)  L2 Unified 262K (x6)  L3 Unified 12582K (x1)Load Average: 2.80, 2.22, 1.93***WARNING*** Library was built as DEBUG. Timings may be affected.------------------------------------------------------------------------Benchmark                              Time             CPU   Iterations------------------------------------------------------------------------BM_exitWithStdException              140 ns          140 ns      4717998BM_exitWithErrorCode                 111 ns          111 ns      6209692BM_exitWithErrorCodeWithinTry        113 ns          113 ns      6230807


可以看到,Exception模式的性能大幅提高,接近了ErrorCode模式。


从实验结果,我们可以得出如下的结论:


1.在throw发生的很频繁的情况(50%)下,Exception机制相比 ErrorCode 会慢非常多;


2.在throw并不是经常发生的情况(1%)下,Exception机制并不会比 ErrorCode 慢。


由此结论,我们可以进而得到如下的使用建议:


  • 不要使用try{throw ...}catch(){...}来充当你的代码控制流,这会导致你的C++慢的离谱。

  • 应当把Exception用在真正发生异常的情况下,比如内存超限、数据格式错误等较为严重却不会经常发生的场景下。


二、libc++ Exception 实现浅探


前一节我们验证了C++ Exception在频繁发生异常的情况下会导致程序性能变慢的现象,这一节开始我们尝试去寻找导致这一现象的原因。


首先,Exception机制的实现位于C++标准库中,而由于C语言中没有Exception机制,我们可以尝试将具有throw关键字的由 .cpp编译而来的可重定位二进制文件与由 .c编译得到的包含main函数的二进制进行链接。目的是找出对于throw关键字,libc++为我们最终生成的可执行文件添加了哪些额外函数。


throw.h:


/// throw.hstruct Exception {};
#ifdef __cplusplusextern "C" {#endif
void raiseException();
#ifdef __cplusplus};#endif

throw.cpp:

/// throw.cpp#include "throw.h"
extern "C" { void raiseException() { throw Exception(); }}


raiseException函数只是简单的抛出异常。这里我们使用extern "C"告诉C++编译器,按照C语言的规则去生成临时函数名,目的是为了让生成的可重定位目标文件能够被后续用C语言完成的main函数链接。main.c如下:


/// main.c#include "throw.h"
int main() { raiseException(); return 0;}

我们分别编译throw.cpp和main.c:

> g++ -c -o throw.o -O0 -ggdb throw.cpp> gcc -c -o main.o -O0 -ggdb main.c


直觉来说,我们是可以完成链接的,毕竟函数 raiseException 的定义是完整的。试验一下:


> gcc main.o throw.o -o app
Undefined symbols for architecture x86_64: "__ZTVN10__cxxabiv117__class_type_infoE", referenced from: __ZTI9Exception in throw.o NOTE: a missing vtable usually means the first non-inline virtual member function has no definition. "___cxa_allocate_exception", referenced from: _raiseException in throw.o "___cxa_throw", referenced from: _raiseException in throw.old: symbol(s) not found for architecture x86_64collect2: error: ld returned 1 exit status


链接出错了,报错信息看上去好像懂了——应该跟Exception相关,但是很明显我们并没有完全懂——这三个未定义的符号到底是啥?


这三个符号:

__ZTVN10__cxxabiv117__class_type_infoE,___cxa_allocate_exception, ___cxa_throw,均代表了libc++中对应Exception处理机制的入口函数。是编译器在编译时添加的部分,链接时的会在libc++中寻找这三个符号的完整定义。


我们链接时使用的是gcc指令,只会链接libc,C语言中并没有这三个符号的定义,所以我们在链接时才会报错。改用g++链接之后确实没问题了:


> g++ main.o throw.o -o app                   > ./appterminate called after throwing an instance of 'Exception'[1]    37016 abort      ./app


通过这个demo我们知道,g++确实在编译与链接时做了一些额外的工作,帮我们实现了throw关键字。对于try {...} catch () {...}来说也一样,链接时会链接到libc++中对应的函数实现,我们通过汇编代码再来体会一下:

void raise() {    throw Exception();}
void try_but_dont_catch() { try { raise(); } catch(Fake_Exception&) { printf("Running try_but_dont_catch::catch(Fake_Exception)\n"); }
printf("try_but_dont_catch handled an exception and resumed execution");}

对应的汇编(精简过后):

_Z5raisev:    call    __cxa_allocate_exception    call    __cxa_throw
_Z18try_but_dont_catchv: .cfi_startproc .cfi_personality 0,__gxx_personality_v0 .cfi_lsda 0,.LLSDA1 ... call _Z5raisev jmp .L8


_Z5raisev对应函数raise函数的实现,从字面意思就可以看出__cxa_allocate_exception是为Exception类型分配空间,__cxa_throw函数的实现位于libc++中,该函数是后续Exception处理机制的入口。z18try_but_dont_catchv的前三行先不管,直接看到call _Z5raisev。到这里也很好理解,如果_Z5raisev执行正常的话,跳到 .L8 程序正常退出。


.L8:    leave    .cfi_restore 5    .cfi_def_cfa 4, 4    ret    .cfi_endproc


如果try内的代码执行出现问题,那么会执行这段代码(怎么跳过来的我们目前还不知道):


    cmpl    $1, %edx    je      .L5
.LEHB1: call _Unwind_Resume.LEHE1:
.L5: call __cxa_begin_catch call __cxa_end_catch


这段汇编,首先比较Exception的类型,如果能够类型匹配,就去执行 .L5,如果不匹配,我们就会顺序执行到 _Unwind_Resume。


很明显,.L5 的部分对应代码的catch关键字,而且 .L5 执行之后也会跳到 .L8,该函数可以正常退出。


Unwind_Resume 应该又是 libc++ 里面的函数了。该函数的作用是去其他栈帧寻找是否有该类型 Exception 的处理函数。


看到这里,其实我们就能够明白了导致之前测试结果的原因:


1.try 后面若不抛出异常,则程序的执行流程不会执行 __cax_throw


2.
__cax_throw是后续的异常判断以及栈回退的入口,不执行该函数则不会对性能有影响;


3.
__cax_throw执行后,会逐个栈帧寻找异常处理函数,该过程会导致严重的性能损耗。


三、总结


本文简单地对C++ Exception的性能做了一个测试,由测试结果我们进行了合理的推测:C++ Exception背后处理的过程是由libc++中对应的函数实现的,并且对该推测进行了验证。


实际上C++ Exception的完整实现还有很多深入的细节,感兴趣的同学可以进一步探索。



参考文献


1.https://monkeywritescode.blogspot.com/search?q=C%2B%2B+exception

2.https://pspdfkit.com/blog/2020/performance-overhead-of-exceptions-in-cpp/


作者简介


何智强

腾讯数据库研发初级工程师

腾讯数据库研发初级工程师,硕士毕业于中国科学技术大学高能效计算实验室,研究方向为嵌入式系统。腾讯数据库团队专注于持续优化数据库内核和架构能力,提升数据库性能稳定性和性能。


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