限制限定符可以用来提示编译器外部函数不会修改你的内存吗？

Question

作为我之前的问题的后续，请考虑以下代码：

int f(int *p);

static inline int g0(int *p) {
  *p=0;
  f(NULL); // might modify *p
  return *p==0;
}
int caller0(int *q) { return g0(q); }

在上面，调用

f

后，编译器必须获取

*p

并执行与 0 的比较，因为

p

可能会别名内存也可用于

f

。然而：

static inline int g1(int *restrict p) {
  *p=0;
  f(NULL); // cannot modify *p
  return *p==0;
}
int caller1(int *q) { return g1(q); }

因为

restrict

，编译器可以推断出

f

修改

*p

是非法的，因此它可以只返回1，从而优化了获取和比较。 Clang 17 做了这个优化。然而：

int caller2(int *q) {
  { int *restrict p=q;
    *p=0;
    f(NULL);
    return *p==0;
  }
}

这个

caller2

在我看来相当于

caller1

，只是手动内联。同一个 Clang 编译器没有对此进行优化（它发出获取和比较）。

第一个问题：编译器允许优化吗

caller2

？

进一步：

int caller3(int *q) {
  ... // many lines of code
  { int *restrict p=q;
    *p=0;
    ... // do something useful
    f(q);
    if (*p==0) { ... } // do something useful
  }
  ... // many lines of code
}

现在这是我真正关心的部分。如果允许编译器优化

caller2

，那么是否允许优化

caller3

？

根据我对标准的阅读，

q

在这里并不是“基于”

p

，并且

*p

是通过限制限定指针修改的，因此编译器可以假设

f

不会修改

*p 

（进一步；

f

甚至不允许读取

*q

，因此编译器甚至可以在调用

*p=0

之后对赋值

f

重新排序（尽管

f

可以合法地读/写

q[1]） 

））。

这是正确的吗？如果是，则表明即使在函数体内也可以创造性地使用

restrict

来向编译器提供有关别名的各种提示。

Answer 1

因为

restrict

，编译器可以推断出

f

修改

*p

是非法的，因此它可以只返回1，从而优化了获取和比较。

“非法”不是正确的术语。该规范并不禁止此类行为。如果

f

确实修改了

*p

，它只会放弃这种情况。在这种情况下，对

g0()

的特定调用以及程序的整个执行都具有未定义的行为。因此（现代的解释是）编译器可以生成一个程序，其行为就好像

f

没有修改

*p

一样，无论实际情况如何。

编译器允许优化caller2吗？

如果我们接受编译器可以按照描述优化

caller1()

，那么是的，可以对

caller2()

执行类似的优化。但它没有义务这样做。

如果允许编译器优化

caller2

，是否允许优化

caller3

？

是的，如果我们接受允许对

caller2

进行优化的论点，那么同样的论点允许对

caller3

进行类似的优化。

正如您所观察到的，

q

并不是“基于”

p

。由于

p

没有链接，并且其地址和基于

p

的值的另一个对象的地址都不会被获取，因此编译器可以得出结论，

f()

无法访问基于

restrict

限定的任何指针

p

，因此，如果

f(q)

的评估修改了

*p

，则程序的行为是未定义的。

如果是，则表明

restrict

甚至可以在函数内部创造性地使用，以向编译器提供有关别名的各种提示。

我想你可以这样描述它。我更倾向于说“

restrict

可以在函数内部使用来邀请编译器为它们发出损坏的代码”。

在示例中，如果您想让编译器基于

f

不会修改其参数指向的数据的假设进行优化，那么将其参数声明为指向

const 的指针会更干净、更清晰

数据：

int f(const int *p);

如果你做不到这一点，那么你想要允许的非混叠假设可能不安全。

总的来说，

restrict

对于自动变量的使用并没有真正的意义。编译器不需要您的帮助来查看涉及这些的别名机会，并且建议它根据这些更有限的视图做出决策是自找麻烦。