我实现了一个通用解决方案，我将在下面解释它（这将是一个很长的帖子）。当然，这不是唯一可能的答案，收集反馈会很棒。我把这个解决方案的完整代码放在这里https://github.com/crosetto/SoAvsAoS
我们创建了两个帮助类，它们给定一个项目，根据标签模板参数将容器类型生成为元组向量或向量元组。我们称这个类为 DataLayoutPolicy，我们将使用它，例如：
DataLayoutPolicy<std::vector, SoA, char, double, std::string>
生成 char、int 和 double 向量的元组。
enum class DataLayout { SoA, //structure of arrays
AoS //array of structures
};
template <template <typename...> class Container, DataLayout TDataLayout, typename TItem>
struct DataLayoutPolicy;
此类将仅包含与容器交互的静态成员函数（例如提取元素、插入、调整大小等）。我们编写了两个模板特化。第一个（微不足道的）结构数组情况：
template <template <typename...> class Container, template<typename...> class TItem, typename... Types>
struct DataLayoutPolicy<Container, DataLayout::AoS, TItem<Types...>> {
using type = Container<TItem<Types...>>;
using value_type = TItem<Types...>&;
constexpr static value_type get( type& c_, std::size_t position_ ){ return value_type(*static_cast<TItem<Types...>*>(&c_[ position_ ])); }
constexpr static void resize( type& c_, std::size_t size_ ) { c_.resize( size_ ); }
template <typename TValue>
constexpr static void push_back( type& c_, TValue&& val_ ){ c_.push_back( val_ ); }
static constexpr std::size_t size(type& c_){ return c_.size(); }
};
...只是转发。我们对数组的结构做同样的事情。
注意：关于下面的代码，有一些事情需要解释。
它将所有类型包装在一个 ref_wrap 类型中，这是一个“装饰”的 std::reference_wrapper。这是因为我们希望将元素作为左值引用访问，以便能够更改它们的值。如果使用常规引用，例如 Types 包含任何引用，我们将遇到麻烦。值得注意的一点是，在 AoS 的情况下，DataLayoutPolicy::value_type 是一个引用，而在 SoA 的情况下是一个 ref_wrap 类型的值。
我们按值返回一个新创建的值的 ref_wrap 元组。这出乎意料地好，因为编译器正在优化所有副本，而且在 C++17 中甚至更好（返回的元组是“prvalue”），因为标准中添加了保证的复制省略：元组是未复制，即使 std::tuple 和 std::reference_wrapper 没有复制/移动构造函数，此代码也可以工作。
我们使用 std::integer 序列静态展开参数包：这很丑陋，但它是自 C++14 以来的“方式”（在 C++11 中，必须使用模板递归来实现相同的效果）。参数包还没有像“for_each”这样的东西。
我们使用 C++17 折叠表达式来调用多次返回 void 的函数。在 C++17 之前，这是通过棘手的 hack 简洁地实现的。
template <typename T>
struct ref_wrap : public std::reference_wrapper<T>{
operator T&() const noexcept { return this->get(); }
ref_wrap(T& other_) : std::reference_wrapper<T>(other_){}
void operator =(T && other_) {this->get()=other_;}
};
template <template <typename...> class Container, template<typename...> class TItem, typename... Types>
struct DataLayoutPolicy<Container, DataLayout::SoA, TItem<Types...>> {
using type = std::tuple<Container<Types>...>;
using value_type = TItem<ref_wrap<Types>...>;
constexpr static value_type get( type& c_, std::size_t position_ )
{
return doGet( c_, position_, std::make_integer_sequence<unsigned, sizeof...( Types )>() ); // unrolling parameter pack
}
constexpr static void resize( type& c_, std::size_t size_ ) {
doResize( c_, size_, std::make_integer_sequence<unsigned, sizeof...( Types )>() ); // unrolling parameter pack
}
template <typename TValue>
constexpr static void push_back( type& c_, TValue&& val_ ){
doPushBack( c_, std::forward<TValue>(val_), std::make_integer_sequence<unsigned, sizeof...( Types )>() ); // unrolling parameter pack
}
static constexpr std::size_t size(type& c_){ return std::get<0>( c_ ).size(); }
private:
template <unsigned... Ids>
constexpr static auto doGet( type& c_, std::size_t position_, std::integer_sequence<unsigned, Ids...> )
{
return value_type{ ref_wrap( std::get<Ids>( c_ )[ position_ ] )... }; // guaranteed copy elision
}
template <unsigned... Ids>
constexpr static void doResize( type& c_, unsigned size_, std::integer_sequence<unsigned, Ids...> )
{
( std::get<Ids>( c_ ).resize( size_ ), ... ); //fold expressions
}
template <typename TValue, unsigned... Ids>
constexpr static void doPushBack( type& c_, TValue&& val_, std::integer_sequence<unsigned, Ids...> )
{
( std::get<Ids>( c_ ).push_back( std::get<Ids>( std::forward<TValue>( val_ ) ) ), ... ); // fold expressions
}
};
所以现在这段代码非常清楚地展示了如何构建这个抽象。我们在下面展示了使用它的可能策略。我们使用 DataLayoutPolicy 和通用 TItem 类型定义 policy_t 类型
template <template <typename T> class TContainer, DataLayout TDataLayout, typename TItem>
using policy_t = DataLayoutPolicy<TContainer, TDataLayout, TItem>;
容器类将大部分调用转发到由 policy_t 类型定义的静态函数。它可能如下所示
template <template <typename ValueType> class TContainer, DataLayout TDataLayout, typename TItem>
struct BaseContainer
{
/*member functions like puhs_back, resize,...*/
value_type operator[]( std::size_t position_ )
{
return policy_t::get( mValues, position_ );
}
iterator begin() { return iterator( this, 0 ); }
iterator end() { return iterator( this, size() ); }
private:
typename policy_t::type mValues;
};
现在这不是标准容器，所以我们必须定义一个迭代器才能在 STL 算法中使用它。我们构建的迭代器看起来像元组容器的 STL 迭代器，除了它必须持有对容器的引用，因为当我们调用解引用运算符时，我们想调用存储的 operator[]，它静态地调度使用容器的数据布局策略进行操作。
template <typename TContainer>
class Iterator
{
private:
using container_t = TContainer;
public:
/* ... usual iterator member functions and type definitions ...*/
template<typename TTContainer>
Iterator( TTContainer* container_, std::size_t position_ = 0 ):
mContainer( container_ )
, mIterPosition( position_ )
{
}
value_type operator*() {
return (*mContainer)[ mIterPosition ];
}
private:
container_t* mContainer = nullptr;
std::size_t mIterPosition = std::numeric_limits<std::size_t>::infinity();
};
最终我们定义了我们的“item”数据结构：我们使它成为一个 std::tuple 的装饰器，带有一些特定的成员函数（在这种情况下只有 getter/setter）。
template<typename ... T>
struct Item : public std::tuple<T ...>{
using std::tuple<T...>::tuple;
auto & myDouble(){return std::get<0>(*this);}
auto & myChar() {return std::get<1>(*this);}
auto & myString(){return std::get<2>(*this);}
};
当我们调用 Item 的成员函数时，我们必须依赖编译器优化以使我们的抽象“零成本”：我们不想调用 Item 构造函数，因为我们创建一个临时元组只是为了访问其中一个成员每次，然后我们立即对其进行抨击。
所以最终我们可以编写程序：
template<typename T>
using MyVector = std::vector<T, std::allocator<T>>;
int main(int argc, char** argv){
using container_t = BaseContainer<MyVector, DataLayout::SoA, Item<double, char, std::string, Pad> >;
container_t container_(1000);
for(auto&& i : container_){
i.myDouble()=static_cast<double>(argc);
}
无论下面的内存布局如何，我们都可以编写通用且高效的代码。剩下要做的是检查这是一个零成本的抽象。我检查的最简单方法是使用调试器：编译带有调试符号的示例，
> clang++ -std=c++1z -O3 -g main.cpp -o test
使用 gdb 运行，在 for 循环中设置一个断点，并单步执行汇编指令（layout split 命令同时显示源代码和反汇编指令）
> gdb test
(gdb) break main.cpp : 10 # set breakpoint inside the loop
(gdb) run # execute until the breakpoint
(gdb) layout split # show assembly and source code in 2 separate frames
(gdb) stepi # execute one instruction
在循环内执行的指令是在 AoS 数据布局的情况下
0x400b00 <main(int, char**)+192> movsd %xmm0,(%rsi)
0x400b04 <main(int, char**)+196> add $0x610,%rsi
0x400b0b <main(int, char**)+203> add $0xffffffffffffffff,%rcx
0x400b0f <main(int, char**)+207> jne 0x400b00 <main(int, char**)+192>
特别注意，在第二行中，为计算地址而添加的偏移量是 0x160。这取决于项目对象中数据成员的大小。另一方面，对于 SoA 数据结构，我们有
0x400b60 <main(int, char**)+224> movups %xmm1,(%rdi,%rsi,8)
0x400b64 <main(int, char**)+228> movups %xmm1,0x10(%rdi,%rsi,8)
0x400b69 <main(int, char**)+233> movups %xmm1,0x20(%rdi,%rsi,8)
0x400b6e <main(int, char**)+238> movups %xmm1,0x30(%rdi,%rsi,8)
0x400b73 <main(int, char**)+243> movups %xmm1,0x40(%rdi,%rsi,8)
0x400b78 <main(int, char**)+248> movups %xmm1,0x50(%rdi,%rsi,8)
0x400b7d <main(int, char**)+253> movups %xmm1,0x60(%rdi,%rsi,8)
0x400b82 <main(int, char**)+258> movups %xmm1,0x70(%rdi,%rsi,8)
0x400b87 <main(int, char**)+263> movups %xmm1,0x80(%rdi,%rsi,8)
0x400b8f <main(int, char**)+271> movups %xmm1,0x90(%rdi,%rsi,8)
0x400b97 <main(int, char**)+279> movups %xmm1,0xa0(%rdi,%rsi,8)
0x400b9f <main(int, char**)+287> movups %xmm1,0xb0(%rdi,%rsi,8)
0x400ba7 <main(int, char**)+295> movups %xmm1,0xc0(%rdi,%rsi,8)
0x400baf <main(int, char**)+303> movups %xmm1,0xd0(%rdi,%rsi,8)
0x400bb7 <main(int, char**)+311> movups %xmm1,0xe0(%rdi,%rsi,8)
0x400bbf <main(int, char**)+319> movups %xmm1,0xf0(%rdi,%rsi,8)
0x400bc7 <main(int, char**)+327> add $0x20,%rsi
0x400bcb <main(int, char**)+331> add $0x8,%rbx
0x400bcf <main(int, char**)+335> jne 0x400b60 <main(int, char**)+224>
我们看到循环由 Clang（版本 6.0.0）展开和矢量化，地址的增量为 0x20，与 item 结构中存在的数据成员的数量无关。