阿里妹导读

问题分析的过程也正是技术成长之路，本文以一个gcc编译优化引发的crash为切入点，逐步展开对编译器优化细节的探索之路，在分析过程中打开了新世界的大门……

背景：一个平平无奇的crash

去年，客户提了个bug，并甩给了我们一个Segmentation fault截图，必现crash。

这种必现问题我根本不慌的，因为有个伟人曾经说过：“必现问题都不是问题！”

段错误，无非就是use after free、越界读写等导致的非法内存访问而已。平平无奇的crash，且看我分析！

一、寻找元凶

1.1 一顿分析猛如虎

经过一顿分析，最终问题锁定在了一个循环赋值函数中，


void* readTileContentIndexCallback(TileContentIndexStruct *tileIndexData, int32_t count) {    TileContentIndex* tileContentIndexList = new TileContentIndex[count];    for (int32_t index = 0; index < count; index++) {        TileContentIndexStruct &inData = tileIndexData[index];        TileContentIndex &outData = tileContentIndexList[index];
        outData.urID = inData.urCode;        outData.adcode = inData.adcode;        outData.level = inData.levelNumber;        outData.southWestTileId = inData.southWestTileId;        outData.numRows = inData.numRows;        outData.numColumns = inData.numColumns;        outData.tileIndex = inData.tileContentIndex;    }    return tileContentIndexList;}

这里面赋值出了问题，导致上层访问数据的时候地址非法了。

但是这个循环赋值操作逻辑非常简单，确实看不出来有啥毛病，问题的分析一时陷入了僵局。

1.2 机智的宗翰

宗翰是我们组的一个非常机智的小伙儿。他反馈这块代码很久没改过，本次必现崩溃是因为修改了gcc编译优化级别，从O2改成O3导致的，发现修改回O2之后必现crash就不见了。

因此，问题就很明朗了，我们来看看gcc O3相比于O2做了哪些优化是不是就行了？

Optimize yet more. -O3 turns on all optimizations specified by -O2 and also turns on the following optimization flags:
-fgcse-after-reload
-fipa-cp-clone
-floop-interchange
-floop-unroll-and-jam
-fpeel-loops
-fpredictive-commoning
-fsplit-loops
-fsplit-paths
-ftree-loop-distribution
-ftree-partial-pre
-funswitch-loops
-fvect-cost-model=dynamic
-fversion-loops-for-strides

1.3 问题模拟复现

虽然知道了是编译器优化的问题，但是gcc官网上对于各个优化选项没有代码示例，只有几句解释，看着他们的解释我还是不知道我们的代码命中了哪个优化。

还好，我也很机智！

机智的我决定仿照我们出问题的代码写个小demo，然后用出问题的环境编译链去复现这个问题，具体做法如下，我写了个跟问题代码类似逻辑的demo，然后用问题环境的工具链尝试编译，先用O2试一下。

g++ -O2 -S -o main2.s main.cpp // 这个命令可以生成O2下的汇编文件

g++ -o main2 main2.s //根据汇编文件生成可执行程序main2

执行一下，发现一切正常

再用O3搞一下：

g++ -O3 -S -o mainO3.s main.cpp

g++ -o mainO3 mainO3.s

问题复现！

1.4 编译优化选项排查

先查一下当前版本gcc编译器O2和O3分别开了哪些编译优化，使用命令：

gcc/g++ -Q -O<number> --help=optimizers

例如：

gcc/g++ -Q -O2 --help=optimizers

gcc/g++ -Q -O3 --help=optimizers

差异如下（左边O3，右边O2）：

可以看到除了上面官网说的几个选项外，O3还比O2多了下面几个优化：

-ftree-loop-distribute-patterns
-ftree-loop-vectorize
-finline-functions
-ftree-slp-vectorize

其中从字面上看跟循环相关的有如下几个：

-floop-interchange
-floop-unroll-and-jam
-ftree-loop-distribution
-funswitch-loops
-fversion-loops-for-strides
-ftree-loop-distribute-patterns
-ftree-loop-vectorize

拿-ftree-loop-vectorize举例，-f表示打开某选项，改成-fno-前缀就是关闭，改成-fno-tree-loop-vectorize再查一下：

这样最差也可以挨个关闭O3默认比O2多的优化选项来确认是哪个优化选项引起的问题了～

经过简单测试发现是优化选项-ftree-loop-vectorize导致的问题，编译命令如下：

g++ -O3 -fno-tree-loop-vectorize -S -o main3t.s main.cpp // 打开O3，但是关闭tree-loop-vectorize

g++ -o main3t main3t.s // 生成可执行程序main3t

必现的崩溃不见了！！

1.5 了解-ftree-loop-vectorize

gcc官网上说这个优化选项是O2默认开启的

Perform loop vectorization on trees. This flag is enabled by default at -O2 and by -ftree-vectorize, -fprofile-use, and -fauto-profile.

这与实测不符（官网说的不准或者有版本号前提），

g++ -Q -O2 --help=optimizers|grep tree-loop-vectorize

实际上问题环境中O3才会开启这个优化选项，上文说到，正是这个编译优化导致的崩溃，那么它都优化了点啥呢？官网上的描述有点少，其大体思想就是将简单的循环语句展开，减少循环体执行次数，例如如下循环赋值代码：

for (int i = 0; i < 16; i++) {  a[i] = b[i];}

可能会被优化成：


for (int i = 0; i < 16; i+=4) {    a[i] = b[i];    a[i + 1] = b[i + 1];    a[i + 2] = b[i + 2];    a[i + 3] = b[i + 3];}

通过增加循环的步长减少了循环体执行次数，提高代码效率。上述的例子中一个向量单元内部做了四个赋值，而优化之前需要执行四次循环才可以。

我们先查一下demo中哪些代码被向量化优化了，使用命令g++ -fopt-info-vec-optimized main.cpp -O3

可以看到就是循环赋值的代码（行号38）。

1.6 初获战果&战术性撤退

至此，元凶已经缉拿归案——循环向量化优化导致了本次crash。

作为SDK交付团队，我们必须跟客户的编译工具链保持一致，编译选项也需要尽可能一致，因此需要开启O3（正常release版本也应该如此），但是单独关闭tree-loop-vectorize来规避此问题。

那么，循环向量优化到底是如何导致的crash？是gcc的bug还是我们自己的代码写的有问题呢？

由于当时汇编功底过于薄弱，难以查出凶手的作案动机与详细手法，我选择了战术性撤退，回去修炼内功来日再战。

二、再探作案细节

一年后。

最近学习汇编略有所得（我觉得我又行了！！），所以再次找到了这个问题！决定把它的根因挖一挖，将凶手作案过程详细展开，昭告天下——正义虽迟但到！

2.1 重写demo复现问题

时隔一年，资料有些许散佚，遂再次构造demo复现此问题。demo代码见文末链接test2（为了方便gdb调试入参和出参用了全局变量）。

核心代码如下：

2.2 对比优化前后的汇编

优化前的汇编涉及指令较少，看起来就很轻松了。

需要注意的是readTileContentIndexCallback函数只有两个参数，所以通过寄存器传递即可。因此函数readTileContentIndexCallback的第一个参数使用的是x0寄存器传递，第二个参数使用的是x1寄存器，而w1寄存器是指x1的低32bit。


_Z28readTileContentIndexCallbackP22TileContentIndexStructi:.LFB48:  .cfi_startproc  cmp  w1, 0                       // w1寄存器的值和0比较（w1对应入参count）  ble  .L2                         // 比较结果w1 <= 0则跳转到.L2  mov  x2, x0                      // x2 = x0 (x0对应入参tileIndexData)  adrp  x3, .LANCHOR0             // 将.LANCHOR0高地址(低12bit清零后的地址)load到x3寄存器  add  x3, x3, :lo12:.LANCHOR0     // 将.LANCHOR0低12位加到x3中,至此x3拥有了完整的.LANCHOR0,即全局变量 g_tileContentIndexList 的地址  sub  w1, w1, #1                  // w1减一后存入w1,w1是x1的低32bit  add  x1, x1, x1, lsl 2           // 将寄存器x1的值与寄存器x1左移2位的值相加，并将结果存储回寄存器x1. 相当于将寄存器x1的值乘以5  add  x0, x0, 40                  // x0 = x0 + 40  add  x0, x0, x1, lsl 3           // x0 = (x1 << 3) + x0  // 综合这4行相当于x0 = (x1 - 1) * 40 + (x0 + 40) = x1 * 40 + x0.L3:  ldr  w1, [x2]                    // w1 = tileIndexData->urCode,将寄存器x2指向的地址的值加载到寄存器w1  strh  w1, [x3]                  // 将寄存器w1的值存储到寄存器x3指向的地址（因为强转成了uint16_t所以是半字存储,只存低16bit）  ldr  w1, [x2, 4]                 // w1 = tileIndexData->adcode  str  w1, [x3, 4]                 // [x3 + 4] = w1  ldr  w1, [x2, 8]                 // w1 = tileIndexData->levelNumber  strh  w1, [x3, 2]               // g_tileContentIndexList.level = (uint16_t)inData.levelNumber  ldr  w1, [x2, 12]                // w1 = tileIndexData->southWestTileId  str  w1, [x3, 8]                 // 存到 g_tileContentIndexList.southWestTileId  ldr  w1, [x2, 16]                // tileIndexData->numRows  strh  w1, [x3, 12]              // 存到 g_tileContentIndexList.numRows  ldr  w1, [x2, 20]                // tileIndexData->numColumns  strh  w1, [x3, 14]              // 存到 g_tileContentIndexList.numColumns  ldr  x1, [x2, 24]                // x1 = tileIndexData->tileContentIndex  str  x1, [x3, 16]                // 存到 g_tileContentIndexList.tileIndex  add  x2, x2, 40                  // tileIndexData++（sizeof(TileContentIndexStruct) = 40）  add  x3, x3, 24                  // g_tileContentIndexList++ (sizeof(TileContentIndex) = 24)  cmp  x2, x0                      // 比较x2和x0  bne  .L3                         //若x2不等于x0则跳转到.L3继续循环.L2:  adrp  x0, .LANCHOR0  add  x0, x0, :lo12:.LANCHOR0     // 两行指令将.LANCHOR0的地址赋给寄存器x0  ret                             // 返回  .cfi_endproc.LFE48:  .size  _Z28readTileContentIndexCallbackP22TileContentIndexStructi, .-_Z28readTileContentIndexCallbackP22TileContentIndexStructi  .align  2  .global  _Z15readTileContentRiPFPvP22TileContentIndexStructiE  .type  _Z15readTileContentRiPFPvP22TileContentIndexStructiE, %function

我果然行了，这几个汇编指令根本难不倒我，直接逐行解读完。

可以看到这个for循环就是把struct TileContentIndexStruct g_tileContentVector[10]这个数组的内容拷贝到struct TileContentIndex g_tileContentIndexList[10]这个数组中。其中sizeof(TileContentIndexStruct) = 40，sizeof(TileContentIndex) = 24。汇编中通过x0 = (x1 - 1) * 40 + (x0 + 40) = x1 * 40 + x0

将x0赋值成g_tileContentVector的地址 + 40 * count,即数组结尾地址，循环开始前x2为g_tileContentVector[0]的地址，循环中给各个结构体分量赋值，每次循环结束就执行add x2, x2, 40 让x2自增40，变成数组下一个元素的地址，直到x2 == x0时循环结束。

开启循环向量优化后的汇编见文末链接中的est_bad.S，内容较长不再逐行展开，详见下文解析。

2.3 详解优化后的汇编

2.3.1 感受循环向量化优化的威力

看汇编之前，我们先来感受下循环向量化的威力。

如下所示，进入循环赋值之前，数组g_tileContentIndexList数组所有成员还都是初始化的0，执行两行代码后，发现g_tileContentIndexList[0]~g_tileContentIndexList[3]这四个数组成员已经都有两个分量被赋值了：

这就是循环向量化优化的威力——减少了循环的次数，一次循环就能完成4个数组成员的赋值！

2.3.2 了解汇编指令背后的寄存器逻辑

首先来看函数readTileContentIndexCallback汇编码的第一个标签.LFB48的内容。此处不再逐行解释了，其实汇编语法并不复杂，只是汇编指令不常用的话确实也记不住，但我们可以查字典，参考ARMv8 A64 Quick Reference即可。但是仅凭这些仍然不足以理解汇编指令，这只是ARM汇编大法的残本。我们还需要对arm寄存器多一些了解，建议参考官方文档网友翻译版ARMv8 寄存器（第4小节）入个门，后续再以此为跳板去看官方原始文档会容易很多。除了汇编指令表面的语法含义，我们还需要知道它背后的寄存器隐含逻辑。

需要特别指出的是armv8-A架构AARCH64 运行模式下，函数的第一个入参存在x0中，第二个入参存在x1中，通用寄存器xn是64bit，Wn表示Xn的低32bit，如果对Wn进行赋值，则Xn的高32bit会被清空。

除此之外.LFB48中还包含了很多条件操作，它们都是围绕条件标记来的。参考官方文档Condition-flags，例如CMP操作相当于做减法(SUB)只是不存储减法运算的结果，但是会影响条件标记，N (Negative) Z (Zero) C (Carry) V (overflow) 四个标志位官方解释如下，

N
Set to 1 when the result of the operation is negative, cleared to 0 otherwise.
Z
Set to 1 when the result of the operation is zero, cleared to 0 otherwise.
C
Set to 1 when the operation results in a carry, or when a subtraction results in no borrow, cleared to 0 otherwise.
V
Set to 1 when the operation causes overflow, cleared to 0 otherwise.

我们重点关注Z和C，需要注意的是C是进位标志，但是如果产生借位则会清掉C，例如，CMP x0, x1若 x0 < x1则x0 - x1产生借位，结果C=0，否则C=1，参考官方文档Carry-flag中更详细的介绍。

For a subtraction, including the comparison instruction CMP, C is set to 0 if the subtraction produced a borrow (that is, an unsigned underflow), and to 1 otherwise.

另一个需要注意的是condition code的含义，例如ARMv8 A64 Quick Reference对于CCMP指令的解释为：

即，如果cc为真则CCMP执行类似CMP的操作并影响标志位，否则标志位被置为指令设置的值f。这里的cc是condition code中的一个，表示carry clear的意思即C == 0，参考Condition Flags and Codes

NZCV这4个标志位存在寄存器CPSR的四个bit中，参考CPSR--Current-Program-Status-Register

使用gdb调试时gdb会直接展示出被置位的标记位，例如下面的C表示C=1，

(gdb) i reg cpsr

cpsr 0x20200000 [ EL=0 SS C ]

将这些文档结合起来看才算是完成了一个小周天，对于官方文档理解拿不准的，我们使用gdb设置set disassemble-next-line on后，通过ni命令单汇编指令调试，箭头指向待执行的指令（如果嫌慢可以ni <num>执行<num>条指令）结合i reg <寄存器>查看寄存器内容来实践验证。如此，理论与实践相结合后，你会发现这些汇编突然就都能看懂了！简直打通了任督二脉！！

2.3.3 了解NEON

ARMv8 A64 Quick Reference中确实包含了大部分常用指令，上一小节的方法让我们势如破竹。但是当看到.L5时，就发现了一些Quit Reference查不到的指令，例如，zip1，zip2，ins，xtn等，都查不到。

其实，这些都是NEON指令。即advanced single instruction multiple data (SIMD)，所谓高级单指令多数据相关技术。NEON需要用到向量寄存器，armv8-A架构有32个向量寄存器v0~v31（也叫浮点寄存器），参考官方文档Parameters-in-NEON-and-floating-point-registers。一个向量寄存器128bit，以v0为例，如下图所示，

V可以分为两个D，例如V0的低64bit是D0，高64bit为{V0.D}[1]（注意不是D1，D1是V1的低64bit），一个D（double word）又可以分成两个S(signal word)，以此类推，又可以再分成H(half word)和B。

通常，每个NEON指令有n个并行操作，其中n就是输入向量被划分的通道/车道（lanes）数，例如V0.8H，表示8通道并行操作，add V0.8H V1.8H V2.8H表示如下效果：

这就是SIMD的魅力，一条指令操作了多个数据！

NEON相关指令参考官方文档Arm® A64 Instruction Set Architecture，

.L5中用到的zip1、zip2效果如下，

NEON技术在音视频领域算法优化场景使用广泛（想一下，这种向量或者矩阵的运算跟图像处理中的像素是不是很搭），除了编译器优化时使用外，NEON还可以通过显式地使用内部函数（intrinsic）来生效，详情参考官方文档：Neon programmers' guide。

2.3.4 继续看优化后涉及NEON的汇编

现在再来看标签.L5的内容，是不是豁然开朗。


.L5:                             // 之前已经做了mov  x2, x0,所以此时x2中存的是入参&g_tileContentVector的地址  ldr  d0, [x2]                 // 将x2为起始地址的8字节内存存入d0,即d0存了 g_tileContentVector[0].urCode(4字节), g_tileContentVector[0].adcode(4字节)这2个变量的值  ldr  d1, [x2, 8]              // d1存 g_tileContentVector[0].levelNumber(4字节),g_tileContentVector[0].southWestTileId(4字节)  zip1  v0.2s, v0.2s, v1.2s  // 见下图

zip1 v0.2s, v0.2s, v1.2s效果如下（注：[0].adcode表示g_tileContentVector[0].adcode）：


.L5:  ...  ldr  d1, [x2, 40]  ldr  d2, [x2, 48]  zip1  v1.2s, v1.2s, v2.2s  ins  v0.d[1], v1.d[0]  xtn  v1.4h, v0.4s

同理，.L5片段2，zip1 v1.2s, v1.2s, v2.2s执行之后寄存器v1内容如下（数组g_tileContentVector一个成员size是40）：

ins v0.d[1], v1.d[0]效果如下（ins 是 insert 的意思）：

紧接着的xtn v1.4h, v0.4s中的xtn指令表示Extract Narrow，是一个窄指令，表示将数据提取到宽度更小的寄存器中。其中的4h，4s的4表示通道 (lanes)，h和s就是half-word和sigle-word的意思，执行效果如下：

这就是.L5的片段1+片段2汇编的最终目的，将入参数组前两个元素（g_tileContentVector[0]和g_tileContentVector[1]）中的urCode和levelNumber存到了{v1.h}[0]~{v1.h}[3]这四个宽度是16bit的寄存器中，使用16bit寄存器的原因是我们代码中将这两个uint32_t类型的分量（urCode和levelNumber都是uint32_t）赋值给了uint16_t类型。

有了如上经验，我们接着看.L5的汇编就轻车熟路了。


.L5:...  ldr  d0, [x2, 80]  ldr  d2, [x2, 88]  zip1  v0.2s, v0.2s, v2.2s  ldr  d2, [x2, 120]  ldr  d3, [x2, 128]  zip1  v2.2s, v2.2s, v3.2s  mov  v0.8b, v0.8b  ins  v0.d[1], v2.d[0]  xtn  v0.4h, v0.4s

显然，[x2, 80]和[x2, 120]分别是g_tileContentVector[2]和g_tileContentVector[3]，因此最终xtn后结果为：

函数readTileContentIndexCallback的逻辑其实就是把数组g_tileContentVector的部分成员存入数据数组g_tileContentIndexList中，现在我们已经把g_tileContentVector[0]~g_tileContentVector[3]中的urCode和levelNumber内容存入v0和v1中了，下一步自然是将这些数据从寄存器存入出参的内存中。见.L5的片段4：


.L5:...  mov  x7, x4            // 将地址&g_tileContentIndexList存入x7  str  s1, [x7], 24      // str s1, [x7] 后令 x7 = x7 + 24  st1  {v1.s}[1], [x7]  str  s0, [x4, 48]  add  x3, x4, 72  st1  {v0.s}[1], [x3]

注意，在进入.L5之前，即.LFB48的结尾处，我们已经将全局变量g_tileContentIndexList的地址存入了x4中，它正是出参数组。注意出参数组成员的类型是struct TileContentIndex，大小是24字节。因此片段4执行效果如下，g_tileContentIndexList[0]~g_tileContentIndexList[3]四个元素的urID和level值都完成了赋值：


.L5:...  ldr  d2, [x2, 40]  ldr  d0, [x2, 48]  zip2  v2.2s, v2.2s, v0.2s  ldr  d1, [x2, 80]  ldr  d0, [x2, 88]  zip2  v1.2s, v1.2s, v0.2s  ldr  d0, [x2, 120]  ldr  d3, [x2, 128]  zip2  v0.2s, v0.2s, v3.2s  ldr  d3, [x2]  ldr  d4, [x2, 8]  zip2  v3.2s, v3.2s, v4.2s

该片段还是从入参数组g_tileContentVector[0]~g_tileContentVector[3]中取数据，我们仅以最后三行为例进行说明即可，其他同理，其效果如下，


.L5:...  str  d3, [x4, 4]  str  d2, [x4, 28]  str  d1, [x4, 52]  str  d0, [x4, 76]

因为出参的adcode和southWestTileId与入参一样都是uint32_t类型，因此不需要做类似xtn的操作，直接str即可，以str d3, [x4, 4]为例，直接将d3的内容存入了g_tileContentIndexList[0] + 4字节的内存中，因为它的前两个分量urID和level一共占用了4字节，因此需要从x4+4的地方开始存，d3寄存器为8字节，这一条指令就完成了g_tileContentIndexList[0].adcode和g_tileContentIndexList[0].southWestTileId两个变量的赋值，这就是NEON的魅力！片段6执行后g_tileContentIndexList[0]~g_tileContentIndexList[3]这四个元素的前4个分量就都完成赋值了。


.L5:...  ldr  d1, [x2, 56]  ldr  d0, [x2, 16]  ins  v0.d[1], v1.d[0]  xtn  v1.4h, v0.4s  ldr  d2, [x2, 136]  ldr  d0, [x2, 96]  ins  v0.d[1], v2.d[0]  xtn  v0.4h, v0.4s  str  s1, [x4, 12]  add  x3, x4, 36  st1  {v1.s}[1], [x3]  str  s0, [x4, 60]  add  x3, x4, 84  st1  {v0.s}[1], [x3]

这里又是熟悉的操作，因为出参使用uint16_t类型的numRows和numColumns接入参uint32_t类型的对应变量，因此又有了窄指令xtn，因为不涉及顺序交换，因此没有使用zip1和zip2指令。执行后g_tileContentIndexList[0]~g_tileContentIndexList[3]的成员numRows和numColumns就都完成了赋值，不再赘述。

至此，.L5中的NEON指令都跑完了，并没有什么异常，接着再看（必须死磕到底！！），


.L5:...  ldr  x8, [x6, 32]  ldr  x7, [x6, 40]  ldr  x3, [x6, 48]  ldr  x9, [x6, 24]  str  x9, [x4, 16]  str  x8, [x4, 40]  str  x7, [x4, 64]  str  x3, [x4, 88]

这里主要是从x6寄存器所示地址附近内存加载数据，存入x4寄存器附近内存中。x6是入参g_tileContentVector的地址，在.LFB48最后一行执行了mov x6, x0将x0赋值给了x6，x0就是第一个入参。x4上面已经说过是出参g_tileContentIndexList的地址。因此这四个ldr和str就是给g_tileContentIndexList[0]~g_tileContentIndexList[3]的最后一个成员uint8_t* tileIndex赋值了。数据源来自g_tileContentVector[0]~g_tileContentVector[3]的uint8_t* tileContentIndex成员。

万万没想到这里居然出了问题，回看demo关键代码，g_tileContentVector的成员类型是struct TileContentIndexStruct，该结构体大小是40字节：

因此

g_tileContentVector[0].tileContentIndex~g_tileContentVector[3].tileContentIndex应该分别对应[x6, 24]，[x6, 64]，[x6, 104]，[x6, 144]。但是上述片段汇编中却取成了[x6, 24]，[x6, 32]，[x6, 40]，[x6, 48]，除了g_tileContentVector[0].tileContentIndex以外全错了，gcc好像突然忘了这个结构体size是40字节，这里明显是按照8字节处理了。

存储的出参地址没有错，因为出参结构体TileContentIndex大小是24字节，

出参g_tileContentIndexList[0].tileIndex~g_tileContentIndexList[3].tileIndex对应的内存正是[x4, 16]，[x4, 40]，[x4, 64]，[x6, 88]，没有问题。

我们跟踪第一个出错的数组元素g_tileContentIndexList[1].tileIndex，它的值来自x8，x8来自[x6, 32]，即g_tileContentVector[0].dataSize的值。这个值是字符串tileContentIndex的长度加1，即strlen("tileContentIndexStr") + 1 = 20.这个int变量显然不是一个字符串地址，因此最终在打印函数访问字符串g_tileContentIndexList[1].tileIndex时发生了crash！

三、验证与结案

3.1 修改问题汇编代码

手动修改.S文件中的汇编指令，对偏移量计算进行修正，详情见文末链接。

另外，标签.LBE6中add x6, x6, 32 也有问题，向量化一次处理4个成员，sizeof(TileContentIndexStruct) = 40 所以此处应该把32改成40*4 = 160才对（gcc突然把size = 40的结构体当成了size = 8, 4 * 8 = 32）。

除此之外，.LBE6中将x6和x10进行比较判断是否继续进行向量化优化操作（是否继续4个4个处理），我们定义的g_rowCount = 10，只能4个4个处理两回，因此x10预期应该是x6 + 8*40，


cmp  x6, x10  bne  .L5

因此x10赋值指令 add x10, x0, x10, lsl 5（x10 = x0 + 64，其中 64 = 8 * 8，也是把size = 40当成了8）也应该修正一下，我们将其改成 add x10, x0, 320

如下是完整patch内容：

将修改后的汇编码编译成二进制，g++ test_bad_fix_debugv3.S -o test_bad_fix_debugv3

运行结果如下：

崩溃问题修复了！！

3.2 编译器横向对比

gcc突然把一个size是40字节的结构体大小算成了8字节，这么低级的错误太不可思议了。这不得不让我们再次怀疑到底是gcc的bug还是我们代码的bug？

但是这个代码仅仅是for循环中两个不同结构体数组的拷贝而已。既然我们自认代码没问题，那就控制变量——让代码不变，换一下编译器进行试验。

3.2.1 clang没问题

相同代码使用clang( version: clang-1400.0.29.102)仍编译arm64架构可执行程序，并使用#pragma clang loop vectorize(enable)使能clang的循环向量化优化。发现程序运行正常。只不过gcc循环向量优化后的编译产物是一次循环处理4个数组元素，clang是8个。

3.2.2 高版本gcc也没问题

本次出问题的gcc版本是gcc-arm-9.2-2019.12-x86_64-aarch64-none-linux-gnu，改用更高版本的gcc例如gcc-arm-10.3-2021.07-x86_64-aarch64-none-linux-gnu，发现相同代码相同编译参数下，gcc10.3并没有对其开启循环向量化优化。看到gcc10上有一些收紧循环向量化优化触发条件的patch，可能与这些修改有关，导致相同代码不再进行优化了。

3.3 结论

这就是gcc-arm-9.2版本的一个bug！

最终修复方案仍为 1.6 小节结论，即开启 O3 的前提下关闭tree-loop-vectorize。

因为代码本身没问题，没必要修改代码，并且单点修改代码后也无法评估是否还有其他地方会命中这个优化，而我们是 SDK 交付团队，无法修改编译器版本，因此只能单独关闭循环向量化优化来进行规避。

四、未完待续

本次我们追踪了一个一年陈的bug，成功回答了自己一年前的疑问，得以印证所学。但是事情远没有结束，问题分析的过程也正是技术成长之路，在行进的过程中我们打通了任督二脉，开启了代码内部的微观世界大门！

在这个世界中，有一条性能优化之路非常诱人，这条路有两个分叉，一个是编译器特性层面，另一个是ARM芯片架构指令技术层面。

4.1 编译器优化

本次我们主要遇到的是tree-loop-vectorize，即循环向量化优化。在早期，甚至有人为了性能专门来写类似思想的代码，见《短短20行经典C语言代码很多人看不明白》一文中的代码示例。在今天，我们当然不推荐大家写这种可读性不利于维护的代码。我们有编译器帮忙。但是编译器使能性能优化也是有一些触发条件的，例如tree-loop-vectorize只会在循环中内容非常简单时触发，如果demo代码的循环中指针赋值改成先分配内存再memcpy，仅仅稍微复杂了一点gcc-arm-9.2也不会对其进行循环向量化优化了。

编译器从设计之初就一直致力于优化代码，这包含二进制大小优化、代码运行性能优化等多个方面。除了tree-loop-vectorize，编译器还提供了各种各样的性能优化特性，对这些特性，尤其是那些不经意间可能用到的特性的细节深入探究，是一个很有意思和意义的课题。未完待续……

4.2 ARM芯片架构指令

编译器对性能优化的具体实现可以说是各显神通。本次示例中gcc在循环向量优化的实现中还引入了NEON技术，而在对比实验中clang对循环向量优化的实现就没用NEON（当然本次出问题的点也不是NEON）。但是编译器如何各显神通，以及各显神通时能够用上哪些底层的弹药，是一个值得探索的课题。仍以NEON为例，如果编译器实现未使用NEON，我们也可以通过显式的方式使用它，即2.3.4小节中提到的NEON内部函数（intrinsic），这在矩阵运算的算法场景中应用广泛。无论是对NEON的更深入了解还是ARM架构的其他性能优化技术的学习都是一个引人入胜的课题，未完待续……

4.3 写在最后

程序员就是一个活到老学到老的职业，无论是行业还是个人，我们的技术迭代一直未完待续……

附件地址：

https://files.alicdn.com/tpsservice/c9c5f648084bc821509305041ad99bd8.zip

从一个crash问题展开，探索gcc编译优化细节