使用Immer库的box类型优化C++编译时间
2025-06-30 17:58:11作者:魏侃纯Zoe
在大型C++项目中,模型头文件(Model.h)经常成为编译时间的瓶颈。当这个头文件被众多源文件包含时,任何改动都会导致大量重新编译。本文将介绍如何利用Immer库的box类型结合Pimpl惯用法来优化这种情况。
问题背景
在典型的Redux风格架构中,应用状态模型往往包含大量嵌套结构。当这些结构使用标准容器如std::variant存储多种类型时,会导致模板实例化开销扩散到所有包含该头文件的编译单元中。特别是当模型头文件被众多reducer、selector等文件包含时,即使是最简单的状态更新也会触发大量模板代码的重新实例化。
解决方案
Immer库提供的box类型与Pimpl惯用法结合,可以有效解决这一问题:
1. 基本实现模式
// 头文件中
struct Bar; // 前向声明
class Foo {
struct P;
immer::box<P> _p;
public:
Foo();
Foo(const Foo&);
Foo& operator=(const Foo&);
friend bool operator==(const Foo&, const Foo&);
const Bar& bar() const;
};
// 源文件中
struct Foo::P {
friend bool operator==(const P&, const P&) = default;
Bar bar;
};
这种模式的关键点在于:
- 将实现细节隐藏在源文件中
- 使用box包装实现类型
- 保持值语义的同时减少头文件依赖
2. 实际应用案例
在一个历史记录栈的实现中,原始设计直接暴露了包含大量变体类型的结构:
// 原始设计
struct Snapshot {
Action action; // std::variant<100+类型>
Session state;
};
History {
immer::vector<Snapshot> stack;
};
优化后的设计将实现细节完全隐藏:
// 优化设计
struct SnapshotList; // 前向声明
History {
const SnapshotList& stack();
};
性能收益
采用这种模式后,实测获得了显著的编译时间改善:
- 减少了模板实例化的范围
- 降低了头文件间的耦合度
- 保持了不可变数据结构的语义
注意事项
- 需要为包装类提供完整的特殊成员函数
- 可能增加一些间接访问的开销
- 接口设计需要更谨慎,因为实现细节被隐藏
这种技术特别适合那些包含复杂模板类型但使用频率不高的模型部分,如示例中的历史记录功能。通过合理应用,可以在保持代码清晰度的同时显著提升编译效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660