虚函数调用单次开销仅1–3周期，瓶颈在于无法内联、间接跳转导致分支预测失败及缓存局部性差，而非vtable查表本身；真实影响需通过volatile+多态数组+禁用内联的典型场景测量。
虚函数调用比普通函数慢多少？
在现代 x86-64 CPU 上，单次虚函数调用的额外开销通常在 1–3 个周期 左右，远小于一次缓存未命中（~300+ 周期）或分支预测失败（~15–20 周期）。它不是“慢”，而是“多一次间接跳转”——关键在于是否破坏了内联、是否导致指令缓存/分支预测效率下降。
真实瓶颈从来不在虚表查表本身
虚函数调用的性能影响主要来自三方面，而非查 vtable 的那条 mov + call：
-
无法内联：编译器几乎从不内联虚函数（即使只有一个派生类），失去常量传播、死代码消除等优化机会 -
间接跳转：CPU 分支预测器对call [rax + 0x10]这类地址不可知跳转效果差，尤其在多态对象混杂时易误预测 -
缓存局部性差：虚函数体可能分散在不同代码页，而频繁调用的热代码若无法聚集，会增加 iTLB / L1i 缓存压力
怎么测才反映真实开销？
别只测空虚函数。以下写法才能暴露实际影响：
struct Base {
virtual int compute(int x) = 0;
};
struct Derived : Base {
int compute(int x) override { return x * x + 2 * x + 1; }
};
// 测量时务必：
// - 关闭编译器内联（如 GCC/Clang 加 -fno-inline）
// - 用 volatile 阻止编译器把整个循环优化掉
// - 多态对象放在数组中（避免指针被推测为单一类型）
volatile int sink = 0;
Base* arr = / 指向混合类型的 Base 数组 /;
for (int i = 0; i < N; ++i) {
sink += arr[i]->compute(i); // 这才是典型多态调用场景
}
对比基线：把 compute 改成非虚、或用模板 + std::variant 实现静态分派，再跑相同循环。
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什么时候该担心虚函数开销？
只有当满足全部以下条件时，虚函数才可能成为瓶颈：
- 函数体极小（如仅 2–3 条算术指令），且被高频调用（>10⁶ 次/秒）
- 运行时类型高度混杂（
vtable地址跳变频繁，分支预测率 - 已确认 profile 数据（如 perf / VTune）显示
call [rxx + offset]占用显著 cycles 或出现大量BR_MISP_RETIRED.ALL_BRANCHES
否则，优先考虑设计清晰性——虚函数带来的可维护成本，远低于过早优化引入的模板爆炸或手动类型切换逻辑。
