开发环境

编译环境

C++ 编译器是将 C++ 源代码转换为机器代码的工具。不同平台/系统有不同的C++编译器支持，几个主流的C++编译器如下：

GCC(GNU Compiler Collection)：
跨平台，Linux常用，与GNU工具链集成，优化能力强，适合高性能计算和嵌入式开发。基础使用：
Clang：
跨平台，原生支持macOS，编译速度快，与LLVM工具链集成，错误信息友好，适合开发和调试。
MSVC：
Only Windows，与Visual Studio一起提供，集成性能分析工具，适合 Windows 应用开发。

基本使用方式（以GCC/Clang为例）：

# 编译并链接
# --std: 指定C++标准
# -Wall: 启用所有警告
# -O2: 
# -Iinclude: 添加包含路径
# -Llib: 添加库路径
# -lmy_library: 链接库
g++ -std=c++11 -Wall -O2 -Iinclude -Llib -o my_program main.cpp lib.cpp -lmy_library

# 生成调试信息
g++ -g -o my_program my_program.cpp

# 生成预处理文件
g++ -E my_program.cpp > output.i

工作环境

以VSCode为例：

基础环境安装

安装编译器：

sudo apt-get install g++
# brew install g++
# brew install clang

VSCode安装C/C++扩展

配置编译环境

VSCode通过tasks.json/launch.json/c_cpp_properties.json来配置：

my_project/
├── .vscode/
│   ├── tasks.json
│   ├── launch.json
│   └── c_cpp_properties.json

task.json主要定义编译任务，以GCC为例：

{
  "version": "2.0.0",
  "tasks": [
    {
      "label": "build",
      "type": "shell",
      "command": "g++",
      "args": [
        "-g",
        "-std=c++11",
        "-o",
        "${workspaceFolder}/bin/my_program",
        "${workspaceFolder}/src/main.cpp"
      ],
      "group": {
        "kind": "build",
        "isDefault": true
      },
      "problemMatcher": ["$gcc"],
      "detail": "Generated task by VSCode"
    }
  ]
}

launch.json主要定义调试配置，如基于GDB/LLDB：

{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "Debug C++",
      "type": "cppdbg",
      "request": "launch",
      "program": "${workspaceFolder}/bin/my_program",
      "args": [],
      "stopAtEntry": false,
      "cwd": "${workspaceFolder}",
      "environment": [],
      "externalConsole": false,
      "MIMode": "gdb",
      "setupCommands": [
        {
          "description": "Enable pretty-printing for gdb",
          "text": "-enable-pretty-printing",
          "ignoreFailures": true
        }
      ],
      "preLaunchTask": "build",
      "miDebuggerPath": "gdb",
      "logging": {
        "trace": true,
        "traceResponse": true,
        "engineLogging": true
      }
    }
  ]
}

c_cpp_properties.json用于配置 IntelliSense 和头文件路径

{
  "configurations": [
    {
      "name": "Linux",
      "includePath": [
        "${workspaceFolder}/include",
        "/usr/include",
        "/usr/local/include"
      ],
      "defines": [],
      "compilerPath": "/usr/bin/g++",
      "cStandard": "c11",
      "cppStandard": "c++17",
      "intelliSenseMode": "gcc-x64"
    }
  ],
  "version": 4
}

构建工具

构建工具的核心作用是自动化和标准化开发流程，如自动化编译和链接、管理依赖关系、跨平台支持等，常用的构建工具如：

构建工具	特点	适用场景
CMake	跨平台，功能强大，广泛使用	跨平台项目、大型项目
Bazel	高性能，支持多语言，配置复杂	大型项目、多语言项目
Ninja	专注于构建速度，适合作为底层构建工具	快速构建、作为其他工具的后端
Autotools	传统工具，支持自动配置，逐渐被取代	Unix/Linux 平台开发、传统项目
SCons	基于 Python，配置灵活，构建速度较慢	中小型项目、需要灵活配置的项目
Premake	基于 Lua，配置简单，支持多种构建系统	中小型项目、需要简单配置的项目
Gradle	基于 Groovy/Kotlin，支持多语言，C++ 支持较弱	多语言项目、Java 与 C++ 混合项目
Xcode	集成在 Xcode IDE 中，仅限于 Apple 平台	macOS/iOS 平台开发

以下以CMake为例介绍基础的用法，通常分为两部分：

CMakeLists.txt编写

project(MyProject CXX)  # 定义项目名称和语言
add_executable(my_program main.cpp) # 添加可执行文件
add_library(my_library STATIC my_library.cpp) # 添加库
include_directories(include) # 包含头文件目录
target_link_libraries(my_program my_library) # 链接库
target_link_libraries(my_program my_library) # 设置编译选项
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11) # 设置变量

CMake编译

基于上述CMakeLists.txt文件的工作目录如下：

MyProject/
├── CMakeLists.txt
├── include/
│   └── my_library.h
├── src/
│   ├── main.cpp
│   └── my_library.cpp

在以上基础编译和运行：

mkdir build
cd build
cmake ..  # 得到MakeFile
cmake --build .
./my_program

开发工具

格式化工具

Clang-Format是LLVM项目常用的代码格式化工具。

命令行格式化：

clang-format -i my_file.cpp  							  # 格式化单个文件
clang-format -i *.cpp        							  # 格式化所有 .cpp 文件
clang-format -style=Google -i my_file.cpp   # 指定代码风格

配置文件：

# .clang-format
BasedOnStyle: Google
IndentWidth: 4

调试工具

GDB（GNU Debugger）基础用法（LLDB类似）：

g++ -g -o my_program my_program.cpp # 编译时生成调试信息
gdb ./my_program # 启动GDB

常用命令：

break <行号>：设置断点。
run：运行程序。
next：单步执行（不进入函数）。
step：单步执行（进入函数）。
print <变量>：打印变量值。
backtrace：查看函数调用栈。
quit：退出 GDB。

单元测试

常用的C++的单元测试库有：Boost.Test和Catch2。

Boost.Test

基础用法如下：

#define BOOST_TEST_MAIN
#include <boost/test/unit_test.hpp>
#include <stdexcept>
   
void test(int n)
{
  if (n == 42) {
    return;
  }
  throw std::runtime_error(
    "Not the answer");
}
   
BOOST_AUTO_TEST_CASE(my_test) // 定义测试用例
{
  BOOST_TEST_MESSAGE("Testing");
  BOOST_TEST(1 + 1 == 2);
  BOOST_CHECK_THROW( // 检查抛出异常
    test(41), std::runtime_error);
  BOOST_CHECK_NO_THROW(test(42));
   
  int expected = 5;
  BOOST_TEST(2 + 2 == expected);
  BOOST_CHECK(2 + 2 == expected); // 与BOOST_TEST不同的是：不会尝试输出表达式内容
}
   
BOOST_AUTO_TEST_CASE(null_test) {}

显示结果如下（可以通过添加命令行参数：--log_level=all）：

「」

Catch2

Catch2的优势在于：

只需要单个头文件即可使用，不需要安装和链接，简单方便
可选使用 BDD（Behavior-Driven Development）风格的分节形式
测试失败可选直接进入调试器（Windows 和 macOS 上）

使用如下：

#define CATCH_CONFIG_MAIN
#include "catch.hpp"
#include <stdexcept>
   
void test(int n)
{
  if (n == 42) {
    return;
  }
  throw std::runtime_error(
    "Not the answer");
}
   
TEST_CASE("My first test", "[my]")
{
  INFO("Testing");
  CHECK(1 + 1 == 2);
  CHECK_THROWS_AS(
    test(41), std::runtime_error);
  CHECK_NOTHROW(test(42));
   
  int expected = 5;
  CHECK(2 + 2 == expected);
}
   
TEST_CASE("A null test", "[null]") {}

结果如下：

性能分析

Linux内置了很多性能分析工具，如top、vmstat等

top的输出结果中，可以看到进程运行概况、CPU，内存使用率等
pstack/strace：pstack可以打印进程的调用信息：
strae可以显示进程的正在运行的系统调用，实时查看进程与系统内核交换了哪些信息：
perf：可以按照固定频率采样，即多次pstack，得到函数的调用情况，如perf top -K -p xxx，按 CPU 使用率排序，只看用户空间的调用，这样很容易就能找出最耗费 CPU 的函数。

源码级别的分析，需要一些“侵入式”的手段，如Google Performance Tools，包括CPUProfiler和HeapProfiler，安装如下：

apt-get install google-perftools
apt-get install libgoogle-perftools-dev

基础用法：

ProfilerStart()，开始性能分析，把数据存入指定的文件里；
ProfilerRegisterThread()，允许对线程做性能分析；
ProfilerStop()，停止性能分析。
简单使用如下，这里用shared_ptr实现一个自动管理功能。这里利用了void*和空指针，可以在智能指针析构的时候执行任意代码（简单的RAII惯用法）：

auto make_cpu_profiler =            // lambda表达式启动性能分析
[](const string& filename)          // 传入性能分析的数据文件名
{
  ProfilerStart(filename.c_str());  // 启动性能分析
  ProfilerRegisterThread();         // 对线程做性能分析
   
  return std::shared_ptr<void>(     // 返回智能指针
    nullptr,                        // 空指针，只用来占位
    [](void*){                      // 删除函数执行停止动作
        ProfilerStop();             // 停止性能分析
    }   
  );  
};

基于make_cpu_profiler测试功能：

auto cp = make_cpu_profiler("case1.perf");     // 启动性能分析
auto str = "neir:automata"s;
   
for(int i = 0; i < 1000; i++) {               // 循环一千次
  auto reg  = make_regex(R"(^(\w+)\:(\w+)$)");// 正则表达式对象
  auto what = make_match();
  assert(regex_match(str, what, reg));        // 正则匹配
}

运行测试：

git clone git@github.com:gperftools/gperftools.git
   
pprof --text ./a.out case1.perf > case1.txt
   
Total: 72 samples
 5.6%   5.6%   4   5.6% __gnu_cxx::__normal_iterator::base
 5.6%  11.1%   4   5.6% _init
 5.6%  16.7%   4   5.6% std::vector::begin
 4.2%  20.8%   4   5.6% __gnu_cxx::operator-
 4.2%  25.0%   5   6.9% std::__distance
 2.8%  27.8%   2   2.8% __GI___strnlen
 2.8%  30.6%   6   8.3% __GI___strxfrm_l
 2.8%  33.3%   3   4.2% __dynamic_cast
 2.8%  36.1%   2   2.8% __memset_sse2
 2.8%  38.9%   2   2.8% operator new[]

可以基于Graphviz和FlameGraph生成火焰图：

apt-get install graphviz
git clone git@github.com:brendangregg/FlameGraph.git
   
# 基于--svg/--collapsed生成可视图
pprof --svg ./a.out case1.perf > case1.svg
pprof --collapsed ./a.out case1.perf > case1.cbt
flamegraph.pl case1.cbt > flame.svg
flamegraph.pl --invert --color aqua case1.cbt > icicle.svg

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