既然编译器默认对齐，那为什么还需要使用 alignas 指定对齐呢

很好的问题！虽然编译器有默认对齐规则，但在很多场景下我们需要使用 alignas 来显式控制对齐方式。以下是需要手动指定对齐的主要原因：

1. 满足特定硬件要求

SIMD 指令集（SSE/AVX）

#include <immintrin.h>

// SSE 需要 16 字节对齐
struct alignas(16) SSEData {
    float data[4];
};

// AVX 需要 32 字节对齐  
struct alignas(32) AVXData {
    float data[8];
};

void process() {
    SSEData sse;
    AVXData avx;
    
    // 这些指令要求严格对齐
    __m128 vec = _mm_load_ps(sse.data);  // 需要16字节对齐
    __m256 vec2 = _mm256_load_ps(avx.data); // 需要32字节对齐
}

2. 性能优化 - 缓存行对齐

// 避免伪共享（False Sharing）
struct alignas(64) CacheLineAligned {  // 典型缓存行大小
    int counter;    // 独占一个缓存行
    // 填充到64字节
};

struct ThreadData {
    alignas(64) int local_counter[2];  // 每个线程的数据在不同缓存行
    
    char padding[64 - sizeof(int) * 2]; // 显式填充
};

// 多线程场景：避免不同CPU核心间的缓存行竞争
CacheLineAligned counters[16];  // 每个核心一个，无竞争

3. 特定数据结构的对齐要求

// 网络协议包需要精确的字节布局
#pragma pack(push, 1)
struct EthernetHeader {
    uint8_t dest[6];
    uint8_t src[6];
    uint16_t type;
};
#pragma pack(pop)

// 但内部数据需要高性能对齐
struct alignas(64) NetworkBuffer {
    EthernetHeader header;
    alignas(16) uint8_t payload[1500];
};

4. 与外部硬件或API的交互

// GPU 计算需要特定对齐
struct alignas(16) GPUConstantBuffer {
    float viewMatrix[16];
    float projectionMatrix[16];
};

// 硬件寄存器映射
struct alignas(4) HardwareRegister {
    volatile uint32_t status;
    volatile uint32_t control;
};

5. 对比示例：默认 vs 显式对齐

#include <iostream>

struct Default {
    int a;
    double b;
    char c;
}; // 编译器决定对齐（通常是8字节）

struct Explicit {
    alignas(32) int a;    // 强制32字节对齐
    double b;
    char c;
};

int main() {
    Default d;
    Explicit e;
    
    std::cout << "Default size: " << sizeof(Default) 
              << ", align: " << alignof(Default) << std::endl;
              
    std::cout << "Explicit size: " << sizeof(Explicit) 
              << ", align: " << alignof(Explicit) << std::endl;
    
    // 地址检查
    std::cout << "Default address: " << &d 
              << " (" << (reinterpret_cast<uintptr_t>(&d) % 32) << " mod 32)" << std::endl;
    std::cout << "Explicit address: " << &e 
              << " (" << (reinterpret_cast<uintptr_t>(&e) % 32) << " mod 32)" << std::endl;
    
    return 0;
}

6. 实际性能对比

#include <chrono>

// 未优化 - 可能跨缓存行
struct Unoptimized {
    int data[16];  // 可能不对齐
};

// 优化 - 缓存行对齐  
struct alignas(64) Optimized {
    int data[16];  // 保证在缓存行内
};

void benchmark() {
    const int iterations = 1000000;
    
    // 测试未对齐访问
    Unoptimized u;
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    for (int i = 0; i < iterations; ++i) {
        for (int j = 0; j < 16; ++j) {
            u.data[j] = i + j;
        }
    }
    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    
    // 测试对齐访问
    Optimized o;
    auto start2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    for (int i = 0; i < iterations; ++i) {
        for (int j = 0; j < 16; ++j) {
            o.data[j] = i + j;
        }
    }
    auto end2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    
    // 通常 Optimized 版本更快
}

总结

使用 alignas 的主要场景：

• 硬件指令要求（SIMD、GPU）
• 性能关键路径（缓存优化）
• 避免伪共享（多线程编程）
• 外部接口兼容（硬件寄存器、网络协议）
• 内存映射设备

编译器默认对齐是"通用场景"的优化，而 alignas 让我们能够针对"特定场景"进行更精细的优化控制。

参考

一文读懂SIMD指令集 目前最全SSE/AVX介绍
【C/C++、Linux服务器底层原理】Linux内核CPU缓存技术（缓存行对齐、数据局部性、缓存预取、自旋锁与读写锁）