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对于C++开发者来说，inline是个再熟悉不过的关键字，因为默认的成员函数都是inline，也是常规高校教材中宣扬C++的“优势”之一。
但是C语言其实也是支持inline关键字的，而且是很早期的gcc就支持了该关键字。在Linux0.12版本内核代码中也用到了该关键字。
今天码哥浅谈一下这个关键字的作用和使用。
inline的作用浅显一点说，就是将声明了该关键字的函数不以call指令调用的方式来调用，而是直接将其展开在调用函数中。似乎感觉有点像宏展开的样子？
实际不然，我们以一个C语言示例来进行说明：
inline int foo(int a)
{a *= 3;return a;
}
int main(void)
{int a = foo(2);a += foo(1);return a;
}
例子很简单，foo函数被声明了inline，作用是将输入参数扩大三倍返回。
下面我们来看看这个例子的汇编是如何的。在此之前，需要重点提示：
inline关键字只有在开启了编译优化后才会启用，且如果函数定义时不声明为inline，那么inline只发生在有inline声明之后的调用点。
无编译优化汇编
$ gcc -S a.c
我们并未开启任何编译优化，其汇编如下：
.file "c.c".text.globl foo.type foo, @function
foo:
.LFB0:.cfi_startprocpushq %rbp.cfi_def_cfa_offset 16.cfi_offset 6, -16movq %rsp, %rbp.cfi_def_cfa_register 6movl %edi, -4(%rbp)movl -4(%rbp), %edxmovl %edx, %eaxaddl %eax, %eaxaddl %edx, %eaxmovl %eax, -4(%rbp)movl -4(%rbp), %eaxpopq %rbp.cfi_def_cfa 7, 8ret.cfi_endproc
.LFE0:.size foo, .-foo.globl main.type main, @function
main:
.LFB1:.cfi_startprocpushq %rbp.cfi_def_cfa_offset 16.cfi_offset 6, -16movq %rsp, %rbp.cfi_def_cfa_register 6subq $16, %rspmovl $2, %edicall foomovl %eax, -4(%rbp)movl $1, %edicall fooaddl %eax, -4(%rbp)movl -4(%rbp), %eaxleave.cfi_def_cfa 7, 8ret.cfi_endproc
.LFE1:.size main, .-main.ident "GCC: (GNU) 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-39)".section .note.GNU-stack,"",@progbits
可以看到在main中存在两个call指令调用foo函数，我们的inline关键字作用并未生效。
编译优化汇编
$ gcc -S a.c -O
我们仅启用O1优化，那么看下汇编成了什么样子呢？
.file "c.c".text.globl foo.type foo, @function
foo:
.LFB0:.cfi_startprocleal (%rdi,%rdi,2), %eaxret.cfi_endproc
.LFE0:.size foo, .-foo.globl main.type main, @function
main:
.LFB1:.cfi_startprocmovl $9, %eaxret.cfi_endproc
.LFE1:.size main, .-main.ident "GCC: (GNU) 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-39)".section .note.GNU-stack,"",@progbits
这里，码哥没有做任何删减。
读者可能会发现，main中返回值直接给了一个立即数9，而不是jmp到foo或者使用其相关指令计算的。这说明了什么呢？
这说明了，inline并不简简单单的类似宏扩展，而是编译器在编译时将foo代码展开进main中，并且在优化剪枝等优化步骤中对展开后的整体内容做优化，进而发现foo的输入与输出以及foo的两次调用结果是一个可推算的常数值。
因此，inline的作用不仅仅是避免了call指令的使用以及其关联的压栈弹栈等操作，更是可以让编译器对整体性能做出非常多改进优化，大幅提升性能。
但是，inline也不可滥用，这是因为原本只需要一份的函数被展开到整个工程中各个使用点上，虽然效率会有些许提升，但是指令数量可能会大幅增长，导致可执行程序体积过大。