这两个AI都没提64位seq用满了翻转的问题呢，其实也有解决方案，不过由于这是天文数字到不了，就没加这部分代码了。

【 在 z16166 的大作中提到: 】
: claude提出还有下面的问题：
: 1、这句也存在race，主要是wrap-around时。
: buffer_[idx] = new_value;
: ...................
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为啥在楼主的标题下，讨论C++这个语言，你不是跑题到汇编，就跑题到挣钱上呢？
我不关心能不能挣钱，我十多年前就财务自由了，我不需要挣钱，开心就好。

【 在 smartbear 的大作中提到: 】
: 真是服了你了，我这几年搞得系统，业界基本独步 ，我们这些人压根不在乎什么新东西，我们在乎能不能赚钱，你懂吗？技术新不新无所谓，业界能不能领先，能不能赚钱才是关键。
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你的方案每次update都要从堆上分配，内存分配开销极大，而且地址不固定，缓存命中率很差，而且还有给堆增加大量碎片的副作用。而且每次还需要对引用计数归零的内存进行回收，又是额外的开销。

我的方案内存地址是固定的，可以一直被缓存，而且update没有内存分配，除非新字符串参数超过原先的std::wstring的预分配长度，才会进行一次缓冲区扩大。

实际上，你的方案比多线程加锁还慢。你随便问个AI就可以得到答案，比如你那个豆包。

一亿次只写的极限压力，两种做法的核心开销可以简化为：
A. std::make_shared<std::wstring>
  ≈ 1 次堆分配（对象+控制块一次性分配） + 1 次堆释放（旧块被 shared_ptr 原子减到 0 时） + 2 次原子修改（新块引用计数从 0→1，旧块从 1→0 并触发析构）
B. 对同一块字符串加锁后原地写入
  ≈ 1 次加锁/解锁（通常两条原子指令：lock xadd / mov） + 0 次内存分配
在现代 x86-64 Linux 上，实测数据（GCC13，-O3，Intel i7-12700）：
malloc/free 一次 16-24 B 的块（std::wstring 空壳 + 控制块）≈ 35 ns
shared_ptr 原子增减一次 ≈ 5 ns
一次 uncontended std::mutex lock/unlock ≈ 15 ns
于是 1 亿次：
A 路：
(35 + 5×2) ns × 1e8 ≈ 4.5 s
B 路：
15 ns × 1e8 ≈ 1.5 s
结果：加锁原地写快 3 倍左右。
如果把字符串实际内容也考虑进去（>15 字节，SSO 失效），A 路还会再增加一次内部内存分配，差距继续拉大；而 B 路只多一次 memcpy，锁耗时不变。
因此，只写 1 亿次的极限场景，加锁原地更新显著快于不断 make_shared 并抛弃旧串。

【 在 smartbear 的大作中提到: 】
: 就事论事，我再老年人，也可以秒你，也不会写这么垃圾的代码，让豆包写一下，看看豆包听你的还是我的？都这年纪了，还没有学会就事论事，天天都扯西扯。
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