この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
The Cost of a Function Call
シンプルな疑問から始まる―「関数呼び出しってどのくらい遅いの？」
プログラミングにおいて、関数をどんどん呼び出してコードを組み立てるのはごく自然なスタイルです。
でも実際、「関数を分割して整理したいけど、頻繁な呼び出しで遅くならない？」と不安に思った経験はありませんか？
今回ご紹介する記事は、そんな根本的な疑問に正面から答えています。
パフォーマンスを要求されるプログラムで、「関数呼び出し」がどのレベルでコストになり得るのか。
また、いわゆる「インライン化」がどのような効果や限界を持つのかについて、実際のベンチマークと詳細な解説を織り交ぜて検証しています。
この記事で語られる「関数呼び出しのほんとうのコスト」とは何なのか、その意義や実務で活かすための示唆まで、深掘りしてみたいと思います。
まさかここまで違う!? 記事が明かす驚きの数値
まず、筆者は次のポイントを強調しています。
“A function call is reasonably cheap performance-wise, but not free. … If a function is sufficiently simple, such as my add function, it should always be inlined when performance is critical.”
「関数呼び出しは性能的に十分安いが、無料ではない。関数が十分単純であれば、パフォーマンスが重要な場合は常にインライン化されるべきだ」（The Cost of a Function Call）
次に、代表的なサンプルとして、int add(int x, int y) { return x + y; } という超単純な関数を例に、その呼び出しを「普通に使う場合」と「インライン化する場合」で処理速度を比較しています。
すると――
“function ns/int regular 0.7 inline 0.03 … The inline version is over 20 times faster.”
「通常の関数呼び出しでは0.7ns/回だが、インライン化されたバージョンでは0.03ns/回。インライン化版は20倍以上速い。」
こうした劇的な差はどう生まれたのか。
アセンブリレベルでの命令数、さらにはSIMD化（並列処理命令）による変化も検証し、「単純な関数ならインライン化+最適化SIMDで命令数を10分の1以下、実行速度も桁違いに向上」と実証しています。
「インライン化」って実際どこまで効果的？ その真価と限界を徹底解説
では、なぜインライン化でこれほど大きな高速化が達成できるのでしょう。
まずインライン化とは、「関数呼び出し」の記述部分に、関数そのものの処理を丸ごと埋め込む最適化手法です。
C/C++など多くの言語のコンパイラが自動で判断する他、手動でinlineを指定できる場合もあります。
関数呼び出しには、以下のようなコストが原理的に発生します。
- 引数のスタックやレジスタへの退避・復元
- 関数のアドレスへのジャンプ、呼び出し元へのリターン
- 呼び出し規約によるオーバーヘッド（環境により様々）
記事の例では、「ただ2つの整数を加算するだけ（add(int x, int y)）」という関数ですら、呼び出し時には
plaintext
ldr w1 , [ x19 ], #0 x4
bl 0x100021740 ; add(int, int)
cmp x19 , x20
b.ne 0x100001368 ; <+28>
といった命令列になり、6命令＝約3サイクル/回もの負担とされています。
一方、インライン化してループ内部に埋め込むと、場合によってはコンパイラがSIMD命令などさらに高度な最適化も適用し、一度に16個の加算を処理できる例すら登場します。
この結果、「1回あたり命令数が0.5命令にまで低減＝12倍速」、さらにパイプライン効率も向上と、いいことづくめです。
しかし、これには「関数が極めて単純である」ことが前提です。
より現実的な例として、筆者は次のような「文字列中からスペース文字の個数を調べる」ケースを比較しています。
“size_t count_spaces(std::string_view sv) { size_t count = 0; for (char c : sv) { if (c == ‘ ‘) ++count; } return count; }”
「比較的複雑な制御構造（ループ・条件分岐）が入った関数。1000文字の長い文字列で試すと、関数呼び出しとインライン化の差はほぼ皆無、むしろインラインの方がわずかに遅くなることすらある。」
また、文字列が超短い（0~6文字）場合だけは「インライン化により2/3程度の時間で処理が終了」とのベンチマーク結果も示されています。
ここが意外な落とし穴？ インライン化の現場的注意点
ここまでの内容を踏まえ、「関数を何でもインライン化すれば爆速！」と単純に考えるのは危険です。
実際、インライン化の良し悪しは関数の内容・利用頻度・コンパイラの賢さなどによって大きく異なります。
1. 常にベストな選択とは限らない
- 非常に単純かつ呼び出し頻度の高い関数【例えば単純な加算や小規模な条件分岐】では絶大な効果。
- しかし処理の重さ（ループ・複雑な条件・大きなデータ参照など）が増すにつれ、呼び出しオーバーヘッドは相対的に小さくなり、インライン化によるメリットが薄れる。
2. コードサイズ膨張のリスク
- インライン化の結果、元々関数1つで済ませていた処理が多数化（展開）し、バイナリサイズが膨らむ「コード膨張」が起きやすい。
- サイズ増加はキャッシュ効率悪化・保守性悪化など副作用をもたらす。
3. コンパイラ依存性
- 「どこまでインライン化するか」、あるいはSIMD最適化を適用するか否かはコンパイラごとに判断基準やサポート状況が異なる。
inlineや__forceinline指定も万能ではなく、「適用されない」こともしばしば。
4. 実際のボトルネックは他所にあることも
- 多くの場合、プログラム全体のパフォーマンス低下の主因は「アルゴリズムの選択」や「I/O」など呼び出し構造の外側に存在し、「関数呼び出し」自体のコストが致命傷になるケースは意外と限られている。
エンジニア視点で考察。「関数設計」と「最適化」の狭間
筆者の詳細な検証から導かれる最大のポイントは、「パフォーマンス重視の場面では安直な最適化より、現実的な設計眼が重要」という点です。
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可読性や保守性 vs 処理速度
何よりも「人が理解できる長さ・粒度で関数を切り出す」のが大原則。
逆に、あまりに細かく分けすぎると関数呼び出しのコストが目立ち始める領域もある。
しかし、「必要なときにだけ関数分割をやめて手続き直書き」ではスパゲティ化必至。 -
自動最適化に期待しすぎない
現代のコンパイラはかなり賢いですが、「インライン化してほしい」と思って指定しても採用されないこともあります。
そのため、「想定した最適化パターンが本当に適用されたか」は、アセンブリやオブジェクトコードを見て都度検証することが大切です。 -
パフォーマンス測定はいくらやっても損なし
何がボトルネックか、何がもっとも効果を発揮するポイントかは、実アプリの規模やデータ量によって全く異なります。
「直感で最適化＝逆効果」も珍しくありません。
必ずベンチマークやプロファイリングで実測→根拠をもって初めて手を加えるべきです。
また、現場エンジニアの感覚でも「ライブラリ設計時の汎用的なAPI提供」や「テストのしやすさ」を考えると、適度な範囲での関数分割や抽象化は避けられません。
「パフォーマンス最優先！全部インライン！」と息巻くより、「人間の理解力」「将来的な保守／バグ修正効率」「今後の変更容易性」を冷静に考慮することが結局は賢い選択だと言えます。
まとめ ― 今日から現場で役立つエッセンス
本記事が私たちに教えてくれることは、次の3点に集約されるでしょう。
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単純な関数はインライン化で劇的な高速化が起きうる
ただし「本当に単純な」「処理回数が膨大」な場面のみ爆発的な効果。
少しくらい複雑な処理や大量データを伴う関数には、呼び出しオーバーヘッドはすでに誤差となる。 -
インライン化の効果は関数の用途・利用状況・データ量で千差万別
常にインラインすべき/避けるべきではなく、ケースバイケースの冷静な判断が必要。 -
最適化の神話に振り回されず、まずは測定と設計を大事に
実際にボトルネックがどこにあるのかをプロファイリングで把握し、意味のある箇所をピンポイントで最適化する習慣づけが最強の武器。
これからは「なんでもインライン化！」「短い関数呼び出しは必ず損！」という思い込みを捨て、「測定→設計→部分最適化」のサイクルを意識しましょう。
自分の書いた関数1つひとつの「パフォーマンス的意義」を現実的な目で確認し、より良いソフトウェア作りに活かせるはずです。
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