主要观点：一些编译器会对齐数据结构以提高性能，通常认为数据对齐能提升处理器处理数据的性能，但实际测试发现，在近期的 Intel 和 64 位 ARM 处理器上，数据对齐并不能使处理速度大幅提升，只是一个微优化，数据对齐提升性能是个误区。
关键信息：

• 编译器对齐数据结构的原因，部分处理器要求数据对齐，如 2005 年的 ARM 处理器，而 x86 笔记本和 64 位 ARM 手机多数时候可处理未对齐数据，且普遍认为数据对齐能提升性能，如 Stack Overflow 回答称访问未对齐内存显著更慢，Google 页面也提到未对齐数据会使 CPU 做额外工作降低性能，2008 年 Alexander Sandler 称未对齐访问可能需要两倍时钟周期。
• 测试程序通过计算 Karp-Rabin 哈希值来比较不同偏移量下的数据处理速度，测试 20 次取平均墙钟时间，4 字节整数测试中，不同偏移量在 Core i7 和 Core 2 上差异不大，8 字节整数测试中也无明显差异，在近期 Intel 处理器（Sandy Bridge 和 Nehalem）上读取或写入未对齐内存操作无性能损失，在测试的 AMD 服务器上也无明显数据对齐惩罚。
• 感谢 Owen Kaser 提供相关参考，Laurent Gauthier 提供反例但在近期处理器上已无差异，还提到考虑了 SIMD 操作和点积的情况。
  重要细节：
• 测试代码用 memcpy 函数加载字，兼容自动向量化，测试重复 20 次取平均时间。
• Intel 处理器使用 64 字节缓存线，仅在特定代码中加载和存储数据从最快 CPU 缓存是关键瓶颈时数据对齐才重要，且多数情况下不应期望有很大差异。