• 《编译原理之美》笔记——后端部分



    《编译原理之美》笔记——后端部分

    2020年02月20日

    简介

    我们使用的语言抽象程度越来越高,每一次抽象对下一层的复杂性做了屏蔽,因此使用起来越来越友好。而编译技术,则帮你一层层地还原这个抽象过程,重新转换成复杂的底层实现。

    程序运行机制

    程序和操作系统的关系

    程序视角的堆栈结构

    操作系统加载可执行文件到内存的,并且定位到代码区里程序的入口开始执行。操作系统看到的是一个个指令 和 一个个内存地址

    为什么会有一块动态内存区域?os 启动的时候, 一波三折, 不停的往内存加载更大的程序, 第一波占用的内存第二波就干别的用了。c 语言手动malloc 和 free,其实微观上,汇编语言也是在字节层面上不停地malloc和free

    os 提供systemcall malloc 内存,但没有提供 systemcall malloc 一个heap 或 stack 出来。

    汇编语言基础

    计算机的处理器有很多不同的架构,比如 x86-64、ARM、Power 等,每种处理器的指令集都不相同,那也就意味着汇编语言不同。本文以x86-64 架构为例

    #include <stdio.h>
    int main(int argc, char* argv[]){
        printf("Hello %s!
    ", "Richard");
        return 0;
    }

    对应的汇编代码

    .section    __TEXT,__text,regular,pure_instructions
        .build_version macos, 10, 14    sdk_version 10, 14
        .globl  _main                   ## -- Begin function main
        .p2align    4, 0x90
    _main:                                  ## @main
        .cfi_startproc
    ## %bb.0:
        pushq   %rbp
        .cfi_def_cfa_offset 16
        .cfi_offset %rbp, -16
        movq    %rsp, %rbp
        .cfi_def_cfa_register %rbp
        leaq    L_.str(%rip), %rdi
        leaq    L_.str.1(%rip), %rsi
        xorl    %eax, %eax
        callq   _printf
        xorl    %eax, %eax
        popq    %rbp
        retq
        .cfi_endproc
                                            ## -- End function 
        .section    __TEXT,__cstring,cstring_literals
    L_.str:                                 ## @.str
        .asciz  "Hello %s!
    "
    
    L_.str.1:                               ## @.str.1
        .asciz  "Richard"
    
    .subsections_via_symbols

    这段代码里有指令、伪指令、标签和注释四种元素,每个元素单独占一行。

    1. 伪指令以“.”开头,末尾没有冒号“:”。伪指令是是辅助性的,不是真正的 CPU 指令,就是写给汇编器的,汇编器在生成目标文件时会用到这些信息。
    2. 标签以冒号“:”结尾,用于对伪指令生成的数据或指令做标记。可以代表一段代码或者常量的地址,其他代码可以访问标签。可一开始,我们没法知道这个地址的具体值,必须生成目标文件后,才能算出来。所以,标签会简化汇编代码的编写。
    3. 注释,以“#”号开头,这跟 C 语言中以 // 表示注释语句是一样的。

    在代码中,助记符“movq”“xorl”中的“mov”和“xor”是指令,而“q”和“l”叫做后缀,表示操作数的位数。后缀一共有 b, w, l, q 四种,分别代表 8 位、16 位、32 位和 64 位。在指令中使用操作数,可以使用四种格式,它们分别是:立即数、寄存器、直接内存访问和间接内存访问。

    操作数格式示例含义指令除立即数外都是基于地址的
    立即数以$开头 movl $40, %eax 把 40 这个数字拷贝到 %eax 寄存器  
    直接内存访问 callq _printf 调用printf函数 操作数是内存地址
    _printf是一个函数入口的地址,
    汇编器帮我们计算出程序装载在内存时,每个字面量和过程的地址
    寄存器 subq $8, %rsp 把%rsp的值减8 寄存器本身既是存储,也是存储地址
    间接内存访问带有括号 movl $10, (%rsp) %rsp 寄存器的值所指向的地址 对应的内存设为10 寄存器的值是内存地址

    过程调用和栈帧

    /*function-call1.c */
    #include <stdio.h>
    int fun1(int a, int b){
        int c = 10;
        return a+b+c;
    }
    int main(int argc, char *argv[]){
        printf("fun1: %d
    ", fun1(1,2));
        return 0;
    }

    等价的汇编代码如下

    # function-call1-craft.s 函数调用和参数传递
        # 文本段,纯代码
        .section    __TEXT,__text,regular,pure_instructions
    
    _fun1:
        # 函数调用的序曲,设置栈指针
        pushq   %rbp           # 把调用者的栈帧底部地址保存起来   
        movq    %rsp, %rbp     # 把调用者的栈帧顶部地址,设置为本栈帧的底部
    
        subq    $4, %rsp       # 扩展栈
    
        movl    $10, -4(%rbp)  # 变量c赋值为10,也可以写成 movl $10, (%rsp)
    
        # 做加法
        movl    %edi, %eax     # 第一个参数放进%eax
        addl    %esi, %eax     # 把第二个参数加到%eax,%eax同时也是存放返回值的寄存器
        addl    -4(%rbp), %eax # 加上c的值
    
        addq    $4, %rsp       # 缩小栈
    
        # 函数调用的尾声,恢复栈指针为原来的值
        popq    %rbp           # 恢复调用者栈帧的底部数值
        retq                   # 返回
    
        .globl  _main          # .global伪指令让_main函数外部可见
    _main:                                  ## @main
        
        # 函数调用的序曲,设置栈指针
        pushq   %rbp           # 把调用者的栈帧底部地址保存起来  
        movq    %rsp, %rbp     # 把调用者的栈帧顶部地址,设置为本栈帧的底部
        
        # 设置第一个和第二个参数,分别为1和2
        movl    $1, %edi
        movl    $2, %esi
    
        callq   _fun1                # 调用函数
    
        # 为pritf设置参数
        leaq    L_.str(%rip), %rdi   # 第一个参数是字符串的地址
        movl    %eax, %esi           # 第二个参数是前一个参数的返回值
    
        callq   _printf              # 调用函数
    
        # 设置返回值。这句也常用 xorl %esi, %esi 这样的指令,都是置为零
        movl    $0, %eax
        
        # 函数调用的尾声,恢复栈指针为原来的值
        popq    %rbp         # 恢复调用者栈帧的底部数值
        retq                 # 返回
    
        # 文本段,保存字符串字面量                                  
        .section    __TEXT,__cstring,cstring_literals
    L_.str:                                 ## @.str
        .asciz  "Hello World! :%d 
    "

    C函数翻译成汇编代码,有这样的固定结构。就好像java的 synchronized 关键字 自动有entermonitor 和 exitmonitor 一样。

    # 函数调用的序曲,设置栈指针
    pushq  %rbp        # 把调用者的栈帧底部地址保存起来  
    movq  %rsp, %rbp   # 把调用者的栈帧顶部地址,设置为本栈帧的底部
    
    ...
    
    # 函数调用的尾声,恢复栈指针为原来的值
    popq  %rbp         # 恢复调用者栈帧的底部数值
    函数调用涉及指令等价指令备注
    callq _fun1 pushq %rip
    jmp _fun1
    保存下一条指令的地址,用于函数返回继续执行
    跳转到函数_fun1
    pushq %rbp subq $8, %rsp
    movq %rbp, (%rsp)
    把%rsp的值减8,也就是栈增长8个字节,从高地址向低地址增长
    把%rbp的值写到当前栈顶指示的内存位置
    popq %rbp movq (%rsp), %rbp
    addq $8, %rsp
    把栈顶位置的值恢复回%rbp,这是之前保存在栈里的值
    把%rsp的值加8,也就是栈减少8个字节
    retq popq %rip
    jmp %rip
    恢复指令指针寄存器

    pushq %rbp 执行后情况

    1. pushq 和 popq 虽然是单“参数”指令,但一个隐藏的“参数”就是 %rsp。
    2. 通过移动 %rsp 指针来改变帧的大小。%rbp 和 %rsp 之间的空间就是当前栈帧。
    3. 栈帧先进后出 (一个函数的相关 信息占用一帧)。或者栈帧二字 重点在帧上。%rbp 在函数调用时一次移动 一个栈帧的大小,%rbp在整个函数执行期间是不变的。使用 %rbp 前,要先保护起来,在栈帧内存一个备份。
    4. 函数内部访问 栈帧 可以使用 -4(%rbp)表示地址,表示%rbp 寄存器存储的地址减去4的地址。说白了,栈帧内可以基于 (%rbp) 随机访问+4(%rsp)效果类似。
    5. %rsp并不总是指向真实的栈顶:在 X86-64 架构下,新的规范让程序可以访问栈顶之外 128 字节的内存,所以,我们甚至不需要通过改变 %rsp 来分配栈空间,而是直接用栈顶之外的空间。比如栈帧大小是16,即·(%rbp)-(%rsp) = 16,可以在(只能在叶子函数的)代码中直接使用 内存地址-32(%rbp)。叶子函数是functions which do not call any other function.
    6. 除了callq/pushq/popq/retq 指令操作%rsp外,函数执行期间,可以mov (%rsp)使其指向栈顶一步到位,(%rsp)也可以和(%rbp)挨着一步不动,也可以随着变量的分配慢慢移动。
    7. 函数调用 使用栈空间的大小 是编译时就可以确定的,但不是说编译时就分配好栈空间了,栈空间运行时动态分配与回收。这与全局变量、常量 编译时就确定好内存分配是不同的。函数返回时,栈顶指针重新赋值了,栈顶外的内存就抛弃了,这就是所谓的栈里的内存可以自动管理(在编译器和操作系统的配合下)。所以说栈里声明的本地变量,它的生存期跟作用域是一致的。

    循环语句和 if 语句的秘密在于比较指令和有条件跳转指令(jmp是无条件跳转指令),它们都用到了 EFLAGS 寄存器。

    生成代码

    做完语义分析以后,编译器这时可以直接生成目标代码,因为编译器已经完全理解了程序的含义,并把它表示成了带有语义信息的 AST、符号表等数据结构。生成目标代码的工作,叫做后端工作。做这项工作有一个前提,就是编译器需要懂得目标语言,也就是懂得目标语言的词法、语法和语义,这样才能保证翻译的准确性。通常来说,目标代码指的是汇编代码,它是汇编器(Assembler)所能理解的语言,跟机器码有直接的对应关系。汇编器能够将汇编代码转换成机器码。

    熟练掌握汇编代码对于初学者来说会有一定的难度。但更麻烦的是,对于不同架构的 CPU,还需要生成不同的汇编代码,这使得我们的工作量更大。所以,我们通常要在这个时候增加一个环节:先翻译成中间代码(Intermediate Representation,IR)。

    遍历 AST 手工生成汇编代码

    AST 的每个节点有各种属性,遍历节点时,针对节点属性类型做相应处理。生成汇编代码的过程,基本上就是基于 AST 拼接字符串

    case PlayScriptParser.ADD:
        // 为加法运算申请一个临时的存储位置,可以是寄存器和栈
        address = allocForExpression(ctx);
        bodyAsm.append("	movl	").append(left).append(", ").append(address).append("
    ");  //把左边节点拷贝到存储空间
        bodyAsm.append("	addl	").append(right).append(", ").append(address).append("
    ");  //把右边节点加上去
        break;

    翻译程序的入口generate

    1. 生成一个.section 伪指令,表明这是一个放文本的代码段。
    2. 遍历 AST 中的所有函数,调用 generateProcedure() 方法为每个函数生成一段汇编代码,再接着生成一个主程序的入口。
    3. 在一个新的 section 中,声明一些全局的常量(字面量)

      public String generate() { StringBuffer sb = new StringBuffer();

       // 1.代码段的头
       sb.append("	.section  __TEXT,__text,regular,pure_instructions
      ");
      
       // 2.生成函数的代码
       for (Type type : at.types) {
           if (type instanceof Function) {
               Function function = (Function) type;
               FunctionDeclarationContext fdc = (FunctionDeclarationContext) function.ctx;
               visitFunctionDeclaration(fdc); // 遍历,代码生成到bodyAsm中了
               generateProcedure(function.name, sb);
           }
       }
      
       // 3.对主程序生成_main函数
       visitProg((ProgContext) at.ast);
       generateProcedure("main", sb);
      
       // 4.文本字面量
       sb.append("
      # 字符串字面量
      ");
       sb.append("	.section  __TEXT,__cstring,cstring_literals
      ");
       for(int i = 0; i< stringLiterals.size(); i++){
           sb.append("L.str." + i + ":
      ");
           sb.append("	.asciz	"").append(stringLiterals.get(i)).append(""
      ");
       }
      
       // 5.重置全局的一些临时变量
       stringLiterals.clear();
          
       return sb.toString();  }

    generateProcedure() 方法把函数转换成汇编代码

    1. 生成函数标签、序曲部分的代码、设置栈顶指针、保护寄存器原有的值等。
    2. 接着是函数体,比如本地变量初始化、做加法运算等。
    3. 最后是一系列收尾工作,包括恢复被保护的寄存器的值、恢复栈顶指针,以及尾声部分的代码。

      private void generateProcedure(String name, StringBuffer sb) { // 1.函数标签 sb.append(“ ## 过程:”).append(name).append(“ ”); sb.append(“ .globl ”).append(name).append(“ ”); sb.append(“”).append(name).append(“: ”);

       // 2.序曲
       sb.append("
      	# 序曲
      ");
       sb.append("	pushq	%rbp
      ");
       sb.append("	movq	%rsp, %rbp
      ");
      
       // 3.设置栈顶
       // 16字节对齐
       if ((rspOffset % 16) != 0) {
           rspOffset = (rspOffset / 16 + 1) * 16;
       }
       sb.append("
      	# 设置栈顶
      ");
       sb.append("	subq	$").append(rspOffset).append(", %rsp
      ");
      
       // 4.保存用到的寄存器的值
       saveRegisters();
      
       // 5.函数体
       sb.append("
      	# 过程体
      ");
       sb.append(bodyAsm);
      
       // 6.恢复受保护的寄存器的值
       restoreRegisters();
      
       // 7.恢复栈顶
       sb.append("
      	# 恢复栈顶
      ");
       sb.append("	addq	$").append(rspOffset).append(", %rsp
      ");
      
       // 8.如果是main函数,设置返回值为0
       if (name.equals("main")) {
           sb.append("
      	# 返回值
      ");
           sb.append("	xorl	%eax, %eax
      ");
       }
      
       // 9.尾声
       sb.append("
      	# 尾声
      ");
       sb.append("	popq	%rbp
      ");
       sb.append("	retq
      ");
      
       // 10.重置临时变量
       rspOffset = 0;
       localVars.clear();
       tempVars.clear();
       bodyAsm = new StringBuffer();  }

    二进制文件格式和链接

    汇编器可以把每一个汇编文件都编译生成一个二进制的目标文件,或者叫做一个模块。在一个文件中调用另一个文件的函数时,并不知道函数的地址。所以,汇编器把这个任务推迟,交给链接器去解决。就好比你去饭店排队吃饭,首先要拿个号(函数的标签),但不知道具体坐哪桌。等叫到你的号的时候(链接过程),服务员才会给你安排一个确定的桌子(函数的地址)。

    在 Linux 下,目标文件、共享对象文件、二进制文件,都是采用 ELF 格式。这些二进制文件的格式跟加载到内存中的程序的格式是很相似的。这样有什么好处呢?它可以迅速被操作系统读取,并加载到内存中去,加载速度越快,也就相当于程序的启动速度越快。

    在 ELF 格式中,代码和数据也是分开的。这样做的好处是,程序的代码部分,可以在多个进程中共享,不需要在内存里放多份。放一份,然后映射到每个进程的代码区就行了。而数据部分,则是每个进程都不一样的,所以要为每个进程加载一份。

    IR中间表达式

    前文通过 从 AST 生成汇编代码 的过程是比较机械的。

    IR 在高级语言和汇编语言的中间,与高级语言相比,IR 丢弃了大部分高级语言的语法特征和语义特征,比如循环语句、if 语句、作用域、面向对象等等,它更像高层次的汇编语言;而相比真正的汇编语言,它又不会有那么多琐碎的、与具体硬件相关的细节。

    IR看做是一种高层次的汇编语言,主要体现在:

    1. 它可以使用寄存器,但寄存器的数量没有限制
    2. 控制结构也跟汇编语言比较像,比如有跳转语句,分成多个程序块,用标签来标识程序块等;
    3. 使用相当于汇编指令的操作码。这些操作码可以一对一地翻译成汇编代码,但有时一个操作码会对应多个汇编指令。

    IR 格式

    1. 三地址代码,学习用途
    2. LLVM 的 IR,工业级

      1. 静态单赋值(SSA),也就是每个变量(地址)最多被赋值一次,它这种特性有利于运行代码优化算法;
      2. 有更多的细节信息。比如整型变量的字长、内存对齐方式等等
      3. LLVM 汇编则带有一个类型系统。它能避免不安全的数据操作,并且有助于优化算法。
      4. 在 LLVM 汇编中可以声明全局变量、常量

    int fun1(int a, int b){
        int c = 10;
        return a + b + c;
    }

    前端工具 Clang生成 LLVM 的汇编码clang -emit-llvm -S fun1.c -o fun1.ll

    LLVM优化后的编码clang -emit-llvm -S -O2 fun1.c -o fun1.ll

    define i32 @fun1(i32, i32) local_unnamed_addr #0 {
        %3 = add i32 %0, 10
        %4 = add i32 %3, %1
        ret i32 %4
    }

    LLVM IR对象模型

    LLVM提供了代表 LLVM IR 的一组对象模型,我们只要生成这些对象,就相当于生成了 IR,比通过字符串拼接来生成 LLVM 的 IR方便。

    int fun1(int a, int b){
        return a+b;
    }

    直接从 fun1() 函数生成 IR

    Module *mod = new Module("fun1.ll", TheModule);
    //函数原型
    vector<Type *> argTypes(2, Type::getInt32Ty(TheContext));
    FunctionType *fun1Type = FunctionType::get(Type::getInt32Ty(TheContext), //返回值是整数
        argTypes, //两个整型参数
        false);   //不是变长参数
    //函数对象
    Function *fun = Function::Create(fun1Type, 
        Function::ExternalLinkage,   //链接类型
        "fun1",                      //函数名称
        TheModule.get());            //所在模块
    //设置参数名称
    string argNames[2] = {"a", "b"};
    unsigned i = 0;
    for (auto &arg : fun->args()){
        arg.setName(argNames[i++]);
    }
    //创建一个基本块
    BasicBlock *BB = BasicBlock::Create(TheContext,//上下文
                "",     //基本块名称
                fun);  //所在函数
    Builder.SetInsertPoint(BB);   //设置指令的插入点
    //把参数变量存到NamedValues里面备用
    NamedValues.clear();
    for (auto &Arg : fun->args())
        NamedValues[Arg.getName()] = &Arg;
    //做加法
    Value *L = NamedValues["a"];
    Value *R = NamedValues["b"];
    Value *addtmp = Builder.CreateAdd(L, R);
    //返回值
    Builder.CreateRet(addtmp);
    //验证函数的正确性
    verifyFunction(*fun);
    Function *fun1 = codegen_fun1();     //在模块中生成Function对象
    TheModule->print(errs(), nullptr);   //在终端输出IR

    优化代码

    1. 代码优化的目标,是优化程序对计算机资源的使用。我们平常最关心的就是 CPU 资源,有时候还会有其他目标,比如代码大小、内存占用大小、磁盘访问次数、网络通讯次数等等。
    2. 从代码优化的对象看,大多数的代码优化都是在 IR 上做的,而不是在前一阶段的 AST 和后一阶段汇编代码上进行的

      1. 在 AST 上也能做一些优化,但它抽象层次太高,含有的硬件架构信息太少,难以执行很多优化算法。
      2. 在汇编代码上进行优化会让算法跟机器相关,当换一个目标机器的时候,还要重新编写优化代码。
    3. 优化的范围

      1. 本地优化,针对代码基本块的优化
      2. 全局优化,超越基本块的范围进行分析,我们需要用到控制流图CFG ,是一种有向图,它体现了基本块之前的指令流转关系。一个函数(或过程)里如果包含多个基本块,可以表达为一个 CFG。这种针对一个函数、基于 CFG 的优化,叫做全局优化
      3. 过程间优化,跨越函数的边界,对多个函数之间的关系进行优化

    独立于机器的优化

    一些优化的场景

    1. 代数优化, x:=x*8 ==> x:=x<<3
    2. 常数折叠, x:=20*3 ==> x:=60
    3. 删除不可达的基本块, 比如 if 2<0
    4. 删除公共子表达式, x:=a+b;y:=a+b ==> x:=a+b;y:=x 减少一次a+b计算
    5. 拷贝传播和常数传播
    6. 死代码删除
    7. 内联, person.getName() 正常翻译涉及到函数调用 ==> 跳过方法的调用,直接根据对象的地址计算出 name 属性的地址,然后直接从内存取值就行

    在做全局优化时,情况就要复杂一些:代码不是在一个基本块里简单地顺序执行,而可能经过控制流图(CFG)中的多条路径。如果没有循环,属于有向无环图。否则,就是一个有向有环图。我们对其进行数据流分析,便有机会去除其中的无效变量,甚至直接删掉某个分支的代码。PS:这便是让数学中的图、“半格”理论有了用武之地。

    依赖于机器的优化

    代码生成部分 主要考虑三点:

    1. 指令的选择。同样一个功能,可以用不同的指令或指令序列来完成,而我们需要选择比较优化的方案:生成更简短的代码;从多种可能的指令中选择最优的。==> 树覆盖算法
    2. 寄存器分配。每款 CPU 的寄存器都是有限的,我们要有效地利用它。==> 寄存器共享原则 ==> 图染色算法
    3. 指令重排序。计算执行的次序会影响所生成的代码的效率。在不影响运行结果的情况下,我们要通过代码重排序获得更高的效率。 算法排序的关键点,是要找出代码之间的数据依赖关系 ==> 数据的依赖图,给图中的每个节点再加上两个属性:一是操作类型,因为这涉及它所需要的功能单元;二是时延属性,也就是每条指令所需的时钟周期。==> List Scheduling算法

    我们通常会把 CPU 看做一个整体,把 CPU 执行指令的过程想象成,依此检票进站的过程,改变不同乘客的次序,并不会加快检票的速度。所以,我们会自然而然地认为改变顺序并不会改变总时间。但当我们进入 CPU 内部,会看到 CPU 是由多个功能部件构成的。一条指令执行时要依次用到多个功能部件,分成多个阶段,虽然每条指令是顺序执行的,但每个部件的工作完成以后,就可以服务于下一条指令。在执行指令的阶段,不同的指令也会由不同的单元负责。所以在同一时刻,不同的功能单元其实可以服务于不同的指令。

    当然了,不是所有的指令都可以并行,导致无法并行的原因有几个:

    1. 数据依赖约束,如果后一条指令要用到前一条指令的结果,那必须排在它后面。如果有因为使用同一个存储位置,而导致不能并行的,可以用重命名变量的方式消除,这类约束被叫做伪约束,比如

      1. 先写再写:如果指令 A 写一个寄存器或内存位置,B 也写同一个位置,就不能改变 A 和 B 的执行顺序,不过我们可以修改程序,让 A 和 B 写不同的位置。
      2. 先读后写:如果 A 必须在 B 写某个位置之前读某个位置,那么不能改变 A 和 B 的执行顺序。除非能够通过重命名让它们使用不同的位置。
    2. 资源约束

      1. 功能部件约束,如果只有一个乘法计算器,那么一次只能执行一条乘法运算。
      2. 指令流出约束,指令流出部件一次流出 n 条指令。
      3. 寄存器约束,寄存器数量有限,指令并行时使用的寄存器不可以超标。

    在我国大力促进芯片研发的背景下,如果现在有一个新的 CPU 架构,新芯片需要编译器的支持才可以。你要实现各种指令选择的算法、寄存器分配的算法、指令排序的算法来反映这款 CPU 的特点。对于这个难度颇高的任务,LLVM 的 TableGen 模块会给你提供很大的帮助。这个模块能够帮助你为某个新的 CPU 架构快速生成后端。你可以用一系列配置文件定义你的 CPU 架构的特征,比如寄存器的数量、指令集等等。一旦你定义了这些信息,TableGen 模块就能根据这些配置信息,生成各种算法,如指令选择器、指令排序器、一些优化算法等等。这就像编译器前段工具可以帮你生成词法分析器,和语法分析器一样,能够大大降低开发一个新后端的工作量,所以说,把 LLVM 研究透彻,会有助于你在这样的重大项目中发挥重要作用。

    把每次只处理一个数据的指令,叫做 SISD(Single Instruction Single Data),一次只处理一个数据的计算,叫做标量计算。对应的有一类叫做 SIMD(Single Instruction Multiple Data)的指令,一次可以同时处理多个数据的计算,叫做矢量计算。它在一个寄存器里可以并排摆下 4 个、8 个甚至更多标量,构成一个矢量。比如寄存器是 256 位的,可以支持同时做 4 个 64 位数的计算。平常写的程序,编译器也会优化成,尽量使用 SIMD 指令来提高性能。

    在代码里,我们会用到寄存器,并且还会用专门的寄存器分配的算法来优化寄存器。可是对于高速缓存,我们没有办法直接控制。那我们有什么办法呢?答案是提高程序的局部性(locality),这个局部性又分为两个:

    1. 时间局部性。一个数据一旦被加载到高速缓存甚至寄存器,我们后序的代码都能集中访问这个数据,别等着这个数据失效了再访问,那就又需要从低级别的存储中加载一次。
    2. 空间局部性。当我们访问了一条数据之后,很可能马上访问跟这个数据挨着的其他数据。CPU 在一次读入数据的时候,会把相邻的数据都加载到高速缓存,这样会增加后面代码在高速缓存中命中的概率。

    提高局部性这件事情,更多的是程序员的责任,编译器能做的事情不多。不过,有一种编译优化技术,叫做循环互换优化(loop interchange optimization)可以让程序更好地利用高速缓存和寄存器。

    即时编译JIT

    从安全角度出发,操作系统给每个内存区域,设置了不同的权限,代码区具备可执行权限,所以我们才能运行程序。

    即时编译JIT的场景之一——提升系统性能:在第一次编译时,你可以让 LLVM,仅运行少量的优化算法,这样编译速度比较快,马上就可以运行。而对于被多次调用的函数,你可以让 LLVM 执行更多的优化算法,生成更优化版本的目标代码。而运行时所收集的某些信息,可以作为某些优化算法的输入,像 Java 和 JavaScript 都带有这种多次生成目标代码的功能。PS:代码最终是一段机器码,如果某一个部分被经常使用,那么这部分机器码可以被拎出来进行深度优化替换掉原来的机器码。

     提前编译(AOT)即时编译(JIT)
    目标代码的加载 应用程序会被操作系统加载,目标代码被放到了代码区 需要为这种动态生成的目标代码,申请内存,并给内存设置可执行权限
    目标代码的链接 在静态编译的时候,链接程序最重要的工作,就是重定位(Relocatable),各个符号的地址,包括全局变量、常量的地址和函数的地址 编写的程序里的所有全局变量,和函数,都会被放到一个符号表里,在符号表里记录下它们的地址。这样,引用它们的函数就知道正确的地址了。
    还可以使用动态链接访问共享库中的代码

    动态申请内存,加载目标代码到内存,并赋予内存可执行的权限。jit.cpp

    /*
     * 机器码,对应下面函数的功能:
     * int foo(int a){
     *     return a + 2;
     * }
     */
    uint8_t machine_code[] = {
            0x55, 0x48, 0x89, 0xe5,
            0x8d, 0x47, 0x02, 0x5d, 0xc3
    };
    /*
     * 执行动态生成的机器码。
     */
    int main(int argc, char **argv) {
        //分配一块内存,设置权限为读和写
        void *mem = mmap(NULL, sizeof(machine_code), PROT_READ | PROT_WRITE,
                         MAP_ANONYMOUS | MAP_PRIVATE, -1, 0);
        if (mem == MAP_FAILED) {
            perror("mmap");
            return 1;
        }
        //把机器码写到刚才的内存中
        memcpy(mem, machine_code, sizeof(machine_code));
        //把这块内存的权限改为读和执行
        if (mprotect(mem, sizeof(machine_code), PROT_READ | PROT_EXEC) == -1) {
            perror("mprotect");
            return 2;
        }
        //用一个函数指针指向这块内存,并执行它
        int32_t(*fn)(int32_t) = (int32_t(*)(int32_t)) mem;
        int32_t result = fn(1);
        printf("result = %d
    ", result);
        //释放这块内存
        if (munmap(mem, sizeof(machine_code)) == -1) {
            perror("munmap");
            return 3;
        }
        return 0;
    }
    

    未来发展

    从某种意义上看,从计算机诞生到现在,我们编写程序的方式一直没有太大的进步。最早,是通过在纸带或卡片上打孔,来写程序;后来产生了汇编语言和高级语言。但是,写程序的本质没有变化,我们只是在用更高级的方式打孔。

    云计算改变编程模式

    当一个软件服务 1 万个用户的时候,增加一个功能可能需要 100 人天的话;针对服务于 1 百万用户的系统,增加同样的功能,可能需要几千到上万人天。同样的,如果功能不变,只是用户规模增加,你同样要花费很多人天来修改系统。那么你可以看出,整体的复杂性是多个因素相乘的结果,而不是简单相加。云计算最早承诺,当我们需要更多计算资源的时候,简单增加一下就行了。然而,现有软件的架构,其实离这个目标还很远。那有没有可能把这些复杂性解耦,使得复杂性的增长变成线性或多项式级别(这里是借助算法复杂性的理论)的呢?

    1. 基础设施的复杂性,队列、分库分表、负载均衡、服务注册发现、监控等
    2. 部署复杂性,代码、分支、编译、测试、配置、灰度发布、回滚等
    3. API 的复杂性,能否让 API 调用跟普通语言的函数调用一样简单

    编程环境会逐渐跟云平台结合起来,让 API 调用跟普通语言的函数调用一样简单,让开发平台来处理上述复杂性。根据计算机语言的发展规律,我们总是会想办法建立更高的抽象层次,把复杂性隐藏在下层。就像高级语言隐藏了寄存器和内存管理的复杂性一样。要求新的编程语言从更高的一个抽象层次上,做编译、转换和优化。我们只需要编写业务逻辑就可以了,当应用规模扩大时,真的只需要增加计算资源就行了;当应用需求变化时,也只需要修改业务逻辑,而不会引起技术细节上的很多工作量。能解决这些问题的软件,就是云原生的编程语言及其基础设施

    还可能实现编程环境本身的云化,电脑只负责代码编辑的工作,代码本身放在云上,编译过程以及所需的类库也放在云上。

    其它

     线程上下文函数上下文
    组成 虚拟地址空间
    寄存器
    cpu上下文
    函数栈帧
    指令寄存器 %pc %rip
    栈寄存器 用户栈在用户切换内存空间时切换
    内核栈current_task 指向当前的 task_struct
    用户栈顶指针在内核栈顶部的 pt_regs 结构
    内核栈顶指针%rsp
    %rbp指向栈帧的底部
    %rsp指向栈帧的顶部
    调度方/切换方 操作系统 程序自己/编译器

    编译原理要把计算机组成、数据结构、算法、操作系统,以及离散数学中的某些知识都用上。

    1. 指令选择、寄存器分配和指令排序,都是NP Complete的。这个时候,如果提前已经知道什么是NP Complete,那么马上就对这类算法有概念,也马上想到可以用什么样的方式来对待这类问题。
    2. 编译原理中很多算法都是基于树和图的,所以对这两个数据结构的理解也会有帮助。
    3. 至于计算机组成原理,跟后端技术的关联很密切。
    4. 程序运行时的环境,内存管理等内容,则跟操作系统有关。
  • 相关阅读:
    synchronized优化手段:锁膨胀、锁消除、锁粗化和自适应自旋锁...
    synchronized 优化手段之锁膨胀机制!
    synchronized 加锁 this 和 class 的区别!
    SpringBoot中时间格式化的5种方法!
    阿里云ddns shell 脚本
    adb 备份apk
    paddlex_gui_win10(飞浆)
    cuda 版本对照
    PaddleHub
    yum 查找库对应的包
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cx2016/p/13124759.html
Copyright © 2020-2023  润新知