erlang 是开源的，很多人都研究过源代码。但是，从erlang代码到c代码，这是个不小的跨度，而且代码也比较复杂。所以这里，我利用一些时间，整理下 erlang代码的执行过程，从erlang代码编译过程，到代码执行过程做讲解，然后重点讲下虚拟机执行代码的原理。将本篇文章，献给所有喜欢erlang的人。
erlang代码编译过程
erlang对开发者是友好的，从erlang程序文件编译成能被erlang虚拟机识别的beam文件，在这个编译过程还对开发者暴露中间代码。借助这个中间代码，我们就可以逐步探究erlang代码的执行过程。
这是erlnag的编译过程，当然，最开始和大多数编译器一样，首先会将程序文件转换成语法树，但这个转换对我们来说阅读的意义不大，所以归结于以上3个过程。
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erlang核心代码
确切的叫法是Core Erlang，使用了类似Haskell 的语法，而且每个变量都用“Let” 声明。在erlang shell通过以下方式可以获取模块的Core Erlang代码，将会生成test.core文件
c(test, to_core).
实际上core文件可以直接编译成beam文件，如下：
c(test, from_core). -
erlang汇编码
这 个是erlang代码编译成beam前的汇编代码，虽然在erlang打包成beam，以及加载到VM时会进一步优化，但汇编码实际上可以看成 erlang代码到c代码的纽带。但理解汇编码而不是很容易，这里要知道erlang VM的设计基于寄存器，其中有两类重要的寄存器，传递参数的x寄存器，和在函数内用作本地变量的y寄存器。在erlang shell通过以下方式可以获取模块的汇编代码，将会生成test.S文件
c(test, to_asm). 或是 c(test, ‘S‘).
当然，S文件也支持编译成beam文件，如下：
c(test, from_asm). -
erlang BEAM
beam文件是不可阅读的，只是给VM识别，内容包括了代码，原子，导入导出函数，属性，编译信息等数据块。 -
erlang运行时代码
运行时代码是指模块加载到VM后的代码，erlang对开发者暴露了底层的接口。当模块加载后，在erlang shell下通过以下方式可以获取模块的运行时代码，就会生成test.dis文件
erts_debug:df(test).
这里，细心的同学会发现，通过对比erlang汇编码和运行时代码，发现指令代码是不完全相同的。一方面，erlang会对指令进一步做优化；另 外，erlang使用了两种指令集，有限指令集和扩展指令集，在beam文件使用了有限指令集，然后在加载到VM时展开为扩展指令集。有论文说是为了减少 Beam的大小，这点我没有做过实质性的探究，我只是觉得有限指令集比较短，更容易阅读被人理解。关于有限指令集和扩展指令集的差别，我在文章最后的拓展阅读做了讨论。
erlang代码从编译到执行过程
前面介绍了erlang代码编译的过程，现在再来说明erlang代码从编译到执行的完整过程。文章erlang版本以R16B02作说明。
这里，erlang代码先被编译成beam，然后加载到VM中，最后再被模拟器所识别和调用。
其中，beam文件的加载过程会将beam的字节码形式的数据转成Threaded code和数据。前面也提到，beam文件的字节码数据包含有代码块，这里是将指令展开，转成Threaded code（线索化代码），每条指令包含了opcode（操作码）和operands（操作数），另外还对operands做修正，比如调用外部函数，这里会找到这个外部函数的导出地址，这样每次代码执行的时候就不用再去函数表查找到这个函数，就可以直接执行代码。
Beam 的加载逻辑是在 beam_load.c 完成的，指令集的转换在beam_opcodes.c做了映射，而beam_opcodes.c文件是在编译Erlang源码过程有Perl脚本 beam_makeops根据ops.tab生成的。所有有限指令集可以在genop.tab找到。
File Path
beam_makeops erts/emulator/utils/
ops.tab erts/emulator/beam/
beam_opcodes.c erts/emulator/<machine>/opt/smp/
beam_load.c erts/emulator/beam/
genop.tab lib/compiler/src/
erlang 虚拟机执行代码的原理
这里先简单说明下erlang虚拟机、进程、堆栈，寄存器，然后侧重从指令调度，代码线索化说明虚拟机代码执行原理。
erlang虚拟机概述
通常我们说的eralng虚拟机，是指BEAM虚拟机模拟器和erlang运行时系统（ERTS），BEAM模拟器是执行Erlang程序经编译后产出的字节码的地方。
erlang虚拟机最早的版本是Joe Armstrong编写的，基于栈，叫JAM(Joe‘s Abstract Machine)，很类似WAM（Warren‘s Abstract Machine）。后来改成基于寄存器的虚拟机，也就是现在的BEAM（Bogdan‘s Abstract Machine），执行效率有了较大幅度提升，这在Joe的erlang VM演变论文有说到。
基于栈和基于寄存器的虚拟机有什么区别？
基于栈（stack-based）的虚拟机的指令长度是固定的，执行多个操作数计算时，会先将操作数做压入栈，由运算指令取出并计算。而基于寄存器（register-based）的指令长度不是固定的，可以在指令中带多个操作数。这样，基于寄存器可以减少指令数量，减少入栈出栈操作，从而减少了指令派发的次数和内存访问的次数，相比开销少了很多。但是，如果利用寄存器做数据交换，就要经常保存和恢复寄存器的结果，这就导致基于寄存器的虚拟机在实现上要比基于栈的复杂，代码编译也要复杂得多
erlang进程
erlang进程是在代码执行过程中动态创建和销毁，每个进程都有自己私有的栈和堆。erlang进程是erlang虚拟机进行资源分配和调度的基本单位，erlang代码的执行要通过erlang进程来实现。
1> spawn(fun() -> m:loop() end).
<0.34.0>
或许有人会问，启动erlang节点时没有使用任何进程，这是为什么？实际上，启动erlang节点的代码是运行在shell进程，同样受到erlang虚拟机调度，我们看到的是由shell进程执行后返回的结果。
为 了实现多进程并发，erlang虚拟机实现了进程挂起和调度机制。进程执行代码时会消耗调度次数（Reductions），当调度次数为0时就会挂起这个 进程，然后从调度队列中取出第一个进程执行。如果进程在等待新消息时也会被挂起，直到这个进程接收到新消息后，就重新加到调度队列。
进程的栈和堆
erlang进程在执行代码的过程中，栈主要用来存放调用帧的本地变量和返回地址，堆则是用来存放执行过程创建的数据。在实现上，栈和堆是在同一个内存区域的。如下图：
堆 栈的内存空间是先申请一块较大的内存后一点一点使用，不够再重新申请一大块，这样避免频繁申请释放内存造成开销。以上，在已分配好的内存区域内，堆从最低 的地址向上增长，而栈从最高的地址向下增长。中间堆顶和栈顶的空白区域，表示了进程堆栈还未使用到的空间，使用内存时就向里收缩，不够时就执行gc。这 样，内存溢出检查就只要比较栈顶和堆顶就好。
堆用于存储复杂的数据结构，如元组，列表或大整数。栈被用来存储简单的数据，还有指向堆中复杂数据的数据指针。栈有指针指向堆，但不会有指针从堆到栈。
寄存器
前 面也提到，对于基于栈的虚拟机，操作数在使用前都会被压到栈，计算时取出。也就是先将本地变量的值压入栈，然后在计算时从栈取出赋值给本地变量。所以，这 里有很大开销在本地变量和栈之间的交换上（出入栈）。为此，基于寄存器的虚拟机使用临时变量来保存这个本地变量，这个临时变量也就是寄存器。而且，这个寄 存器变量通常都被优化成CPU的寄存器变量，这样，虚拟机访问寄存器变量甚至都不用访问内存，极大的提高了系统的执行速度。
/* * X register zero; also called r(0) */ register Eterm x0 REG_x0 = NIL;
register修饰符的作用是暗示编译器，某个变量将被频繁使 用，尽可能将其保存在CPU的寄存器中，以加快其存储速度。随着编译程序设计技术的进步，在决定那些变量应该被存到寄存器中时，现在的编译器能比程序员做 出更好的决定，往往会忽略register修饰符。但是就erlang虚拟机对寄存器变量的使用程度，应该是可以利用到CPU寄存器的好处。
erlang有哪些寄存器？
参数寄存器（R0-R1024） R0是最快的，是独立的寄存器变量，其他以reg[N]访问。R0还用来保存函数返回值
指令寄存器（IP） 引用当前正在执行的指令，可以通过I[N]取到上下文指令。
返回地址寄存器 （CP，原意Continuation Pointer） 记录当前函数调用的返回地址，在执行完当前函数后返回上一个函数中断处执行后面的代码。
栈寄存器（EP） 指向栈的栈顶，以E[N]数组形式访问栈帧数据
堆寄存器 （heap top）指向堆的堆顶，以HTOP[N]数组形式访问堆数据
临时寄存器（tmp_arg1和tmp_arg2）用于指令实现需要临时变量的场合（尽可能重用临时变量，同时利用CPU寄存器优化）
浮点寄存器（FR0-FR15）
其他寄存器：
‘Live‘ 表示当前需要的寄存器数量，很多指令取这个值来判断是否要执行GC申请新的空间
‘FCALLS‘ 表示当前进程剩余的调度次数（Reductions）
若不考虑多调度器，寄存器是所有进程共享的。当虚拟机调度运行某个进程的时候，寄存器就归这个进程使用。当进程被调出的时候，寄存器就给其他进程使用。（进程切换保存进程上下文时，只需要保存指令寄存器IP和当前函数信息，效率很高）
指令调度
erlang 指令调度实现是一个巨大的switch结构，每一个case语句都对应一个指令操作码（opcode），这样就可以实现指令的分发和执行。但 是，switch调度方式实现简单，但效率比较低下。所以，erlang虚拟机使用了goto语法，避免过多的使用switch造成性能损耗；同 时，erlang还使用跳转表，在一些高级编译器下（如GCC），利用label-goto语法，效率比较高（针对跳转表的概念，我之前也有文章说明，见这里）。正因为这点，虚拟机调度时解释指令的代价不容忽视，基于寄存器的虚拟机指令少，就要比基于栈高效。
while(1){ opcode = *vPC++; switch(opcode){ case i_call_fun: .. break; case call_bif_e: .. break; //and many more.. } };
字节码在虚拟机中执行，执行过程类似CPU执行指令过程，分为取指，解码，执行3个过程。通常情况下，每个操作码对应一段处理函数，然后通过一个无限循环加一个switch的方式进行分派。
erlang进程创建时必须指定执行函数，进程创建后就会执行这个函数。从这个函数开始一直到结束，进程都会被erlang虚拟机调度。
start()-> spawn(fun() -> fun1(1) end). %% 创建进程，执行 fun1/1 fun1(A) -> A1 = A + 1, B = trunc(A1), %% 执行 trunc/1 {ok, A1+B}.
以上，进程在执行函数（ trunc/1）调用前，会将当前的本地变量和返回地址指针CP写入栈。然后，在执行完这个函数（trunc/1）后再从栈取出CP指令和本地变量，根据CP指针返回调用处，继续执行后面的代码。
这样，每次函数执行结束时，erlang从栈顶检查并取得CP指针（如果函数内过于简单，没有其他函数调用，就直接读取 (Process* c_p)->cp），然后将CP指针的值赋给指令寄存器IP，同时删除CP栈帧（根据需要还要回收Live借用的栈空间），继续调度执行。
备注：这里讲到的栈帧删除操作，如CP指针，本地变量数据，删除时只要将栈顶指针向高位移动N个位置，没有GC操作，代价极小。另外，这里也显露出一个问题，如果非尾递归函数调用，erlang需要反复将本地变量和CP指针入栈，容易触发GC和内存复制，引发内存抖动。
另外，在寄存器方面，函数调用时，erlang虚拟机会将传参写到参数寄存器x(N)，然后更新返回地址寄存器CP，在函数调用返回时，会将返回值写到x(0)寄存器。
Threaded Code（线索化代码）
前 面提到switch指令派发方式，每次处理完一条指令后，都要回到循环的开始，处理下一条指令。但是，每次switch操作，都可能是一次线性搜索（现代 编译器能对switch语句进行优化， 以消除这种线性搜索开销，但也是只限于特定条件，如case的数量和值的跨度范围等）。如果是少量的switch case，完全可以接受，但是对于虚拟机来说，有着成百上千的switch case，而且执行频繁非常高，执行一条指令就需要一次线性搜索，确定比较耗性能。如果能直接跳转到执行代码位置，就可以省去线性搜索的过程了。于是在字 节码的分派方式上，做了新的改进，这项技术叫作 Context Threading（上下文线索化技术，Thread目前都没有合适的中文翻译，我这里意译为线索化，表示其中的线索关系）。
这里取了Context Threading论文的例子，说明上下文线索化技术（Context Threading）
1.首先，代码会被编译成字节码
2.如果是switch派发指令，效率低下
3.如果是线索化代码（Threaded Code），就直接跳转（goto），无需多次switch
4.从字节码到最终执行代码的过程。
左 边是编译生成的字节码，中间就是字节码加载后生成的线索化代码，右边是对应的虚拟机实现代码。虚拟机执行时，vpc指向了iload_1指令，在执行 iload_1指令操作后根据goto *vpc++ 跳转到下一条指令地址，继续执行，如此反复。这个过程就好像穿针引线，每执行完一条指令，就直接跳转到下一条指令的地址，而不再是Switch Loop那样，每执行一条指令都要做一次switch。（这里，vPC是指虚拟PC指令，在erlang中是IP指针）
拓展阅读
BIF（内建函数）
BIF是erlang的内建函数，由C代码实现，用以实现在erlang层面实现效率不高或无法实现的功能。大多数BIF函数属于erlang模块，也有其他模块的BIF函数，ets或lists，os等
1> erlang:now().
{1433,217791,771000}
2> lists:member(1,[1,2,3]).
true
这里重点解释下，BIF代码如何被执行的。
erlang源代码编译时生成bif函数表信息，见 ertsemulator<machine>erl_bif_table.c
Export* bif_export[BIF_SIZE]; BifEntry bif_table[] = { {am_erlang, am_abs, 1, abs_1, abs_1}, {am_erlang, am_adler32, 1, adler32_1, wrap_adler32_1}, {am_erlang, am_adler32, 2, adler32_2, wrap_adler32_2}, {am_erlang, am_adler32_combine, 3, adler32_combine_3, wrap_adler32_combine_3}, {am_erlang, am_apply, 3, apply_3, wrap_apply_3}, {am_erlang, am_atom_to_list, 1, atom_to_list_1, wrap_atom_to_list_1},
typedef struct bif_entry { Eterm module; Eterm name; int arity; BifFunction f; // bif函数 BifFunction traced; // 函数调用跟踪函数 } BifEntry;
erlang BEAM模拟器启动时会初始化bif函数表，
init_emulator: { em_call_error_handler = OpCode(call_error_handler); em_apply_bif = OpCode(apply_bif); beam_apply[0] = (BeamInstr) OpCode(i_apply); beam_apply[1] = (BeamInstr) OpCode(normal_exit); beam_exit[0] = (BeamInstr) OpCode(error_action_code); beam_continue_exit[0] = (BeamInstr) OpCode(continue_exit); beam_return_to_trace[0] = (BeamInstr) OpCode(i_return_to_trace); beam_return_trace[0] = (BeamInstr) OpCode(return_trace); beam_exception_trace[0] = (BeamInstr) OpCode(return_trace); /* UGLY / beam_return_time_trace[0] = (BeamInstr) OpCode(i_return_time_trace); / * Enter all BIFs into the export table. / for (i = 0; i < BIF_SIZE; i++) { ep = erts_export_put(bif_table[i].module, //模块名 bif_table[i].name, bif_table[i].arity); bif_export[i] = ep; ep->code[3] = (BeamInstr) OpCode(apply_bif); ep->code[4] = (BeamInstr) bif_table[i].f; // BIF函数 / XXX: set func info for bifs */ ep->fake_op_func_info_for_hipe[0] = (BeamInstr) BeamOp(op_i_func_info_IaaI); }
下面写个简单的例子说明，
bif函数编译后，opcode都是 call_bif_e，操作数是函数导出表地址，下面分析下这个opcode的实现：
/* * 以下截取 bif 处理过程 / OpCase(call_bif_e): { Eterm (bf)(Process, Eterm, BeamInstr*) = GET_BIF_ADDRESS(Arg(0)); // 根据参数获取bif实际执行函数 Eterm result; BeamInstr *next; PRE_BIF_SWAPOUT(c_p); c_p->fcalls = FCALLS - 1; if (FCALLS <= 0) { save_calls(c_p, (Export *) Arg(0)); } PreFetch(1, next); ASSERT(!ERTS_PROC_IS_EXITING(c_p)); reg[0] = r(0); result = (*bf)(c_p, reg, I); // 执行bif函数 ASSERT(!ERTS_PROC_IS_EXITING(c_p) || is_non_value(result)); ERTS_VERIFY_UNUSED_TEMP_ALLOC(c_p); ERTS_HOLE_CHECK(c_p); ERTS_SMP_REQ_PROC_MAIN_LOCK(c_p); PROCESS_MAIN_CHK_LOCKS(c_p); if (c_p->mbuf || MSO(c_p).overhead >= BIN_VHEAP_SZ(c_p)) { Uint arity = ((Export *)Arg(0))->code[2]; result = erts_gc_after_bif_call(c_p, result, reg, arity); E = c_p->stop; } HTOP = HEAP_TOP(c_p); FCALLS = c_p->fcalls; if (is_value(result)) { r(0) = result; CHECK_TERM(r(0)); NextPF(1, next); } else if (c_p->freason == TRAP) { SET_CP(c_p, I+2); SET_I(c_p->i); SWAPIN; r(0) = reg[0]; Dispatch(); }
上面涉及到一个宏，就是取得bif函数地址。
#define GET_BIF_ADDRESS(p) ((BifFunction) (((Export *) p)->code[4]))
根据前面提到的，((Export *) p)->code[4] 就是 bif_table表的中BIF函数的地址。
扩展指令集
BEAM文件使用的是有限指令集（limited instruction set），这些指令集会在beam文件被加载时，展开为扩展指令集（extended instruction set）。
get_list -> get_list_rrx
get_list ->get_list_rry
call_bif -> call_bif_e
扩展指令集和有限指令集的差别是，扩展指令集还描述了操作数类型。
Type Description
t An arbitrary term, e.g. {ok,[]}
I An integer literal, e.g. 137
x A register, r.g. R1
y A stack slot
c An immediate term, i.e. atom/small int/nil
a An atom, e.g. ‘ok‘
f A code label
s Either a literal, a register or a stack slot
d Either a register or a stack slot
r A register R0
P A unsigned integer literal
j An optional code label
e A reference to an export table entry
l A floating-point register
以 call_bif_e 为例， e表示了操作数为函数导出表地址，所以 call_bif_e 可以这样取到bif代码地址
((Export *) Arg(0))->code[4]
文献资料：
[1] The Erlang BEAM Virtual Machine Specification Bogumil Hausman
[2] Virtual Machine Showdown: Stack Versus Registers Yunhe Shi, David Gregg, Andrew Beatty
[3] Context Threading: A flexible and efficient dispatch technique for virtual machine interpreters
[4] A Peek Inside the Erlang Compiler James Hague
转自：