• 编译原理:中间代码IR


    IR,中间代码(Intermediate Representation,有时也称为Intermediate Code,IC),它是编译器中很重要的一种数据结构。编译器在做完前端工作以后,首先就生成IR,并在此基础上执行各种优化算法,最后再生成目标代码。

    IR的用途和层次

    设计IR的目的, 是要满足编译器中的各种需求。

    需求的不同,就会导致IR的设计不同

    通常情况下,IR有两种用途,一种是用来做分析和变换的,一种是直接用于解释执行的

    • 先来看第一种:用来分析和变换的
      编译器中,基于 IR 的分析和处理工作,一开始可以基于一些抽象层次比较高的语义,这时所需要的 IR 更接近源代码。而在后面,则会使用低层次的、更加接近目标代码的语义。

    基于这种从高到底的抽象层,IR可以归结为HIR/MIR和LIR三类

    HIR:基于语言做一些分析和变换

    假设你要开发一款 IDE,那最主要的功能包括:发现语法错误、分析符号之间的依赖关系(以便进行跳转、判断方法的重载等)、根据需要自动生成或修改一些代码(提供重构能力)。

    这个时候,你对 IR 的需求,是能够准确表达源语言的语义就行了。这种类型的 IR,可以叫做 High IR,简称 HIR。

    其实,AST 和符号表就可以满足这个需求。也就是说,AST 也可以算作一种 IR。 如果你要开发 IDE、代码翻译工具(从一门语言翻译到另一门语言)、代码生成工具、代码统计工具等,使用 AST(加上符号表)就够了。

    基于HIR,可以做一些高层次的代码优化,比如常数折叠/内联等。在Java和Go的编译器中,可以看到不少基于AST做的优化工作。

    MIR:独立于源语言和CPU架构做分析和优化

    大量的优化算法是可以通用的,没有必要依赖源语言的语法和语义,也没有必要依赖具体的 CPU 架构。

    这些优化包括部分算术优化、常量和变量传播、死代码删除等实现这些类分析和优化功能的IR可以叫做Middle IR,简称MIR.

    因为MIR跟源代码和目标代码都无关,所以在讲解优化算法时,通常是基于MIR,比如三地址代码(Three Address Code,TAC).

    TAC的特点是:最多三个地址(也就是变量),其中赋值符号的左边是用来写入的,而右边最多可以有两个地址和一个操作符,用于读取数据并计算。

    举例:
    示例函数foo:

    int foo (int a){
      int b = 0;
      if (a > 10)
        b = a;
      else
        b = 10;
      return b;
    }
    

    对应的TAC可能是:

    BB1:
      b := 0
      if a>10 goto BB3   //如果t是false(0),转到BB3
    BB2:
      b := 10
      goto BB4
    BB3:
      b := a
    BB4:
      return b
    

    可以看到,TAC 用 goto 语句取代了 if 语句、循环语句这种比较高级的语句,当然也不会有类、继承这些高层的语言结构。但是,它又没有涉及数据如何在内存读写等细节,书写格式也不像汇编代码,与具体的目标代码也是独立的。

    所以,它的抽象程度算是不高不低。

    LIR:依赖于CPU架构做优化和代码生成

    最后一类IR就是Low IR,简称LIR

    这类IR的特点,是它的指令通常可以与机器指令一一对应,比较容易翻译成机器指令(或汇编代码)。因为LIR体现了CPU架构的底层特征,因此可以做一些于具体CPU架构相关的优化。

    比如,下面是 Java 的 JIT 编译器输出的 LIR 信息,里面的指令名称已经跟汇编代码很像了,并且会直接使用 AMD64 架构的寄存器名称。
    Java的JIT编译器的LIR:
    image

    编译过程可以理解为,抽象层次高的 IR 一直 lower 到抽象层次低的 IR 的过程,并且在每种 IR 上都会做一些适合这种 IR 的分析和处理工作,直到最后生成了优化的目标代码。

    扩展:lower 这个词的意思,就是把对计算机程序的表示,从抽象层次比较高的、便于人理解的格式,转化为抽象层次比较低的、便于机器理解的格式。

    • 第二类用于解释执行的IR -- P-code
      前3类IR是从抽象层次来划分的,他们都用来分析和变换的。
      第二中用于解释执行的IR,这类IR有一个名称,叫做P-code, 也就是Portable Code的意思。
      由于它于具体机器无关,因此可以很容易地运行在多种电脑上。这类IR对编译器来说,就是做编译器的目标代码。

    注:P-code也可能被进一步编译,形成可以直接执行的机器码 Java 的字节码就是这样的例子。因此,在本节中探究 Java 的两个编译器,一个把源代码编译成字节码,一个把字节码编译成目标代码(支持 JIT 和 AOT 两种方式)。

    IR的呈现格式

    IR通常是没有书写格式的

    • 一方面,大多数的IR跟AST一样,只是编译过程中一个数据结构而已,或者说只有内存格式。比如,LLVM的IR在内存里是一些对象和接口
    • 另一方面,为了调试需要,可以把IR以文本的方式输出,用于现实和分析,比如下面的Julia的IR:
      image

    在少量情况下,IR 有比较严格的输出格式,不仅用于显示和分析,还可以作为结果保存,并可以重新读入编译器中。比如,LLVM 的 bitcode,可以保存成文本和二进制两种格式,这两种格式间还可以相互转换

    以 C 语言为例,来看下 fun1 函数,及其对应的 LLVM IR 的文本格式和二进制格式:

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

    LLVM IR 的文本格式("clang -emit-llvm -S fun1.c -o fun1.ll"命令生成,这里只节选了主要部分):

    ; ModuleID = 'fun1.c'
    source_filename = "function-call1.c"
    target datalayout = "e-m:o-i64:64-f80:128-n8:16:32:64-S128"
    target triple = "x86_64-apple-macosx10.14.0"
    
    ; Function Attrs: noinline nounwind optnone ssp uwtable
    define i32 @fun1(i32, i32) #0 {
      %3 = alloca i32, align 4
      %4 = alloca i32, align 4
      %5 = alloca i32, align 4
      store i32 %0, i32* %3, align 4
      store i32 %1, i32* %4, align 4
      store i32 10, i32* %5, align 4
      %6 = load i32, i32* %3, align 4
      %7 = load i32, i32* %4, align 4
      %8 = add nsw i32 %6, %7
      %9 = load i32, i32* %5, align 4
      %10 = add nsw i32 %8, %9
      ret i32 %10
    }
    

    二进制格式(用"clang -emit-llvm -c fun1.c -o fun1.bc"命令生成,用"hexdump -C fun1.bc"命令显示):
    LLVM IR的二进制格式:
    image

    IR的数据结构

    在实际的实现中,有线性结构/树结构/有向无环图(DAG)/程序依赖图(PDG)等多种格式。编译器会根据需要,选择合适的数据结构。

    在运行某些算法的时候,采用某个数据结构可能会更顺畅,而采用另一些结构可能会带来内在的阻滞。所以,一定要根据具体要处理的工作特点,来选择合适的数据结构。

    下面来看下各种格式的特点。

    第一种:类似TAC的线性结构(Linear Form)

    可以把代码表示成一行行的指令或语句,用数组或者列表保存就行了。其中的符号,需要引用符号表,来提供类型等信息。

    这种线性结构有时候也被称作 goto 格式。因为高级语言里的条件语句、循环语句,要变成用 goto 语句跳转的方式。

    第二种:树结构

    树结构也可以用作IR,AST就是一种树结构。

    树结构的缺点是:可能有冗余的子树。 比如,语句"a=5; b=(2+a)+a*3;"形成的AST就有冗余。如果基于这个树结构生成代码,可能会做两次从内存中读取 a 的值的操作,并存到两个临时变量中。
    冗余的子树:
    image

    第三种: 有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)

    DAG 结构,是在树结构的基础上,消除了冗余的子树。比如,上面的例子转化成 DAG 以后,对 a 的内存访问只做一次就行了。
    GAG结构消除了冗余的子树:
    image
    在 LLVM 的目标代码生成环节,就使用了 DAG 来表示基本块内的代码。

    第四种: 程序依赖图(Program Dependence Graph,PDG)

    程序依赖图,是显式地把程序中的数据依赖和控制依赖表示出来,形成一个图状的数据结构。基于这个数据结构,我们再做一些优化算法的时候,会更容易实现。

    这种数据结构里,因为会有很多图节点,又被形象地称为“节点之海(Sea of Nodes)

    接下来介绍一个重要的IR设计范式:SSA格式

    SSA格式的IR

    SSA 是** Static Single Assignment ** 的缩写,也就是静态单赋值。 这是 IR 的一种设计范式,它要求一个变量只能被赋值一次。我们来看个例子。

    “y = x1 + x2 + x3 + x4”的普通 TAC 如下:

    y := x1 + x2;
    y := y + x3;
    y := y + x4;
    

    其中,y被赋值三次,如果写成SSA的形式,就只能写成下面的样子:

    t1 := x1 + x2;
    t2 := t1 + x3;
    y  := t2 + x4;
    

    那为什么要费力写成这种形式呢,还要为此多添加t1和t2两个临时变量?

    原因是,使用SSA的形式,体现了精确的使用--定义(use-def)关系,并且由于变量的值定义出来后就不再变化,使得基于SSA更容易运行一些优化算法。

    在SSA格式的IR中,有些特别的指令,叫做phi指令,举个例子:
    同样对于示例代码:

    int foo (int a){
      int b = 0;
      if (a > 10)
        b = a;
      else
        b = 10;
      return b;
    }
    

    它对应SSA格式的IR可以写成:

    BB1:
      b1 := 0
      if a>10 goto BB3
    BB2:
      b2 := 10
      goto BB4
    BB3:
      b3 := a
    BB4:
      b4 := phi(BB2, BB3, b2, b3)
      return b4
    

    其中,变量b有四个版本:b1是初始值,b2是else块(BB2)的取值,b3是if块(BB3)的取值,最后一个基本块(BB4)要把b的最后取值作为函数返回值。很明显,b的取值有可能是b2,也有可能是b3,这个时候,就需要phi指令了。

    phi指令,会根据控制流的实际情况确定b4的值。 如果BB4的前序节点是BB2,那么b4的取值是b2;而如果BB4的前序节点是BB3,那么b4的取值就是b3.所以,如果要满足SSA的要求,也就是一个变量只能赋值一次,那么在遇到程序分支的情况下,就必须引入phi指令。

    最后要指出的是:由于SSA格式的有点,现代语言用于优化的IR,很多都是基于SSA的了,包括Java的JIT编译器/JavaScript的V8编译器/Go语言的gc编译器/Julia编译器以及LLVM工具等。 所以一定要高度重视SSA.

    小结

    IR的几个重要概念:

    • 根据抽象层次和使用目的的不同,可以设计不同的IR.

    • IR可能采取多种数据结构,每种结构适合不同的处理工作

    • 由于SSA格式的有点,主流的编译器都在采用这种范式来设计IR

    image

    参考:
    中间代码:不是只有一副面孔

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