这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第2天

编译器和静态分析

编译器的结构

• 重要的系统软件
  • 识别符合语法和非法的程序
  • 生成正确且高效的代码
• 分析部分
  • 词法分析，生成词素
  • 语法分析，生成语法树
  • 语义分析，收集类型信息，进行语义检查
  • 中间代码生成，生成 intermediate representation (IR)
• 综合部分 （后端 back end）
  • 代码优化，机器无关优化，生成优化后的IR
  • 代码生成，生成目标代码

静态分析

• 静态分析：不执行程序代码，推导程序的行为，分析程序的性质。
• 控制流：程序执行的流程
• 数据流：数据在控制流上的传递
• 通过分析控制流和数据流，我们可以知道更多关于程序的性质
• 根据这些性质优化代码

通过控制流能明白程序的结构，数据流能得到程序最后的结果

过程内分析和过程间分析

• 过程内分析
  • 仅在函数内部进行分析
• 过程间分析
  • 考虑函数调用时参数传递和返回值的数据流和控制流
• 为什么过程间分析是个问题
  • 需要通过数据流分析得知 i 的具体类型，才能知道 i.foo() 调用的是哪个foo()
  • 根据 i 的具体类型，产生了新的控制流，A.foo()，分析继续
  • 过程间分析需要同时分析控制流和数据流 —— 联合求解，比较复杂

Go编译器优化

介绍

• 为什么做编译器优化
  • 用户无感知，重新编译
  • 通用性优化
• 现状
  • 采用的优化少
  • 编译时间较短，没有进行较复杂的代码分析和优化
• 编译优化的思路
  • 场景：面向后端长期执行任务
  • Tradeoff:用编译时间换取更高效的机器码
• Beast mode
  • 函数内联
  • 逃逸分析
  • 默认栈大小调整
  • 边界检查消除
  • 循环展开
  • ......

函数内联

• 内联：将被调用函数的函数体（callee）的副本替换到调用位置(caller)上，同时重写代码以反映参数的绑定
• 优点
  • 消除函数调用开销，例如传递参数、保存寄存器等
  • 将过程间分析转化为过程内分析，帮助其他优化，例如逃逸分析
• 缺点
  • 函数体变大， instruction cache (icache) 不友好
  • 编译生成的Go镜像变大
• 函数内联在大多数情况下是正向优化
• 内联策略
  • 调用和被调函数的规模
  • ......

Beast Mode

• Go 函数内联受到的限制较多
  • 语言特性，例如 interface, defer 等，限制了函数内联
  • 内联策略非常保守
• Beast mode:调整函数内联的策略，使更多函数被内联
  • 降低函数调用的开销
  • 增加了其他优化的机会：逃逸分析
• 开销
  • Go 镜像增加 ~10%
  • 编译时间增加

逃逸分析

• 逃逸分析：分析代码中指针的动态作用域：指针在何处可以访问
• 大致思路
  • 从对象分配处出发，沿着控制流，观察对象的数据流
  • 若发现指针 p 在当前作用域 s：
    • 作为参数传递给其他函数
    • 传递给全局变量
    • 传递给其他的 goroutine
    • 传递给已逃逸的指针指向的对象
  • 则指针 p 指向的对象逃逸出s，反之则没有逃逸出 s
• Beast mode:函数内联拓展了函数边界，更多对象不逃逸
• 优化：未逃逸的对象可以在栈上分配
  • 对象在栈上分配和回收很快：移动 sp
  • 减少在 heap 上的分配，降低 GC 负担

个人总结

在编译器优化的学习中，不仅仅要学方法，还要学的是思路，如何去分析问题和解决问题。通过一些思路的转化，比如Beast mode扩大了函数内联范围，从而提高了性能。