编译优化｜青训营笔记这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 11 天下面相关内容仅供本人回顾使用。如有错误，

这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 11 天

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技术前瞻：

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：（前端 front end）
- 词法分析：生成词素（lexeme）
- 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：机器无关代码，生成优化后的IR
- 代码生成：生成目标代码

静态分析

控制流和数据流

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。

常见的两种分析：

控制流：程序执行的流程
数据流：数据在控制流上的传递

控制流图示：

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（properties） ，根据这些性质优化代码。

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：考虑过程调用时参数传递和返回值的数据流和控制流

过程间分析的难点：

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

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，等

函数内联 inlining

内联的定义：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：

清除函数调用开销，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

逃逸分析解释：分析代码中指针的动态作用域：指针在何处可以被访问

// 一个使用micro-benchmark的性能测试
func BenchmarkInline(b *testing.B) {
    x := genInteger()
    y := genInteger()
    for i := 0; i < n.N; i++ {
        addInline(x, y)
    }
}

func addInline(a, b int) int {
    return a + b
}

func BenchmarkInlineDisabled(b *testing.B) {
	x := genInteger()
    y := genInteger()
    for i := 0; i < n.N; i++ {
        addNoInline(x, y)
    }
}

// go:noinline
func addNoInline(a, b int) int {
    return a + b
}
// 大约可以提升4.58倍的性能

缺点：

函数体变大，instruction cache不友好（大概就是会占用很多的意思）
编译生成的Go镜像变大（时间换空间的感觉）

函数内联在大多数情况下是正向优化

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
- 增加了其他优化机会：逃逸分析
开销：
- Go镜像增加约10%
- 编译时间增加相当于是一个折中的方法。

该种方法下的逃逸分析大致思路：

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