iOS底层学习——LLVM编译流程

LLVM概念

1.编译器

在学习LLVM之前我们先了解一下什么是编译器?

简单讲,编译器就是将一种语言(通常为高级语言)翻译为另一种语言(通常为低级[语言]的程序。

一个现代编译器的主要工作流程:源代码(source code) → 预处理器(preprocessor) → 编译器(compiler) →  目标代码(object code) → 链接器(Linker) → 可执行程序(executables)

源代码一般为高级语言(High-level language), 如C、C++、Java、Objective-C等或汇编语言,而目标则是机器语言的目标代码(Object copy),有时也称作机器代码(Machine code)。

我们用两种语言来做个对比:解释型语言和编译型语言。

解释型语言

下面引入一个Python代码,见下图:

创建一个FirstDemo.py文件,里面只有一行代码,print('Hello world for first time')。通过解释器指令pythop,解释这段代码:

通过上面的流程可以发现解释型语言的运行流程:

解释型语言特点:边解释,边执行,运行速度慢,部分改动无需整体重新编译,不可脱离解释器环境运行。


编译型语言


下面引入一个C代码,见下图:

创建一个firstDemoForC.c文件,里面添加了一个main函数。首先通过clang去读取这个代码:

读取之后发现代码并没有立刻执行,而是生成了一个a.out文件。这个文件就是可执行文件。通过./a.out执行这段代码:

通过上面的流程可以发现编译型语言的运行流程:

编译型语言特点:先整体编译,再执行,运行速度快,任意改动需重新编译,可脱离编译环境运行。


解释型语言:读到相应代码就直接执行


编译型语言:先将代码编译成cpu可读的懂的二进制才能执行

2.LLVM概述

LLVM是构架编译器(compiler)的框架系统,以C++编写而成。

用于优化以任意程序语言编写的程序的编译时间(compile-time)、链接时间(link-time)、运行时间(run-time)以及空闲时间(idle-time),对开发者保持开放,并兼容已有脚本。

LLVM计划启动于2000年,最初由美国UIUC大学的Chris Lattner博士主持开展。

2006年Chris Lattner加盟Apple Inc.并致力于LLVM在Apple开发体系中的应用。Apple也是LLVM计划的主要资助者。

目前LLVM已经被Apple、Microsoft、Google、Facebook等各大公司采用。


传统编译器的设计

编译器前端(Frontend)

编译器前端的任务是解析源代码。它会进行:词法分析、语法分析、语义分析,检查源代码是否存在错误,然后构建抽象语法树,LLVM的前端会生成中间代码IR。

优化器(Optimizer)

优化器负责进行各种优化。改善运行时间,例如消除冗余计算等。

后端(Backend)

也可以叫代码生成器(CodeGenerator),将代码映射到目标指令集。生成机器语言,并且进行机器相关的代码优化。

随着高级语言越来越多,终端类型种类的增加,所使用的的CPU架构等也不尽相同。

所以为了适配多种环境,不得不设计不同的编译器,而这些编译器前端和后端往往是捆绑在一起的。


LLVM设计思路


LLVM的设计之初,即将编译器前端(Frontend)和后端(Backend)进行了分离。

将前端和后端针对不同的架构,按照独立的项目进行研发,而它们均采用通用的代码形式IR。

当编译器决定支持多种语言或多种硬件架构时,LLVM最重要的地方就体现出来了,使用通用的代码表示形式(IR),它是用来在编译器中表示代码的形式。

所以LLVM可以为任何编程语言独立编写前端,并且可以为任意硬件架构独立编写后端。

iOS编译架构

Objective C/C/C++使用的编译器前端是Clang,Swift是Swift,后端都是LLVM。

3.Clang

Clang是LLVM项目中的一个子项目。它是基于LLVM架构的轻量级编译器,诞生之初是为了替代GCC,提供更快的编译速度。

它是负责编译C、C++、Objective-C语言的编译器,它属于整个LLVM架构中,编译器前端。对于开发者来说,研究Clang可以给我们带来很多好处。

编译流程

通过命令可以打印源码的编译阶段。引入下面一个案例,main.m中添加代码

int main(int argc, const char * argv[]) {    return 0;}

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通过指令clang -ccc-print-phases main.m,查看编译流程:

流程说明:

输入文件:找到源文件

预处理阶段:这个过程处理包括宏的替换,头文件的导入

编译阶段:进行词法分析、语法分析、检测语法是否正确,最终生成IR

后端:这里LLVM会通过一个一个的Pass(节点)去优化,每个Pass做一些事情,最终生成汇编代码

生成目标文件

链接:链接需要的动态库和静态库,生成可执行文件

通过不同的架构,生成对应的可行文件

1.预处理

执行如下指令:clang -E main.m,对源代码进行预处理。见下面流程:

在预处理之后,输出mainE.m文件,查看mainE.m文件:

打开mainE.m源文件会发现,其进行了宏的替换,如上面案例中宏c直接替换成了30;进行头文件的导入。

2.编译阶段

词法分析

预处理完成后就会进行词法分析,这里会把代码切成一个个Token,比如大小括号,等于号以及字符串等。词法分析指令为:

clang -fmodules -fsyntax-only -Xclang -dump-tokens main.m

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参考下面的案例:

通过指令的输出可以看到,语法分析会将源码进行切割并检测。比如分号,逗号,int等。

语法分析

词法分析完成之后就是语法分析,它的任务是验证语法是否正确。在词法分析的基础上将单词序列组合成各类语法短语。

如:程序,语句,表达式等等,然后将所有节点组成抽象语法树(Abstract Syntax Tree,AST)。语法分析程序判断源程序在结构上是否正确。语法分析指令:

clang -fmodules -fsyntax-only -Xclang -ast-dump main.m

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语法分析输出结果:

通过上面的输出可以发现,其是一个树结构,比如下面的FunctionDecl,表示一个方法,在源码的第五行,名称为main,返回值为int,传入两个参数一个是int,一个是const char **。见下图:

这里需要注意的是,一旦生成抽象语法树,如果源码中存在语法错误,就会报错,而上面的预处理和词法分析不会报错。

如在源码中设置一个语法错误,通过语法分析指令进行进行编译,就会报错,见下面案例:

生成中间代码IR(intermediate representation)

完成以上步骤后,就开始生成中间代码IR了,代码生成器(Code Generation)会将语法树自顶向下遍历逐步翻译成LLVM IR。

通过下面指令可以生成.ll的文本文件,查看IR代码。

clang -S -fobjc-arc -emit-llvm main.m

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通过上面的指令获取main.ll文件,其结构见下图:

IR的基本语法

@ 全局标识

% 局部标识

alloca 开辟空间

align 内存对齐

i32 32个bit,4个字节

store 写入内存

load 读取数据

call 调用函数

ret 返回

IR优化 

上面生成的IR代码是没有经过优化的,其实我们在平时阅读代码时,经常会看下面的一些定义:

#define fastpath(x) (__builtin_expect(bool(x), 1))#define slowpath(x) (__builtin_expect(bool(x), 0))

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fastpath:可以理解为快速流程,对更有可能执行的流程进行优化,调高运行速度;

slowpath:基本流程,不被优化的。

在XCode中也有相应的优化设置入口:

LLVM的优化级别分别是-O0 -O1 -O2 -O3 -Os(第一个是大写英文字母O)。可以通过下面的指令获取优化后的IR代码,也就是.ll文件:

clang -Os -S -fobjc-arc -emit-llvm main.m -o main.ll

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通过上面的指令,进行优化后获取的IR代码见下图:

相较于优化前,代码精简了很多。

这里需要注意的是,通常debug模式下,优化模式选择None -O0,也就是不优化,避免一些保留代码被屏蔽,从而影响调试。而release模式设置为Fastest,Smallest -Os。

bitCode

Xcode7以后开启bitCode苹果会做进一步的优化,生成.bc的中间代码。我们通过优化后的IR代码生成.bc代码。对应指令为:

clang -emit-llvm -c main.ll -o main.bc

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3.后端生成汇编代码

我们通过最终的.bc或者.ll代码生成汇编代码:

    clang -S -fobjc-arc main.bc -o main.s    clang -S -fobjc-arc main.ll -o main.s

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生成汇编代码也可以进行优化:

    clang -Os -S -fobjc-arc main.m -o main.s

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采用相同的案例,分别三种方式生成汇编代码,可以看到其优化效果。在进行IR优化后生成的.ll文件,依然可以进行优化生成回应的汇编代码。

在不同的节点上都可以进行优化。见下图:

4.生成目标文件(汇编器)

目标文件的生成,是汇编器以汇编代码作为输入,将汇编代码转换为机器代码,最后输出目标文件(object file)。指令为:

clang -fmodules -c main.s -o main.o

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生成目标文件,见下图:

其中main.o文件即为目标文件,但是此时生成的目标文件是不可执行的。通过nm命令,查看下main.o中的符号:

    $xcrun nm -nm main.o            (undefined) external _printf    0000000000000000 (__TEXT,__text) external _test    000000000000000a (__TEXT,__text) external _main

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_printf是一个undefifined external的

undefifined表示在当前文件暂时找不到符号_printf

external表示这个符号是外部可以访问的


此时就需要链接,链接器把编译生成的.o文件和(.dylib .a)文件链接生成一个mach-o文件。

    clang main.o -o main

生成对应的可执行文件,见下图:

查看链接之后的符号:

$xcrun nm -nm main        (undefined) external _printf (from libSystem)        (undefined) external dyld_stub_binder (from libSystem)0000000100000000 (__TEXT,__text) [referenced dynamically] external __mh_execute_header000000100000f6d (__TEXT,__text) external _test000000100000f77 (__TEXT,__text) external _main

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可以发现此时的外部函数有2个,_printf和dyld_stub_binder,它们都来自libSystem库。dyld_stub_binder这个函数的作用是进行运行时绑定流程。

链接是在编译时,用来确定外部函数来自哪个动态库;绑定是在运行时,将对应方法的实现地址与符号进行绑定。

可执行文件运行结果:

原文作者:gufs_镜像

原文链接:https://juejin.cn/post/7001511391379062791

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