Иллюстрированный самоучитель по практике программирования

Компиляция "на лету"

Технически не так трудно сгенерировать сам код, однако, конечно, для ого чтобы сделать это эффективно, придется позаниматься инженерной деятельностью. Начнем с некоторых строительных блоков. Как и раньше, массив code и индекс внутри него заполняются во время компиляции. Для простоты мы повторим свой старый прием – сделаем их оба глобальными. Затем мы можем написать функцию для записи команд:

Иллюстрированный самоучитель по практике программирования › Нотация › Компиляция "на лету"

Сами команды могут определяться макросами, зависящими от процессора, или небольшими функциями, которые собирали бы код, заполняя поля в командном слове инструкции. Гипотетически мы могли бы завести функцию popreg, которая бы генерировала код для выталкивания значения из стека и сохраняла его в регистре процессора, и функцию pushreg, которая бы генерировала код для получения значения, хранящегося в регистре процессора, и заталкивания его в стек. Наша обновленная функция addop будет использовать некие их аналоги, применяя некоторые предопределенные константы, описывающие команды (вроде ADDINST) и их расположение (различные позиции сдвигов SHIFT, которые определяют формат командного слова):

Иллюстрированный самоучитель по практике программирования › Нотация › Компиляция "на лету"

Иллюстрированный самоучитель по практике программирования › Нотация › Компиляция "на лету"

Это, однако, только самое начало. Если бы мы писали настоящий JIT-компилятор, нам бы пришлось заняться оптимизацией. При прибавлении константы нам нет нужды грузить ее в стек, вынимать оттуда и после этого прибавлять: мы можем прибавить ее сразу. Должное внимание к подобным случаям помогает избавиться от множества излишеств. Однако даже в теперешнем своем виде функция addop будет выполняться гораздо быстрее, чем в наших более ранних версиях, поскольку различные операторы уже не сшиты воедино вызовами функций. Вместо этого код, исполняющий их, располагается теперь в памяти в виде единого блока команд, и для нас все сшивается непосредственно счетчиком команд процессора.

Теперешняя реализация функции generate выглядит весьма похоже на реализацию виртуальной машины, но на этот раз она задает реальные машинные команды вместо указателей на предопределенные функции. Чтобы генерировать более эффективный код, следовало бы потратить усилия на избавление от лишних констант и другие виды оптимизации.

В нашем ураганном экскурсе в генерацию кода мы бросили лишь самый поверхностный взгляд на некоторые из технологий, применяемых в настоящих компиляторах, некоторые же вообще обошли молчанием. При этом мы лишь попутно затронули ряд аспектов, связанных со сложностью организации современных процессоров. Но мы показали, как программа может анализировать описание проблемы, чтобы создать специальный код, который наиболее эффективен для конкретной задачи. Изложенные выше идеи вы можете использовать для создания быстрой версии grep, для реализации небольшого языка программирования имени себя, для проектирования и создания виртуальной машины, оптимизированной для решения специфических задач, или даже для создания компилятора для какого-нибудь интересного языка.

Между регулярным выражением и программой на C++ есть, конечно, немалая разница, но суть у них одна – это всего лишь нотации для решения проблем. При правильной нотации многие проблемы становятся гораздо более простыми. А проектирование и реализация выбранной нотации может дать массу удовольствия.

Упражнение 9.18
JIT-компилятор сгенерирует более быстрый код, если сможет заменить выражения, содержащие только константы, такие как тах(3*3, 4/2), их значением. Опознав такое выражение, как он должен вычислять его значение?

Упражнение 9.19
Как бы вы тестировали JIT-компилятор?

Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.