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編譯器研發如何跳槽互聯網後端

發布時間: 2023-02-09 07:54:34

編譯器的發展史

編譯器
編譯器,是將便於人編寫,閱讀,維護的高級計算機語言翻譯為計算機能識別,運行的低級機器語言的程序。編譯器將源程序(Source program)作為輸入,翻譯產生使用目標語言(Target language)的等價程序。源程序一般為高級語言(High-level language),如Pascal,C++等,而目標語言則是匯編語言或目標機器的目標代碼(Object code),有時也稱作機器代碼(Machine code)。

一個現代編譯器的主要工作流程如下:

源程序(source code)→預處理器(preprocessor)→編譯器(compiler)→匯編程序(assembler)→目標程序(object code)→連接器(鏈接器,Linker)→可執行程序(executables)
目錄 [隱藏]
1 工作原理
2 編譯器種類
3 預處理器(preprocessor)
4 編譯器前端(frontend)
5 編譯器後端(backend)
6 編譯語言與解釋語言對比
7 歷史
8 參見

工作原理
翻譯是從源代碼(通常為高級語言)到能直接被計算機或虛擬機執行的目標代碼(通常為低級語言或機器言)。然而,也存在從低級語言到高級語言的編譯器,這類編譯器中用來從由高級語言生成的低級語言代碼重新生成高級語言代碼的又被叫做反編譯器。也有從一種高級語言生成另一種高級語言的編譯器,或者生成一種需要進一步處理的的中間代碼的編譯器(又叫級聯)。

典型的編譯器輸出是由包含入口點的名字和地址以及外部調用(到不在這個目標文件中的函數調用)的機器代碼所組成的目標文件。一組目標文件,不必是同一編譯器產生,但使用的編譯器必需採用同樣的輸出格式,可以鏈接在一起並生成可以由用戶直接執行的可執行程序。

編譯器種類
編譯器可以生成用來在與編譯器本身所在的計算機和操作系統(平台)相同的環境下運行的目標代碼,這種編譯器又叫做「本地」編譯器。另外,編譯器也可以生成用來在其它平台上運行的目標代碼,這種編譯器又叫做交叉編譯器。交叉編譯器在生成新的硬體平台時非常有用。「源碼到源碼編譯器」是指用一種高級語言作為輸入,輸出也是高級語言的編譯器。例如: 自動並行化編譯器經常採用一種高級語言作為輸入,轉換其中的代碼,並用並行代碼注釋對它進行注釋(如OpenMP)或者用語言構造進行注釋(如FORTRAN的DOALL指令)。

預處理器(preprocessor)
作用是通過代入預定義等程序段將源程序補充完整。

編譯器前端(frontend)
前端主要負責解析(parse)輸入的源程序,由詞法分析器和語法分析器協同工作。詞法分析器負責把源程序中的『單詞』(Token)找出來,語法分析器把這些分散的單詞按預先定義好的語法組裝成有意義的表達式,語句 ,函數等等。 例如「a = b + c;」前端詞法分析器看到的是「a, =, b , +, c;」,語法分析器按定義的語法,先把他們組裝成表達式「b + c」,再組裝成「a = b + c」的語句。 前端還負責語義(semantic checking)的檢查,例如檢測參與運算的變數是否是同一類型的,簡單的錯誤處理。最終的結果常常是一個抽象的語法樹(abstract syntax tree,或 AST),這樣後端可以在此基礎上進一步優化,處理。

編譯器後端(backend)
編譯器後端主要負責分析,優化中間代碼(Intermediate representation)以及生成機器代碼(Code Generation)。

一般說來所有的編譯器分析,優化,變型都可以分成兩大類: 函數內(intraproceral)還是函數之間(interproceral)進行。很明顯,函數間的分析,優化更准確,但需要更長的時間來完成。

編譯器分析(compiler analysis)的對象是前端生成並傳遞過來的中間代碼,現代的優化型編譯器(optimizing compiler)常常用好幾種層次的中間代碼來表示程序,高層的中間代碼(high level IR)接近輸入的源程序的格式,與輸入語言相關(language dependent),包含更多的全局性的信息,和源程序的結構;中層的中間代碼(middle level IR)與輸入語言無關,低層的中間代碼(Low level IR)與機器語言類似。 不同的分析,優化發生在最適合的那一層中間代碼上。

常見的編譯分析有函數調用樹(call tree),控制流程圖(Control flow graph),以及在此基礎上的 變數定義-使用,使用-定義鏈(define-use/use-define or u-d/d-u chain),變數別名分析(alias analysis),指針分析(pointer analysis),數據依賴分析(data dependence analysis)等等。

上述的程序分析結果是編譯器優化(compiler optimization)和程序變形(compiler transformation)的前提條件。常見的優化和變新有:函數內嵌(inlining),無用代碼刪除(Dead code elimination),標准化循環結構(loop normalization),循環體展開(loop unrolling),循環體合並,分裂(loop fusion,loop fission),數組填充(array padding),等等。 優化和變形的目的是減少代碼的長度,提高內存(memory),緩存(cache)的使用率,減少讀寫磁碟,訪問網路數據的頻率。更高級的優化甚至可以把序列化的代碼(serial code)變成並行運算,多線程的代碼(parallelized,multi-threaded code)。

機器代碼的生成是優化變型後的中間代碼轉換成機器指令的過程。現代編譯器主要採用生成匯編代碼(assembly code)的策略,而不直接生成二進制的目標代碼(binary object code)。即使在代碼生成階段,高級編譯器仍然要做很多分析,優化,變形的工作。例如如何分配寄存器(register allocatioin),如何選擇合適的機器指令(instruction selection),如何合並幾句代碼成一句等等。

編譯語言與解釋語言對比
許多人將高級程序語言分為兩類: 編譯型語言 和 解釋型語言 。然而,實際上,這些語言中的大多數既可用編譯型實現也可用解釋型實現,分類實際上反映的是那種語言常見的實現方式。(但是,某些解釋型語言,很難用編譯型實現。比如那些允許 在線代碼更改 的解釋型語言。)

歷史
上世紀50年代,IBM的John Backus帶領一個研究小組對FORTRAN語言及其編譯器進行開發。但由於當時人們對編譯理論了解不多,開發工作變得既復雜又艱苦。與此同時,Noam Chomsky開始了他對自然語言結構的研究。他的發現最終使得編譯器的結構異常簡單,甚至還帶有了一些自動化。Chomsky的研究導致了根據語言文法的難易程度以及識別它們所需要的演算法來對語言分類。正如現在所稱的Chomsky架構(Chomsky Hierarchy),它包括了文法的四個層次:0型文法、1型文法、2型文法和3型文法,且其中的每一個都是其前者的特殊情況。2型文法(或上下文無關文法)被證明是程序設計語言中最有用的,而且今天它已代表著程序設計語言結構的標准方式。分析問題(parsing problem,用於上下文無關文法識別的有效演算法)的研究是在60年代和70年代,它相當完善的解決了這個問題。現在它已是編譯原理中的一個標准部分。

有限狀態自動機(Finite Automaton)和正則表達式(Regular Expression)同上下文無關文法緊密相關,它們與Chomsky的3型文法相對應。對它們的研究與Chomsky的研究幾乎同時開始,並且引出了表示程序設計語言的單詞的符號方式。

人們接著又深化了生成有效目標代碼的方法,這就是最初的編譯器,它們被一直使用至今。人們通常將其稱為優化技術(Optimization Technique),但因其從未真正地得到過被優化了的目標代碼而僅僅改進了它的有效性,因此實際上應稱作代碼改進技術(Code Improvement Technique)。

當分析問題變得好懂起來時,人們就在開發程序上花費了很大的功夫來研究這一部分的編譯器自動構造。這些程序最初被稱為編譯器的編譯器(Compiler-compiler),但更確切地應稱為分析程序生成器(Parser Generator),這是因為它們僅僅能夠自動處理編譯的一部分。這些程序中最著名的是Yacc(Yet Another Compiler-compiler),它是由Steve Johnson在1975年為Unix系統編寫的。類似的,有限狀態自動機的研究也發展了一種稱為掃描程序生成器(Scanner Generator)的工具,Lex(與Yacc同時,由Mike Lesk為Unix系統開發)是這其中的佼佼者。

在70年代後期和80年代早期,大量的項目都貫注於編譯器其它部分的生成自動化,這其中就包括了代碼生成。這些嘗試並未取得多少成功,這大概是因為操作太復雜而人們又對其不甚了解。

編譯器設計最近的發展包括:首先,編譯器包括了更加復雜演算法的應用程序它用於推斷或簡化程序中的信息;這又與更為復雜的程序設計語言的發展結合在一起。其中典型的有用於函數語言編譯的Hindley-Milner類型檢查的統一演算法。其次,編譯器已越來越成為基於窗口的交互開發環境(Interactive Development Environment,IDE)的一部分,它包括了編輯器、連接程序、調試程序以及項目管理程序。這樣的IDE標准並沒有多少,但是對標準的窗口環境進行開發已成為方向。另一方面,盡管近年來在編譯原理領域進行了大量的研究,但是基本的編譯器設計原理在近20年中都沒有多大的改變,它現在正迅速地成為計算機科學課程中的中心環節。

在九十年代,作為GNU項目或其它開放源代碼項目的一部分,許多免費編譯器和編譯器開發工具被開發出來。這些工具可用來編譯所有的計算機程序語言。它們中的一些項目被認為是高質量的,而且對現代編譯理論感性趣的人可以很容易的得到它們的免費源代碼。

大約在1999年,SGI公布了他們的一個工業化的並行化優化編譯器Pro64的源代碼,後被全世界多個編譯器研究小組用來做研究平台,並命名為Open64。Open64的設計結構好,分析優化全面,是編譯器高級研究的理想平台。

編譯器是一種特殊的程序,它可以把以特定編程語言寫成的程序變為機器可以運行的機器碼。我們把一個程序寫好,這時我們利用的環境是文本編輯器。這時我程序把程序稱為源程序。在此以後程序員可以運行相應的編譯器,通過指定需要編譯的文件的名稱就可以把相應的源文件(通過一個復雜的過程)轉化為機器碼了。

編譯器工作方法
首先編譯器進行語法分析,也就是要把那些字元串分離出來。然後進行語義分析,就是把各個由語法分析分析出的語法單元的意義搞清楚。最後生成的是目標文件,我們也稱為obj文件。再經過鏈接器的鏈接就可以生成最後的可執行代碼了。有些時候我們需要把多個文件產生的目標文件進行鏈接,產生最後的代碼。我們把一過程稱為交叉鏈接。

㈡ 如何學寫一個編譯器後端

書籍請參考編譯原理的龍書,以及flex,bison,llvm的manual。

如何寫我可以給你一個大致的流程,

編譯器由詞法分析器->語法分析器->中間代碼生成器->後端組成。

用C語言寫編譯器一般可以按照以下步驟:

  1. 使用flex生成詞法分析器。(flex可以通過自己編寫的描述文件來自動生成詞法分析器)

  2. 2.使用bison生成語法分析器。(bison可以通過自己編寫的描述文件來自動生成語法分析器)

  3. 3.通過語法分析器得到輸入代碼的語法樹表示。

  4. 4.編寫遍歷函數遍歷語法樹生成中間代碼。(這里使用LLVM的中間代碼表示)

  5. 5.利用LLVM工具集來編譯執行所得到的中間代碼。

㈢ 編譯器前端開發

編譯器粗略分為詞法分析,語法分析,類型檢查,中間代碼生成,代碼優化,目標代碼生成,目標代碼優化。把中間代碼生成及之前階段劃分問編譯器的前端,那麼後端與前端是獨立的。後端只需要一種中間代碼表示,可以是三地址代碼或四元式等,而這些都與前端生成的方式無關。也就是不論你前端是用fortran還是c/c++,只要生成了中間代碼表示就可以了,後端是不管你是用哪種語言生成的。

㈣ 在國內從事C/C++編譯器的開發有發展前景嗎

我給你講講我的經歷。 我大概十年工作經驗,大概五年c++編譯器前端經驗(在兩家500強做靜態分析),四五年項目管理和品質過程改善經驗。其他主流語言都會用,實現的大概方式也明白。 前一段時間找工作,投了二十幾個c++職位一個電話都沒有。唯一的面試是朋友內推的阿里的項目管理專家。跑去面試,悲催,直接換崗成p5-p6的測試來面試,問了幾個測試問題直接讓我回家了(順便吐槽一下,他們對於測試過程感覺還沒問到點上) 最後的結局就是,沒人要,轉行去製造加工業了。我總結一下為什麼找不到工作(可能只是我偏頗的認識:一是這行需求太少,二是hr根本不知道你是幹嘛的,三是做這行的根本不好意思寫精通c++。

㈤ 本科獨立用C語言完成沒有優化的C語言編譯器屬於什麼水平

我覺得水平還是很高的,但意義恐怕不大。編譯器技術是非常成熟的領域,而且由於應用場景的限
制實時,復雜的演算法已經自動出局了,你可選的東西是有限的。編譯器可能有很多實現的形
式,虛擬機/解釋器/靜態編譯器 等,也有成熟的開源實現。作為本科生,而非專門研究該分支的學生,應該合理分配自己學習的時間,如果做這個編譯器就干
掉了大半年,那計網和OS這些課程該咋辦? 

我知道很多人會認為沒有做編譯器優化特指中段優化,不考慮機器碼上的優化比較劃水。但編
譯器優化是一個很復雜的東西:首先它和你用的IR表示有關而且是強烈耦合,SSA IR基本還
好,有開源代碼和文獻記載,你想要的都能在網上挖到但這怎麼體現你的水平是吧。你
要考慮編譯器的性能,盡管編譯器的後端優化基本上可以納入到某種PEabstract interpretation的
范疇中。

要不然你可以通過編寫插件的方式白嫖例如visual studio code這類軟
件的強大編輯功能,如果你寫的不是c compiler,你也可以盡量把語法設計得很像c,這樣你又能進一步
白嫖其強大的intellisense code,當然仍然有不少人或者應該說團隊達到了這一步,到這里,應該卷死
了99.99%的同行應該毫無問題。

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