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大牛最新研究！提速Rust编译器！( 二 )

Rust


大牛最新研究！提速Rust编译器！

文章插图
这种转换对Rust众多语法糖进行了脱糖 ， 并且极大精简了Rust的语法（但并非其语法子集） ， 是观察和分析Rust代码的常用手段 ， 尤其是在控制流图和借用检查等方面 。
在这篇文章的最后 ，  Nethercote提供了几个数据集的链接 ， 每个数据集都记录了编译rust -performance基准时每个CGU的测量值 。这些数据集包括许多测量静态代码大小的输入（独立变量） ， 例如 ， 函数数量和MIR数量等 。
Nethercote试着用scikit-learn做一些基本的分析 。并且 ， 通过这些基本的分析 ， 能让 Nethercote仔细推敲到底应该搜集哪些测量值 。
通过一系列的改进优化 ， 他获得的最终数据集比刚开始时的数据更准确 。但是 ， 并没有通过这些数据获得多少实际的结果 。实际上 ， 每次我对测量的内容改变后都会得到完全不同的结果 。
实现更快的Lexer
词法分析（lexical analysis）是编译器的第一个阶段 ， 实现词法分析的代码称为lexer 。
有人最近研究了logos（https://Github.com/maciejhirsz/logos）这个在rust中广受欢迎的lexer 。
此前 ， logos声称其目标是能比手动实现的lexer更快 ， 作者提出了质疑 ， 因为在他看来 ， 通用性和性能无法兼得 。因此 ， 他一步步实现了lexer ， 探索了多种优化技巧 ， 并与logos进行了多轮性能对比 。
最终的结果表明 ， 手动实现的基于状态机的lexer比logos实现了20%左右的性能提升 。
从错误中学习：使用Rust实现DLL注入Rust是一种注重安全性的编程语言 ， 但在某些情况下 ， 开发人员可能需要使用 unsafe关键字来执行某些操作 。
unsafe可以提供更高的性能 ， 但可能会牺牲安全性 。因此 ， 开发人员在使用时需要非常小心 。
几个使用 unsafe的常见场景包括：访问裸指针、调用外部C函数等 ， 并提供了一些建议和最佳实践 ， 以确保在使用 unsafe时不会引入潜在的安全隐患 。
举个应用方面的例子：原来 ， 作者一直在用C++编写逆向工具 ， 但是 ， C++这门语言并不友好 ， 于是研究了下如何使用Rust实现DLL注入的“工具” 。
大致原理就是让Rust首先生成一个C样式的DLL ， 然后 ， 使用 unsafe操作裸指针 ， 操作程序内存 ， 最后实现DLL注入就可以了 。
期待更准确的估计函数
Nethercote 希望具有数据分析专业知识的人可以做得更好 ，  重点关注以下几个方面：
1.更匹配的估计函数
2.想要使编译器比现在更快 ， 一个更好的估计函数也许不会达到预期的效果 。我提出了一些更好的统计方法 ， 但并没有提升编译速度 ， 甚至变差 。
3.CGU调度效果不可预测 ， 你不能假设一个估计函数好几个百分点就会使编译器更快 。话虽如此 ， 我希望改进力度足够大 ， 能够转化为实际的加速 。
4.对于估计函数来说 ， 最好高估CGU编译所需的时间 ， 而不是低估 。
5.我很担心过度拟合 。数据集来自一台机器 ， 但实际上 ， rustc会运行在不同的机器上 ， 具有各种各样的体系结构和微体系结构 。
6.这些数据集来自单一版本的rustc ， 使用单一版本的LLVM 。我担心随着时间的推移准确性可能会漂移 。
7.我更喜欢不太复杂且易于理解的估计函数 。当前的函数非常简单 ， 在大多数情况下只是增加了基本模块和语句的数量 。例如：0大小的CGU应该别估计为花费非常接近于0的时间 。
8.估计函数有一个明确的问题 ， 即如果不考虑其内部公式 ， 计算MIR语句可能非常不准确 。特别是 ， 单个MIR语句可能变得很长 。举个例子：深度向量压力测试的MIR包含一条语句 ， 该语句定义了包含超过100 ， 000个元素的向量字面量 。不出所料 ， 当前的估计函数严重低估了编译这个基准所需的时间 。
Nethercote最后提醒： 希望以上的请求是合理的！
以下是上文提到的数据集：
•调试构建 ， 主要基准测试
https://nnethercote.github.io/aux/2023/07/25/Debug-Primary.txt


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