作者：John Regehr
原文地址：https://blog.regehr.org/archives/1605
我计划编写一篇关于LLVM如何优化函数的博客，但看起来首先要写清楚Clang如何将C或C++翻译为LLVM。
这将是相当高层面的：
- 不是关注Clang的内部，我将关注Clang的输出如何与其输入相关
- 我们不准备看任何非平凡的C++特性
我们将使用这个小函数，它是我从这些关于循环优化的优秀课堂讲义中借来的：
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bool is_sorted(int *a, int n) { for (int i = 0; i < n - 1; i++) if (a[i] > a[i + 1]) return false; return true; } |
因为Clang不进行任何优化，且因为LLVM IR最初设计为以C与C++为目标，这个翻译进行得相对容易。我将使用x86-64上的Clang 6.0.1（或附近的版本，因为它还没有完全发布）。
命令行是：
clang++ is_sorted.cpp -O0 -S -emit-llvm
换而言之：将这个文件is_sort.cpp作为C++编译，然后告诉剩下的LLVM工具链：没有优化，发出汇编，但不是实际发出LLVM文本IR。文本IR是笨重的，对打印或解析不是特别快；在没有涉及人时，二进制“字节码”格式总是首选。完整的IR文件在这里，我们会分几个部分来看。
从文件的开头开始，我们有：
; ModuleID = 'is_sorted.cpp'
source_filename = "is_sorted.cpp"
target datalayout = "e-m:e-i64:64-f80:128-n8:16:32:64-S128"
target triple = "x86_64-unknown-linux-gnu"
分号与行末的文本都是注释，因此第一行什么都不做，但如果你在意，一个LLVM“模块”基本上是一个编译单元：一个代码与数据的容器。第二行与我们无关。第三行描述了编译器的某些选择与假设；它们与本文不太相关，但你可以在这里读到更多。目标三元组是一个gcc制度，这里也与我们无关。
LLVM函数带有可选的属性：
; Function Attrs: noinline nounwind optnone uwtable
它们中的一些由前端提供，其他由优化遍在后面添加。这只是一个注释，实际属性在文件末尾指定。这些属性与代码的含义没有任何关系，因此我不准备讨论它们，但如果你感兴趣，可以在这里读到更多。
好了，最后回到函数本身：
define zeroext i1 @_Z9is_sortedPii(i32* %a, i32 %n) #0 {
zeroext表示函数的返回值（i1，一比特整数）应该由后端零扩展到ABI要求的宽度。跟着是函数的重整名，然后是参数列表，与C++代码中的基本相同，除了“int”类型被完善为32比特。#0把这个函数与文件底部的属性组联系起来。
现在来看第一个基本块：
entry:
%retval = alloca i1, align 1
%a.addr = alloca i32*, align 8
%n.addr = alloca i32, align 4
%i = alloca i32, align 4
store i32* %a, i32** %a.addr, align 8
store i32 %n, i32* %n.addr, align 4
store i32 0, i32* %i, align 4
br label %for.cond
每条LLVM指令必须存活在一个基本块内：一组仅在顶部进入在底部退出的指令。基本块的最后指令必须是一条终结符指令：直落是不允许的。每个函数必须有一个除了函数入口本身，没有前驱（来自的地方）的进入块。在解析一个IR文件时，检查这些及其他属性，并可能在编译期间由“模块验证器”多次检查。在调试一个遍发出非法IR的情形里，验证器是有用的。
入口基本块的前4条指令是“alloca”：栈内存分配。前3个用于编译期间创建的隐含变量，第4个用于循环归纳变量。像这样的储存分配仅可以使用load及store指令访问。后3条指令初始化3个栈槽：使用作为参数传入函数的值初始化a.addr与n.addr，将i初始化为零。返回值不需要初始化：这将由任何在C或C++层面没有未定义的代码处理。最后一条指令是到后续基本块的无条件分支（这里我们不准备操心它，但大多数这些不必要的跳转可以被LLVM后端消除）。
你可能问：为什么Clang为a与n分配栈槽？为什么不直接使用这些变量？在这个函数中，因为a与n从不改变，这个策略可以工作，但注意这个事实被视为一个优化，因而在Clang的设计考量之外。在一般情形里，其中a与n可能被修改，它们必须存活在内存中，而不是作为SSA值，SSA——根据定义——在程序中每处上仅有一个给定值。内存单元在SSA世界之外，可以被自由修改。这看起来令人困惑和武断，但人们发现，这些设计决策允许编译器的许多部分以自然和高效的方式表达。
我认为Clang发布退化的SSA代码：它满足SSA的所有要求，但仅因为基本块通过内存通信。发布非退化SSA要求一定程度的谨慎与分析，Clang拒绝做这些导致令人愉悦的关注分离。我没有看过测量结果，但我的理解是，生成大量的内存操作，然后几乎马上优化掉其中的许多，不是编译时开销的主要来源。
接下来让我们看一下如何翻译for循环。一般形式是：
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for (initializer; condition; modifier) { body } |
这大致翻译为：
initializer
goto COND
COND:
if (condition)
goto BODY
else
goto EXIT
BODY:
body
modifier
goto COND
EXIT:
当然这个翻译不是特定于Clang的：任何C或C++编译器做的都一样。
在我们的例子里，循环初始化被折叠进了入口基本块。下一个基本块是循环条件测试：
for.cond: ; preds = %for.inc, %entry
%0 = load i32, i32* %i, align 4
%1 = load i32, i32* %n.addr, align 4
%sub = sub nsw i32 %1, 1
%cmp = icmp slt i32 %0, %sub
br i1 %cmp, label %for.body, label %for.end
作为一个有用的注释，Clang告诉我们可以从for.inc或入口基本块到达这个基本块。这个块从内存载入i与n，递减n（“nsw”标记保留了C++层面的，有符号溢出是未定义的事实；没有这个标记LLVM减法将具有2进制补码的语义），使用“有符号小于”比较递减后的值与i ，最后分支到for.body基本块或for.end基本块。
这个for循环的主体仅可以从for.cond基本块进入：
for.body:
%2 = load i32*, i32** %a.addr, align 8
%3 = load i32, i32* %i, align 4
%idxprom = sext i32 %3 to i64
%arrayidx = getelementptr inbounds i32, i32* %2, i64 %idxprom
%4 = load i32, i32* %arrayidx, align 4
%5 = load i32*, i32** %a.addr, align 8
%6 = load i32, i32* %i, align 4
%add = add nsw i32 %6, 1
%idxprom1 = sext i32 %add to i64
%arrayidx2 = getelementptr inbounds i32, i32* %5, i64 %idxprom1
%7 = load i32, i32* %arrayidx2, align 4
%cmp3 = icmp sgt i32 %4, %7
br i1 %cmp3, label %if.then, label %if.end
前两行将a与i载入SSA寄存器；然后将i加宽到64位，使它可以参予地址计算。getelementptr（简称为gep）是LLVM著名的巴洛克式的指针计算指令，它甚至有自己的faq。不像机器语言，LLVM不以相同的方式处理指针与整数。这有助于别名分析和其他内存优化。然后代码继续载入a[i]与a[i+1]，比较它们，基于结果分支。
If.then块把0保存到栈槽，作为函数返回值，并无条件分支到函数的退出块：
if.then:
store i1 false, i1* %retval, align 1
br label %return
else块是无关紧要的：
if.end:
br label %for.inc
向循环归纳变量加1的块也是容易的：
for.inc:
%8 = load i32, i32* %i, align 4
%inc = add nsw i32 %8, 1
store i32 %inc, i32* %i, align 4
br label %for.cond
这个代码分支回循环条件测试。
如果循环正常终止，我们希望返回true：
for.end:
store i1 true, i1* %retval, align 1
br label %return
最后，任何保存在返回值栈槽的内容被载入并返回：
return:
%9 = load i1, i1* %retval, align 1
ret i1 %9
函数底部有更多内容，但不重要。好了，本文比我预想的要长，下一篇将看一下IR层面的优化对这个函数做了什么。
（感谢Xi Wang与Alex Rosenberg的纠错）。