LLVM Cookbook读书笔记（本书的缺点是直接展示大量Sample代码，对SSA/phi并没有怎么解释，TableGen部分也没讲清楚）

LLVM Cookbook（Packt，2015）

*重新理解 value --> use（每个IR就是一个value，SSA）
builder.GetInsertBlock(); //Codegen: 先有cfg框架，TDD？
if-then-else及for循环：需用PHI合并？（重点）
优化步（IR层）

$ clang -S -O0 -emit-llvm test.cpp
$ opt -O1 -S test.ll （注意：中间分析结果可以共享，如以文件数据库的形式，或VS里的.pdb）

3层概念：Function::iterator --> BasicBlock::iterator --> i->getOpcodeName()
别名分析（AA）

AliasAnalysis：导出AliasResult、ModRefResult（*）
alias(a,b)：--> MustAlias（肯定是）、PartialAlias、MayAlias、NoAlias
getAdjustedAnalysisPointer：当用多继承实现了分析接口？

$ opt

--aa-eval ...
--print-dom-info ... （什么是dominator tree？）
--count-aa -basicaa -licm ...

ImmutablePass --> 转换步

LLVMPassManagerRef PM: unwrap(PM)->add(pass);
例，实现DCE（死代码终止），主要思路：开始假设所有IR为dead，然后从根开始，传播liveness
for(Use& OI : inst->operands()) {
if(Instruction* inst_refed = dyn_cast<Instruction>(OI)){ ... //记录到livelist
} for(Instruction& I : inst_range(F)) { ...//第2遍，过滤;
I.dropAllReferences();
} for(Instruction*& I : deadlist)
I->eraseFromParent();
//注意这里的多遍遍历的处理代码；这让我想起了jQuery作者用正则表达式多遍替换实现的Processing.js

函数调用内联

class MyInliner : public Inliner {
...bool runOnSCC(CallGraphSCC& );

InlineCost: getAlways()/getNever() //这算枚举常量吗
Function* callee = callsite.getCalledFunction();

$ opt -memcpyopt

转换前：call void @llvm.memcpy.p0i8.p0i8.i64(i8* %arr_i8, i8* bitcast([3 x i32] * @cst to i8*), i64 12, i32 4, i1 false);
转换后：call void @llvm.memset.p0i8.i64(..., i8 -1, i64 12, ...);

Combining IR（指令序列的替换，Machine dep.）

高效的模式匹配是关键!

LICM（循环不变式外提）

其他：loop-rotate/-unswitch/-unroll

重结合表达式（注意，这些都是标量变换）
Vectorizing IR

? bool matchFlatReduction(PHINode*, BinaryOp*, *DL);

目标无关的代码生成

SelectionDAG合法化

SDNode: target lowering
--> MachineSDNode（.td -->tablegen .inc）拓扑排序/线性化（‘指令调度’?）

寄存器分配
Code emission

addPassesToEmitFile
AsmPrinter
'llc'
MCStreamer

寄存器分配

* 可视化CFG：GraphViz
TableGen（最难理解的东西就是这个！）

class SAMPLEReg< bits<16> Enc, string n> : Register<n> { //每个实例代表一个寄存器;
foreach i=0-3 in { //注意这里的in，参考了ML的语法？
def R#i : R<i, "r"#i>;
...

*定义指令集：#see X86InstrInfo.td
MachineFunction, MachineBasicBlock, MachineInstr（addOperand/MemOperand，隐式参数？？）
实现MachineInstrBuilder

BuildMI*

实现MBB

Predecessors/Successors
SplitCriticalEdge*

实现MF

-ConstantPool, -FrameInfo, -FunctionInfo, -RegisterInfo, ...

编写一个指令选择器
Legalizing SelectionDAG（如i64-->i32）
Optimizing SelectionDAG

DAGCombine.cpp ?

从DAG选择指令：SelectionDAGISel（注意这里诡异的ISel后缀，代表指令选择的意思）
指令调度（线性化）：DFS，TopSort
优化机器代码：到这里，仍然是SSA形式？

dce, cse（编译原理里面所谓的‘窥孔优化’？）：类似于IR，只是多了约束检查（比如RISC流水线/延迟槽？）
分析live intervals（活跃区间）
分配寄存器/SSA解构：phi -> copy
*插入prologue-epilogue代码
TCO
Sibling CO（C++11里的完美转发？）

*编写LLVM后端（除非是做CPU，否则实际中用不到）：a Toy backend with r0~r3 + sp + lr（不能再简单了！）

定义calling convention（cc）
定义指令集
frame lowering（？）
sub target（如ARM Neon，Intel SSE/***X）
lowering到多个指令（汇编语言中的‘伪指’）
注册target

LLVM应用

异常：__cxa_throw/begin_catch/end_catch
santizer：shadow内存（hook malloc/free），--> Valgrind
GC：@llvm.gcroot / .statepoint
toJS
bugpoint（类似于git bisect，用于定位LLVM Pass的实现错误）
LLDB（操作的是LLVM最终生成的目标平台机器指令？）
utility步
ClangStaticAnalyzer：符号执行（all path？）；ExplodedGraph