优化流水线总装
复习
- 常量折叠与常量传播：把常量算掉、传开
- 无用代码删除：去掉白算或走不到的代码
- 循环优化与函数内联：减少重复工作，并为其它优化创造机会
TL;DR
- 优化不是一步完成，而是一条“流水线”
- 多个优化依次进行，还会相互配合、互相引出机会
- 一轮常常不够，要反复几轮直到稳定
- 每一步都必须保持行为不变
正文
这一章是优化部分的收尾。前几章分别讲了常量折叠、无用代码删除、公共子表达式消除、循环优化、内联、跨过程分析……它们不是各自独立的，而是串成一条流水线，协同工作。
优化会“互相喂饭”
单个优化已经有用，但它们真正的威力，来自彼此配合：
- 常量传播把变量变成常量后，常量折叠又能算掉更多表达式
- 折叠之后，一些条件变成恒真或恒假，无用代码删除就能砍掉整段分支
- 删掉分支后，控制流变简单，公共子表达式消除和循环优化又有了新空间
你看，一个优化制造出的新局面，常常正是另一个优化想要的。 所以，编译器会把这些优化按一定顺序排好，让它们一个接一个地跑。
一轮不够，要反复跑
更麻烦的是：跑一轮往往不够。
因为某种优化可能为前面已经跑过的优化，制造出新的机会。比如常量传播在最后又暴露出一个可折叠的表达式，那就得再折一次。于是，编译器的做法是反复运行这条流水线，直到程序不再发生变化（达到一个“不动点”）。
这和前面数据流分析“迭代到稳定”，是同一个思路：只要还能改进，就继续，直到改不动为止。 当然，为了不让编译时间失控，实际编译器也会设一个轮数上限。
快，也是要权衡的
最后提醒一件事：优化并不是越多越好、级别越高越快。
- 优化会让编译变慢：分析、改写都要花时间 - 越激进的优化，收益越不确定，有时甚至因代码膨胀而变慢 - 所以编译器提供不同优化级别：开发时用低级别图快，发布时用高级别图快（运行快）
又是取舍。 编译器的“快”，分两种：编译过程本身要快，还是生成出来的程序要快。两者常常此消彼长。
至此，“把程序改快”这一阶段就完成了。接下来，我们要把优化好的中间表示，真正落到机器指令上——这就是编译器的后端。
思考题 1
为什么优化通常要“反复几轮”，而不是一遍过？
思考题 2
优化级别越高，生成出来的程序一定越快吗？
小结
知识点
- 多个优化串成流水线，彼此配合
- 一种优化常为另一种制造新机会
- 需反复运行直到程序不再变化
- 优化级别是编译时间与运行性能的权衡
参考资料
- Wikipedia(zh)：编译器优化：优化流水线与级别
- Wikipedia(zh)：优化编译器：执行多种优化的编译器
思考题答案（仅供参考）
思考题 1
因为某种优化常常为已经跑过的优化制造出新的机会，例如常量传播在后续又暴露出可折叠的表达式。若只跑一遍就会漏掉这些新机会，所以要反复运行，直到程序不再变化为止。
思考题 2
不一定。更高的优化级别通常让运行更快，但可能使编译时间显著增加，而且越激进的优化收益越不确定，有时还会因代码体积膨胀、缓存不友好而变慢。所以“更高级别”不等于“一定更快”，仍需权衡。
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设计师 | 南国微雪