LLVM является одной из самых влиятельных и прогрессивных платформ компиляции, которая постоянно совершенствуется, предлагая разработчикам новые инструменты и возможности. Одним из ключевых компонентов LLVM является интегрированный ассемблер, ответственным за преобразование промежуточного кода в машинные инструкции. Основой его внутренней архитектуры служат так называемые фрагменты — минимальные единицы информации, объединяющие инструкции, данные, директивы выравнивания и другую span-зависимую информацию. История разработки сегментов и фрагментов в LLVM начинается в 2009 году. Тогда архитектура была достаточно простой, ведь в приоритете стоял не максимальный уровень производительности, а функциональная базовая реализация.
Однако с ростом числа поддерживаемых процессорных архитектур и введением новых функциональных возможностей, таких как поддержка Mach-O, NativeClient, Hexagon, RISC-V и LoongArch, внутреннее устройство фрагментов превратилось в сложную паутину взаимозависимостей. Эта сложность замедляла развитие и оптимизацию ассемблера. Одним из важнейших шагов на пути к решению возникших проблем стало уменьшение размера объектов MCFragment. В предыдущих версиях архитектуры размер MCFragment был недостаточно мал для эффективной работы с большими объемами кода. Оптимизации, такие как уменьшение числа встроенных элементов MCInst, перенос некоторых данных в более узкие структуры и переход с двусвязных списков на односвязные, позволили значительно сократить затраты памяти.
Это ускорило работу с фрагментами и облегчило их управление. Проблема хранения содержимого и фикспов (fixups) в SmallVector была выявлена как узкое место. Маленькие объемы данных, характерные для каждого фрагмента, плохо масштабировались при хранении внутри небольших векторов, что приводило к неэффективному использованию памяти и замедлению операций освобождения ресурсов из-за отсутствия тривиальных деструкторов. В 2024 году концепция выноса содержимого и фикспов за пределы класса фрагмента получила развитие. Фактически данные стали храниться в родительской секции MCSection отдельными хранилищами, благодаря чему упростилась логика деструкторов и повысилась локальность данных.
Редизайн MCRelaxableFragment также стал важным этапом. Ранее он содержал экземпляр MCInst, который имел нетривиальный деструктор, что замедляло очистку памяти. Новый подход предполагает хранение только ссылок на операнды внутри самого MCRelaxableFragment, распределяя операнды в родительской секции. Такой механизм минимизирует нагрузку и повышает эффективность работы с инструкциями, особенно в архитектурах, требующих специальных флагов, например, у x86 для префикса EVEX. Другой масштабный шаг в оптимизации — это внедрение разделения каждого фрагмента на фиксированную часть и переменный хвост.
Такая концепция позволяет хранить в едином фрагменте инструкции или данные, у которых фиксированная часть не меняется, а переменная может видоизменяться во время процессов спан-зависимой релаксации или выравнивания. Это заметно сокращает количество фрагментов, необходимых для представления кода, что положительно сказывается на скорости работы и потреблении памяти. Особенно важным стало улучшение механизма создания фрагментов, так называемая "жадная" (eager) стратегия. Если раньше при кодировании каждой инструкции требовалась проверка, есть ли в текущем фрагменте переменный хвост, что замедляло процесс, то теперь поддерживается invariant — текущий фрагмент не имеет переменного хвоста. Это устраняет избыточные проверки при добавлении данных, позволяя существенно ускорить генерацию кода.
Введение немедленного старта нового фрагмента при необходимости размещения переменного хвоста способствует лучшей организации внутренней структуры ассемблера. Изначально фиксированное содержимое фрагмента находилось в отдельных контейнерах, что приводило к распылению данных по памяти и ухудшению локальности доступа. Современный подход использует так называемые trailing data — гибкие массивы, расположенные непосредственно за объектом MCFragment в памяти. Такой метод улучшает кэш-производительность и минимизирует накладные расходы на хранение служебной информации о содержимом и позиции фикспов. Применение специального bump allocator позволило эффективно управлять памятью, выделяя фрагменты и их содержимое в одном смежном блоке.
Несмотря на масштабные улучшения, разработчикам пришлось отказаться от устаревших и громоздких функций, таких как NativeClient bundle alignment mode. Этот режим, введённый в 2012 году, добавлял NOP-наполнение для выравнивания команд по 32-байтовым границам, обеспечивая строгую проверку безопасности. Хотя концепция была революционной, реализация во внутренностях LLVM привносила значительные накладные расходы и усложняла код. После длительного периода поддержки к 2025 году он был окончательно удалён, что упростило ядро ассемблера и повысило производительность. Опыт внедрения этих изменений подтвердил одно из ключевых правил в разработке сложных систем: ранние архитектурные решения оказывают долгосрочное и неизбежное влияние на развитие всего проекта.
Начальные упрощения, сделанные для быстрого старта, зачастую становятся препятствиями для дальнейших улучшений. Появление новых функций и опций часто приводит к «каскаду» изменений, когда исправления и оптимизации распространяются по всему, на первый взгляд, независимому коду, создавая эффект снежного кома. Возникает ещё один феномен, связанный с переносом и копированием решений между архитектурами – своего рода программирование «под копирку». В частности, воплощение поддержки WebAssembly во многом заимствовало код и концепции из ELF, что вызвало избыточность и усложнение реализации. Аналогичная ситуация наблюдается с архитектурой LoongArch, которая использует механизм релаксации, скопированный из RISC-V, что увеличивает объем поддержки и усложняет сопровождение кода.
Подобные примеры подчёркивают, насколько важно при проектировании модулей учитывать возможность повторного использования с минимальными затратами на адаптацию. Современные изменения в LLVM MC и интегрированном ассемблере не только повысили скорость и эффективность генерации машинного кода, но и улучшили архитектуру памяти, уменьшили размеры внутренних структур и сократили зависимости. В совокупности это делает платформу более поддерживаемой и открывает путь для внедрения новых функций в будущем. Не менее интересен исторический взгляд на то, как уже много десятилетий назад подобные задачи решались в других известных инструментах. Например, GNU Assembler (GAS), имеющий свою историю с конца 1980-х, показал впечатляющие идеи по управлению фрагментами и релаксацией, которые даже сегодня остаются вдохновляющими.
Его использование гибких массивов непосредственно в структуре фрагмента, а также выделение памяти с помощью обстаков (obstacks), фактически предвосхитило современные методы LLVM. Это говорит о высоком инженерном уровне разработчиков того времени и служит отличным примером, как глубокое понимание предметной области влияет на качество решений. В конце концов, оптимизация фрагментов в LLVM интегрированном ассемблере – это продвижение от громоздких, неэффективных и жестко связанных конструкций к гибкой, быстро адаптирующейся и легко поддерживаемой системе. Современные решения позволяют эффективно работать с разнообразными архитектурами и их особенностями, минимизировать накладные расходы и ускорить процесс сборки программного кода. Такой прогресс является обязательной составляющей для современного развития компилятора и создания эффективных инструментов для программирования.
LLVM продолжит развиваться, совершенствуя интегрированный ассемблер и другие компоненты, исходя из опыта сообщества и вкладов многих талантливых разработчиков. Понимание эволюции и тонкостей архитектуры фрагментов помогает не только оценить проделанную работу, но и вдохновляет на дальнейшие инновации в области системного программирования и компиляционных технологий.
