[分享] 新手指南

[mshockwave (夏克維夫)]

應版友要求 來列個簡單的新手指南和書單好了

首先我個人非常不推 Dragon Book，原因在於他花太多時間在講 Lex/Parse 了

而且也非常多章節都過時了 用字遣詞方面也顯得過於學究不好懂

(Lex/Parse是必須學 但由於現代程式語言不像C/C++，基本上用top-down parser就可以

解決 而top-down parser老實講不需要什麼domain knowledge 所以在學習的過程

個人認為不要花太多時間在 Lex/Parse上)


Engineering a Compiler

個人認為這本書算是比較平衡 也能夠陪伴你比較久的新手教科書：

https://www.amazon.com/Engineering-Compiler-Keith-Cooper/dp/012088478X


Building an Optimizing Compiler

上面那本書的後半章節已經有涵蓋 IR 以及 backend，如果您想在 IR optimization

(通常我都會稱為"middle-end")方面有更深入了解的話 有一本不錯的入門書：

https://tinyurl.com/ybvs54mr

這本書還蠻薄的 程度的話大概只比 Engineering a Compiler 深一些些 算是一本

很不錯的銜接用書


閱讀原始碼

很可惜，就小弟所知 再接下去就沒有「普通」書可以讀了 我個人在這之後就是閱讀

大量的原始碼和paper。其中原始碼特別有幫助 不僅你可以知道怎麼實作 也可以深切

感受到學術與產業界在實務需求的差別 例如：在提到 pointer/alias analysis的時候

文獻一定會提到 Anderson/Steengaards 的演算法，但在LLVM裡面....兩者預設

都沒開啟XDD 最大的原因在於最普通、依靠一堆手寫規則/heuristic的 alias analysis

就已經「夠好了」，用前述的兩個演算法不僅花時間 成果也不見得比較好


至於要挑選GCC還是LLVM來閱讀，由於我還真的完全沒讀過GCC的原始碼（掩面

就不方便比較兩者的優缺點。如果就單講LLVM的話，因為他用的是 modern C++

(C++14)來開發，而且都有把最新的 feature 發揮得淋漓盡致，也將抽象的idea用物件

包裝起來，所以個人認為比較容易理解。除此之外 也是個學習良好C++ programming

習慣的優良範本。但您大概也知道 LLVM專案的規模以接近指數倍的速度增長

如果第一次看到大概感覺像是迷宮一樣，因此改天我會寫個簡單的原始碼研讀指南


系統架構相關書籍

即便 compiler 底下有分很多子領域，但最常見的依然是面向系統底層的需求，例如

針對某個特殊硬體功能做優化。因此熟悉處理器架構基本上也算必修課題之一

相信各位大學一定修過 Computer Architecture，用的不外乎也是暱稱「白算盤」

的 Computer Organization：

https://tinyurl.com/yawxuu8z

這本書已經算不錯了，建議也閱讀他的進階版本：

https://tinyurl.com/y86usjqb

再來如果是結合 compiler 與進階硬體架構的書，就不得不推 "The Blue Book":

https://tinyurl.com/y924fkmo

這本書我個人是視為聖經 因為雖然裡面只focus在各種層級的平行化問題

但第一，平行化就算過幾十年還是一個難解的問題XDD。第二，該書前三章提出的

dependency analysis 後來變成編譯器開發最重要的基石之一。可以用在非常廣泛的

問題上

除此之外雖然他是在本世紀初出版 但裡面非常多針對特定硬體功能的優化 現在

(意外地)依然可以用


目前就想到這些 如有其他建議歡迎來補充！

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 169.234.228.195 (美國)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/CompilerDev/M.1592370461.A.B56.html
※ 編輯: mshockwave (169.234.228.195 美國), 06/17/2020 13:08:15
推 b0920075: 如果想看實作玩具級編譯器的書或 project 請問有沒有推
→ b0920075: 薦哪些是比較友好的？
推 JackChung: MLIR簡單好用
→ Lipraxde: llvm kaleidoscope
推 flypaper: 我覺得gcc難入手許多 常常想要理解某個API的用途就花很
→ flypaper: 多時間 巨集重重 模組化沒llvm清楚 有時候想用gdb也沒方
→ flypaper: 向 不過也有可能是我的慧根不夠就是了
推 Dracarys: 坐等原始碼研讀指南
推 LLVMBackend: 這是小弟最近入門llvm所記錄的一些心得
→ LLVMBackend: https://llvmphighter.blogspot.com/
推 nevak: 這篇值得自m
推 JameC: 太晚發現這個版了，好多有用的資訊，推
推 argc: 感謝分享
推 kkk99923: 推推
推 cseslowpoke: 推