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）

1. *重新理解 value --> use（每个IR就是一个value，SSA）
2. builder.GetInsertBlock(); //Codegen: 先有cfg框架，TDD？
3. if-then-else及for循环：需用PHI合并？（重点）
4. 优化步（IR层）
   1. $ clang -S -O0 -emit-llvm test.cpp
   2. $ 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）
5. 3层概念：Function::iterator --> BasicBlock::iterator --> i->getOpcodeName()
6. 别名分析（AA）
   1. AliasAnalysis：导出AliasResult、ModRefResult（*）
   2. alias(a,b)：--> MustAlias（肯定是）、PartialAlias、MayAlias、NoAlias
   3. getAdjustedAnalysisPointer：当用多继承实现了分析接口？
7. $ opt
   1. --aa-eval ...
   2. --print-dom-info ... （什么是dominator tree？）
   3. --count-aa -basicaa -licm ...
8. ImmutablePass --> 转换步
   1. LLVMPassManagerRef PM: unwrap(PM)->add(pass);
   2. 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

9. 函数调用内联
   1. class MyInliner : public Inliner {

      ...

      bool runOnSCC(CallGraphSCC& );

   2. InlineCost: getAlways()/getNever() //这算枚举常量吗
   3. Function* callee = callsite.getCalledFunction();
10. $ opt -memcpyopt
    1. 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);
    2. 转换后：call void @llvm.memset.p0i8.i64(..., i8 -1, i64 12, ...);
11. Combining IR（指令序列的替换，Machine dep.）
    1. 高效的模式匹配是关键!
12. LICM（循环不变式外提）
    1. 其他：loop-rotate/-unswitch/-unroll
13. 重结合表达式（注意，这些都是标量变换）
14. Vectorizing IR
    1.  ? bool matchFlatReduction(PHINode*, BinaryOp*, *DL);
15. 目标无关的代码生成
    1. SelectionDAG合法化
       1. SDNode: target lowering
       2. --> MachineSDNode（.td -->tablegen .inc）拓扑排序/线性化（‘指令调度’?）
    2. 寄存器分配
    3. Code emission
       1. addPassesToEmitFile
       2. AsmPrinter
       3. 'llc'
       4. MCStreamer
    4. 寄存器分配
16. * 可视化CFG：GraphViz
17. TableGen（最难理解的东西就是这个！）
    1. 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>;

       ...

18. *定义指令集：#see X86InstrInfo.td
19. MachineFunction, MachineBasicBlock, MachineInstr（addOperand/MemOperand，隐式参数？？）
20. 实现MachineInstrBuilder
    1. BuildMI*
21. 实现MBB
    1. Predecessors/Successors
    2. SplitCriticalEdge*
22. 实现MF
    1. -ConstantPool, -FrameInfo, -FunctionInfo, -RegisterInfo, ...
23. 编写一个指令选择器
24. Legalizing SelectionDAG（如i64-->i32）
25. Optimizing SelectionDAG
    1. DAGCombine.cpp ?
26. 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）
27. 指令调度（线性化）：DFS，TopSort
28. 优化机器代码：到这里，仍然是SSA形式？
    1. 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？）
    2. 分析live intervals（活跃区间）
    3. 分配寄存器/SSA解构：phi -> copy
    4. *插入prologue-epilogue代码
    5. TCO
    6. Sibling CO（C++11里的完美转发？）
29. *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！）
    1. 定义calling convention（cc）
    2. 定义指令集
    3. frame lowering（？）
    4. sub target（如ARM Neon，Intel SSE/AVX）
    5. lowering到多个指令（汇编语言中的‘伪指’）
    6. 注册target
30. LLVM应用
    1. 异常：__cxa_throw/begin_catch/end_catch
    2. santizer：shadow内存（hook malloc/free），--> Valgrind
    3. GC：@llvm.gcroot / .statepoint
    4. toJS
    5. bugpoint（类似于git bisect，用于定位LLVM Pass的实现错误）
    6. LLDB（操作的是LLVM最终生成的目标平台机器指令？）
    7. utility步
    8. ClangStaticAnalyzer：符号执行（all path？）；ExplodedGraph