内容简介：代码生成（Code Generation）技术广泛应用于现代的数据系统中。代码生成是将用户输入的表达式、查询、存储过程等现场编译成二进制代码再执行，相比解释执行的方式，运行效率要高得多。尤其是对于计算密集型查询、或频繁重复使用的计算过程，运用代码生成技术能达到数十倍的性能提升。很多大数据产品都将代码生成技术作为卖点，然而事实上他们往往谈论的不是一件事情。比如，之前就有人提问：Spark 1.x 就已经有代码生成技术，为什么 Spark 2.0 又把代码生成吹了一番？其中的原因在于，虽然都是代码生成，但是各
代码生成（Code Generation）技术广泛应用于现代的数据系统中。代码生成是将用户输入的表达式、查询、存储过程等现场编译成二进制代码再执行，相比解释执行的方式，运行效率要高得多。尤其是对于计算密集型查询、或频繁重复使用的计算过程，运用代码生成技术能达到数十倍的性能提升。
当我们谈论代码生成时我们在谈论什么
很多大数据产品都将代码生成技术作为卖点，然而事实上他们往往谈论的不是一件事情。比如，之前就有人提问：Spark 1.x 就已经有代码生成技术，为什么 Spark 2.0 又把代码生成吹了一番？其中的原因在于，虽然都是代码生成，但是各个产品生成代码的粒度是不同的：
- 最简单的，例如 Spark 1.4，使用代码生成技术加速 表达式计算 ；
- Spark 2.0 支持将同一个 Stage 的 多个算子组合编译 成一段二进制；
- 更有甚者，支持将 自定义函数、存储过程 等编译成一段二进制，例如 SQL Server。
本文主要讲上面最简单的表达式编译。让我们通过一个简单的例子，初步了解代码生成的流程。
解析执行的缺陷
在讲代码生成之前，我们回顾一下解释执行。以上面图中的表达式 $X \times 5 + \log (10)$ 为例，计算过程是一个深度优先搜索（DFS）的过程：
- 调用根节点
+的visit()函数：分别调用左、右子节点的visit()再相加； - 调用乘法节点
*的visit()函数：分别调用左、右子节点的visit()再相乘； - 调用变量节点
X的visit()函数：从环境中读取 $X$ 的值以及类型。
（……略）最终，DFS 回到根节点，得到最终结果。
@Override public Object visitPlus(CalculatorParser.PlusContext ctx) {
Object left = visit(ctx.plusOrMinus());
Object right = visit(ctx.multOrDiv());
if (left instanceof Long && right instanceof Long) {
return (Long) left + (Long) right;
} else if (left instanceof Long && right instanceof Double) {
return (Long) left + (Double) right;
} else if (left instanceof Double && right instanceof Long) {
return (Double) left + (Long) right;
} else if (left instanceof Double && right instanceof Double) {
return (Double) left + (Double) right;
}
throw new IllegalArgumentException();
}
上述过程中有几个显而易见的性能问题：
- 涉及到大量的 虚函数调用 、即函数绑定的过程，例如
visit()函数； - 在计算之前不能确定类型，因而各个算子的实现中会出现很多 动态类型判断 ，例如：如果
+左边是 DECIMAL 类型，而右边是 DOUBLE，需要先把左边转换成 DOUBLE 再相加； - 递归中的 函数调用打断了计算过程 ，不仅调用本身需要额外的指令，而且函数调用传参是通过栈完成的，不能很好的利用寄存器（这一点在现代的编译器和硬件体系中已经有所缓解，但显然比不上连续的计算指令）。
代码生成基本过程
代码生成执行，顾名思义，最核心的部分是生成出我们需要的执行代码。
拜编译器所赐，我们并不需要写难懂的汇编或字节码。在 native 程序中，通常用 LLVM 的中间语言（IR）作为生成代码的语言。而 JVM 上更简单，因为 Java 编译本身很快，利用运行在 JVM 上的轻量级编译器 janino，我们可以直接生成 Java 代码。
无论是 LLVM IR 还是 Java 都是静态类型的语言，在生成的代码中再去判断类型显然不是个明智的选择。 通常的做法是在编译之前就确定所有值的类型 。幸运的是，表达式和 SQL 执行计划都可以事先做类型推导。
所以，综上所述，代码生成往往是个 2-pass 的过程： 先做类型推导，再做真正的代码生成 。第一步中，类型推导的同时其实也是在检查表达式是否合法，因此很多地方也称之为 验证（Validate） 。
在代码生成完成后，调用编译器，我们就编译出了所需的函数（类），直接调用即可得到计算结果。如果函数包含参数，例如上面例子中的 X ，每次计算可以传入不同的参数，编译一次、计算多次。
以下的代码实现都可以在 GitHub 项目 fuyufjh/calculator 找到。
验证（Validate）
为了尽可能简单，例子中仅涉及两种类型：Long 和 Double
这一步中，我们将合法的表达式 AST 转换成 Algebra Node，这是一个递归语法树的过程，下面是一个例子（由于 Plus 接收 Long/Double 的任意类型组合，所以此处没有做类型检查）：
@Override public AlgebraNode visitPlus(CalculatorParser.PlusContext ctx) {
return new PlusNode(visit(ctx.plusOrMinus()), visit(ctx.multOrDiv()));
}
AlgebraNode 接口定义如下：
public interface AlgebraNode {
DataType getType(); // Validate 和 CodeGen 都会用到
String generateCode(); // CodeGen 使用
List<AlgebraNode> getInputs();
}
实现类大致与 AST 的中的节点相对应，如下图。
对于加法，类型推导的过程很简单——如果两个操作数都是 Long 则结果为 Long，否则为 Double。
@Override public DataType getType() {
if (dataType == null) {
dataType = inferTypeFromInputs();
}
return dataType;
}
private DataType inferTypeFromInputs() {
for (AlgebraNode input : getInputs()) {
if (input.getType() == DataType.DOUBLE) {
return DataType.DOUBLE;
}
}
return DataType.LONG;
}
生成代码
依旧以加法为例，利用上面实现的 getType() ，我们可以确定输入、输出的类型，生成出强类型的代码：
@Override public String generateCode() {
if (getLeft().getType() == DataType.DOUBLE && getRight().getType() == DataType.DOUBLE) {
return "(" + getLeft().generateCode() + " + " + getRight().generateCode() + ")";
} else if (getLeft().getType() == DataType.DOUBLE && getRight().getType() == DataType.LONG) {
return "(" + getLeft().generateCode() + " + (double)" + getRight().generateCode() + ")";
} else if (getLeft().getType() == DataType.LONG && getRight().getType() == DataType.DOUBLE) {
return "((double)" + getLeft().generateCode() + " + " + getRight().generateCode() + ")";
} else if (getLeft().getType() == DataType.LONG && getRight().getType() == DataType.LONG) {
return "(" + getLeft().generateCode() + " + " + getRight().generateCode() + ")";
}
throw new IllegalStateException();
}
注意，目前代码还是以 String 形式存在的，递归调用的过程中通过字符串拼接，一步步拼成完整的表达式函数。
以表达式 a + 2*3 - 2/x + log(x+1) 为例，最终生成的代码如下：
(((double)(a + (2 * 3)) - ((double)2 / x)) + java.lang.Math.log((x + (double)1)))
其中， a 、 x 都是未知数，但类型是已经确定的，分别是 Long 型和 Double 型。
编译器编译
Janino 是一个流行的轻量级 Java 编译器，与常用的 javac 相比它最大的优势是：可以在 JVM 上直接调用，直接在进程内存中运行编译，速度很快。
上述代码仅仅是一个表达式、并不是完整的 Java 代码，但 janino 提供了方便的 API 能直接编译表达式：
ExpressionEvaluator evaluator = new ExpressionEvaluator(); evaluator.setParameters(parameterNames, parameterTypes); // 输入参数名及类型 evaluator.setExpressionType(rootNode.getType() == DataType.DOUBLE ? double.class : long.class); // 输出类型 evaluator.cook(code); // 编译代码
实际上，你也可以手工拼接出如下的类代码，交给 janino 编译，效果是完全相同的：
class MyGeneratedClass {
public double calculate(long a, double x) {
return (((double)(a + (2 * 3)) - ((double)2 / x)) + java.lang.Math.log((x + (double)1)));
}
}
最后，依次输入所有参数即可调用刚刚编译的函数：
Object result = evaluator.evaluate(parameterValues);
References
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
MATLAB智能算法30个案例分析
史峰、王辉、胡斐、郁磊 / 北京航空航天大学出版社 / 2011-7-1 / 39.00元
MATLAB智能算法30个案例分析，ISBN：9787512403512，作者：史峰，王辉 等编著一起来看看 《MATLAB智能算法30个案例分析》 这本书的介绍吧!
