Rust GCC JIT编译插件库gccjit的使用:实现动态代码生成与即时编译功能

Rust GCC JIT编译插件库gccjit的使用:实现动态代码生成与即时编译功能

gccjit.rs - libgccjit的Rust绑定

这个仓库包含了对libgccjit的高级Rust绑定。原始绑定位于本仓库中的gccjit_sys目录。

构建和运行

使用本项目需要你的机器上已安装libgccjit.so。你可以从发行版的包管理器中获取它。在Ubuntu上可能无法通过apt-get获取,需要从源码构建。

安装好libgccjit.so后,简单的运行:

cargo build

就可以构建项目。目前没有太多单元测试,但可以通过cargo test运行现有测试。

示例

目前有四个示例位于examples/目录中:

  1. square_function - 平方函数,简单的代码生成示例
  2. factorial - 阶乘函数,涉及递归和条件跳转的更复杂示例。在O3优化级别下gcc会移除所有递归
  3. hello_world - 从JIT编译代码调用Rust函数的示例
  4. brainfuck - brainfuck语言的提前编译器。考虑到使用libgccjit的简易性,其速度非常令人印象深刻

基准测试

与Haskell编写的简单解释器对比:

sierpinski_triangle, haskell:
   real     0m0.052s
   user     0m0.026s
   sys      0m0.004s
sierpinski_triangle, libgccjit AOT:
   real     0m0.001s
   user     0m0.000s
   sys      0m0.001s
sierpinski_triangle, libgccjit JIT:
   real     0m0.140s
   user     0m0.106s
   sys      0m0.028s
   
mandlebrot_set, haskell:
   real     16m0.317s
   user     15m53.721s
   sys      0m6.291s
mandlebrot_set, libgccjit AOT:
   real     0m1.392s
   user     0m1.374s
   sys      0m0.004s
mandlebrot_set, libgccjit JIT
   real     0m5.498s
   user     0m5.446s
   sys      0m0.041s

在sierpinski三角形测试中解释器优于JIT,但在mandlebrot集合测试中JIT远超解释器(快170倍)

完整示例代码

以下是square_function示例的完整代码:

use gccjit::{Context, Result};

fn main() -> Result<()> {
    // 创建上下文
    let ctx = Context::default();
    
    // 设置选项
    ctx.set_option(gccjit::OptimizationLevel::None);
    
    // 创建函数参数类型
    let param_type = ctx.new_type::<i32>();
    
    // 创建函数类型(接受i32,返回i32)
    let fn_type = ctx.new_function_type(
        param_type,
        &[param_type],
        false
    );
    
    // 创建函数
    let func = ctx.new_function(
        None, // 无链接
        fn_type,
        "square",
    );
    
    // 获取参数
    let param = func.get_param(0).unwrap();
    
    // 创建基本块
    let block = func.new_block("entry");
    
    // 计算平方: param * param
    let result = block.new_mul(None, param, param);
    
    // 返回结果
    block.end_with_return(None, result);
    
    // 编译为内存中的代码
    let jit_result = ctx.compile()?;
    
    // 获取函数指针
    let square: extern "C" fn(i32) -> i32 = unsafe { jit_result.get_function("square") }?;
    
    // 测试函数
    println!("5 squared is {}", square(5));
    println!("10 squared is {}", square(10));
    
    Ok(())
}

安装

在你的项目目录中运行以下Cargo命令:

cargo add gccjit

或者在Cargo.toml中添加:

gccjit = "2.9.0"

错误处理

目前,如果API调用不正确,gccjit会向标准错误输出打印错误信息。API返回null时没有惩罚(Rust永远不会解引用不透明指针,gccjit也不会解引用null指针),但除了标准错误上的消息外,没有其他指示告诉用户出了问题。


1 回复

Rust GCC JIT编译插件库gccjit的使用:实现动态代码生成与即时编译功能

gccjit是GCC提供的JIT(Just-In-Time)编译接口,允许在运行时生成和编译代码。Rust通过gccjit库可以方便地使用这一功能。

基本介绍

gccjit库提供了以下核心功能:

  • 运行时生成LLVM IR中间代码
  • 即时编译生成机器码
  • 动态链接和执行生成的代码
  • 支持多种优化级别

使用方法

1. 添加依赖

首先在Cargo.toml中添加依赖:

[dependencies]
gccjit = "0.6"

2. 基本示例

下面是一个简单的例子,演示如何创建一个函数并执行它:

use gccjit::{Context, FunctionType, RValue};

fn main() {
    // 创建JIT上下文
    let ctx = Context::default();
    
    // 设置输出类型为汇编文件(用于调试)
    ctx.set_dump_code(true, "output.s");
    
    // 创建函数参数类型
    let param_type = ctx.new_type::<i32>();
    
    // 创建函数类型 (接受两个i32参数,返回i32)
    let fn_type = FunctionType::new(param_type, &[param_type, param_type]);
    
    // 创建函数
    let fn_add = ctx.new_function(
        None,           // 无链接作用域
        fn_type,
        "add",          // 函数名
    );
    
    // 获取函数参数
    let params = fn_add.get_params();
    let a = params[0];
    let b = params[1];
    
    // 创建函数体: return a + b;
    let block = fn_add.new_block("entry");
    let sum = block.add(a, b);
    block.end_with_return(sum);
    
    // 编译上下文
    let result = ctx.compile();
    
    // 获取编译后的函数指针
    let add_fn: extern "C" fn(i32, i32) -> i32 = unsafe { result.get_function("add").unwrap() };
    
    // 调用JIT编译的函数
    println!("3 + 5 = {}", add_fn(3, 5));
}

3. 更复杂的例子:生成循环

use gccjit::{Context, FunctionType, RValue};

fn main() {
    let ctx = Context::default();
    ctx.set_optimization_level(gccjit::OptimizationLevel::None);
    
    // 创建函数类型: int sum(int n)
    let int_type = ctx.new_type::<i32>();
    let fn_type = FunctionType::new(int_type, &[int_type]);
    
    let fn_sum = ctx.new_function(None, fn_type, "sum");
    
    let n = fn_sum.get_params()[0];
    let block = fn_sum.new_block("entry");
    
    // 创建局部变量
    let i = block.new_local(int_type, "i");
    let total = block.new_local(int_type, "total");
    
    // i = 0
    block.assign(i, ctx.new_rvalue(0));
    // total = 0
    block.assign(total, ctx.new_rvalue(0));
    
    // 创建循环条件块和循环体块
    let cond_block = fn_sum.new_block("cond");
    let body_block = fn_sum.new_block("body");
    let exit_block = fn_sum.new_block("exit");
    
    // 跳转到条件检查块
    block.end_with_jump(cond_block);
    
    // 条件检查: i < n
    let cond = cond_block.lt(i, n);
    cond_block.end_with_conditional(cond, body_block, exit_block);
    
    // 循环体: total += i; i++
    let new_total = body_block.add(total, i);
    body_block.assign(total, new_total);
    let new_i = body_block.add(i, ctx.new_rvalue(1));
    body_block.assign(i, new_i);
    body_block.end_with_jump(cond_block);
    
    // 退出块: return total
    exit_block.end_with_return(total);
    
    // 编译并执行
    let result = ctx.compile();
    let sum_fn: extern "C" fn(i32) -> i32 = unsafe { result.get_function("sum").unwrap() };
    
    println!("sum(10) = {}", sum_fn(10)); // 输出45 (0+1+2+...+9)
}

高级功能

1. 结构体支持

use gccjit::{Context, FunctionType, RValue};

fn main() {
    let ctx = Context::default();
    
    // 定义Point结构体
    let point_type = ctx.new_struct_type("Point", &[
        ctx.new_field("x", ctx.new_type::<f64>()),
        ctx.new_field("y", ctx.new_type::<f64>()),
    ]);
    
    // 创建函数: double distance(Point* p)
    let fn_type = FunctionType::new(
        ctx.new_type::<f64>(),
        &[point_type.make_pointer()],
    );
    
    let fn_distance = ctx.new_function(None, fn_type, "distance");
    let p = fn_distance.get_params()[0];
    let block = fn_distance.new_block("entry");
    
    // 访问结构体字段
    let x = block.deref(block.access_field(p, 0));
    let y = block.deref(block.access_field(p, 1));
    
    // 计算x*x + y*y
    let x_sq = block.mul(x, x);
    let y_sq = block.mul(y, y);
    let sum = block.add(x_sq, y_sq);
    
    // 调用sqrt函数
    let sqrt = ctx.get_builtin_function("sqrt");
    let distance = block.call(sqrt, &[sum]);
    
    block.end_with_return(distance);
    
    // 编译并测试
    let result = ctx.compile();
    let distance_fn: extern "C" fn(*const ()) -> f64 = unsafe { result.get_function("distance").unwrap() };
    
    #[repr(C)]
    struct Point {
        x: f64,
        y: f64,
    }
    
    let p = Point { x: 3.0, y: 4.0 };
    println!("distance = {}", distance_fn(&p as *const _ as *const ())); // 输出5.0
}

2. 调试信息生成

use gccjit::{Context, Location};

fn main() {
    let ctx = Context::default();
    
    // 启用调试信息
    ctx.set_debug_info(
        gccjit::DebugInfo::Full,
        "jit_example.rs",  // 源文件名
        ".",              // 工作目录
        "",              // 无额外参数
    );
    
    // 创建位置信息(用于调试)
    let loc = ctx.new_location("jit_example.rs", 10, 0);
    
    // 创建函数
    let int_type = ctx.new_type::<i32>();
    let fn_type = FunctionType::new(int_type, &[]);
    let fn_test = ctx.new_function(None, fn_type, "test");
    
    let block = fn_test.new_block_with_location("entry", loc);
    block.end_with_return(ctx.new_rvalue(42));
    
    // 编译为可执行文件(包含调试信息)
    ctx.compile_to_file(gccjit::OutputKind::Executable, "jit_example");
}

完整示例

下面是一个结合了结构体和循环的完整示例,演示如何计算一组点的平均距离:

use gccjit::{Context, FunctionType, RValue};

fn main() {
    let ctx = Context::default();
    ctx.set_optimization_level(gccjit::OptimizationLevel::Aggressive);
    
    // 1. 定义Point结构体
    let point_type = ctx.new_struct_type("Point", &[
        ctx.new_field("x", ctx.new_type::<f64>()),
        ctx.new_field("y", ctx.new_type::<f64>()),
    ]);
    let point_ptr_type = point_type.make_pointer();
    
    // 2. 创建distance函数
    let fn_distance_type = FunctionType::new(
        ctx.new_type::<f64>(),
        &[point_ptr_type, point_ptr_type],
    );
    let fn_distance = ctx.new_function(None, fn_distance_type, "distance");
    
    let p1 = fn_distance.get_params()[0];
    let p2 = fn_distance.get_params()[1];
    let block = fn_distance.new_block("entry");
    
    // 计算两点间距离
    let x1 = block.deref(block.access_field(p1, 0));
    let y1 = block.deref(block.access_field(p1, 1));
    let x2 = block.deref(block.access_field(p2, 0));
    let y2 = block.deref(block.access_field(p2, 1));
    
    let dx = block.sub(x1, x2);
    let dy = block.sub(y1, y2);
    let dx_sq = block.mul(dx, dx);
    let dy_sq = block.mul(dy, dy);
    let sum = block.add(dx_sq, dy_sq);
    
    let sqrt = ctx.get_builtin_function("sqrt");
    let distance = block.call(sqrt, &[sum]);
    block.end_with_return(distance);
    
    // 3. 创建average_distance函数
    let fn_avg_type = FunctionType::new(
        ctx.new_type::<f64>(),
        &[point_ptr_type, ctx.new_type::<usize>()],
    );
    let fn_avg = ctx.new_function(None, fn_avg_type, "average_distance");
    
    let points = fn_avg.get_params()[0];
    let count = fn_avg.get_params()[1];
    let block = fn_avg.new_block("entry");
    
    // 创建局部变量
    let sum = block.new_local(ctx.new_type::<f64>(), "sum");
    let i = block.new_local(ctx.new_type::<usize>(), "i");
    block.assign(sum, ctx.new_rvalue(0.0));
    block.assign(i, ctx.new_rvalue(0));
    
    // 创建循环块
    let cond_block = fn_avg.new_block("cond");
    let body_block = fn_avg.new_block("body");
    let exit_block = fn_avg.new_block("exit");
    
    block.end_with_jump(cond_block);
    
    // 条件检查: i < count-1
    let count_minus_1 = block.sub(count, ctx.new_rvalue(1));
    let cond = cond_block.lt(i, count_minus_1);
    cond_block.end_with_conditional(cond, body_block, exit_block);
    
    // 循环体
    // 计算points[i]和points[i+1]的距离
    let p_i = body_block.add(points, block.mul(i, ctx.new_rvalue(point_type.get_size())));
    let p_i_plus_1 = body_block.add(points, block.mul(
        block.add(i, ctx.new_rvalue(1)),
        ctx.new_rvalue(point_type.get_size())
    ));
    
    let dist = body_block.call(fn_distance, &[p_i, p_i_plus_1]);
    let new_sum = body_block.add(sum, dist);
    body_block.assign(sum, new_sum);
    
    // i++
    let new_i = body_block.add(i, ctx.new_rvalue(1));
    body_block.assign(i, new_i);
    body_block.end_with_jump(cond_block);
    
    // 退出块: return sum / (count-1)
    let count_f = exit_block.convert(count, ctx.new_type::<f64>());
    let count_minus_1_f = exit_block.sub(count_f, ctx.new_rvalue(1.0));
    let avg = exit_block.div(sum, count_minus_1_f);
    exit_block.end_with_return(avg);
    
    // 编译
    let result = ctx.compile();
    
    // 获取函数指针
    let avg_fn: extern "C" fn(*const (), usize) -> f64 = unsafe {
        result.get_function("average_distance").unwrap()
    };
    
    // 测试数据
    #[repr(C)]
    struct Point {
        x: f64,
        y: f64,
    }
    
    let points = [
        Point { x: 0.0, y: 0.0 },
        Point { x: 3.0, y: 4.0 },
        Point { x: 6.0, y: 8.0 },
        Point { x: 9.0, y: 12.0 },
    ];
    
    // 调用JIT函数
    let avg_dist = avg_fn(points.as_ptr() as *const (), points.len());
    println!("Average distance: {}", avg_dist); // 输出5.0
}

注意事项

  1. 性能考虑:JIT编译有开销,适合需要频繁执行的热点代码
  2. 内存管理:生成的代码会驻留在内存中,直到上下文被释放
  3. 错误处理:编译时错误会通过Result返回,需要适当处理
  4. 平台限制:某些平台可能不支持某些GCC特性
  5. 安全警告:动态生成的代码执行需要unsafe块

gccjit为Rust提供了强大的动态代码生成能力,适用于需要运行时代码生成的场景,如动态优化、DSL实现等。

回到顶部