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:
square_function
- 平方函数,简单的代码生成示例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hello_world
- 从JIT编译代码调用Rust函数的示例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。
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
- 性能考虑:JIT编译有开销,适合需要频繁执行的热点代码
- 内存管理:生成的代码会驻留在内存中,直到上下文被释放
- 错误处理:编译时错误会通过Result返回,需要适当处理
- 平台限制:某些平台可能不支持某些GCC特性
- 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。