# 虛擬機器設計與實作
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本講座專注在 process virtual machine，像是 JVM 和 Ethereum VM，而非 system virtul machine，後者的案例是 QEMU 和 VirtualBox。
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==[直播錄影](https://youtu.be/izy3TUBAnio)==
## 背景知識
* [編譯器和最佳化原理篇](https://hackmd.io/s/Hy72937Me)
* [動態連結器和執行時期篇](https://hackmd.io/s/HkK7Uf4Ml)
## 投影片
* [窮得只剩下 Compiler](https://www.slideshare.net/jserv/what-can-compilers-do-for-us)
* [PyPy: Dynamic Language Compilation Framework](https://www.slideshare.net/jserv/pypy-dynamic-language-compilation-framework)
* [LLVM 總是打開你的心：從電玩模擬器看編譯器應用實例](https://www.slideshare.net/jserv/nes-llvm)
* [Virtual Machine Constructions for Dummies](https://www.slideshare.net/jserv/vm-construct)
* [Interpreter, Compiler, JITfrom scratch](https://www.slideshare.net/jserv/jit-compiler)
* 台大資工系 [Android Virtual Machines and Compilers 課程投影片](https://sites.google.com/site/ntuandroid2014/slides)
## Brainfuck 程式語言
Brainfuck 程式語言由 [Urban Müller](https://esolangs.org/wiki/Urban_M%C3%BCller) 在1993年建立，比C語言大約問世於1972年還來晚的多，此語言中雖然簡易，只有八個運算字元，但不論基本數學運算，或是迴圈等等他都能勝任，是個麻雀雖小五臟俱全的語言，以下是此語言的運算符號及意義。
接著我們就來探討要如何改善此Complier，在此語言上因為極其簡易，因此許多的運算是累贅的，例如乘法、初始值等，又或是迴圈的使用，因為 Brainfuck 的迴圈終止都是仰賴 Array[0] 來判斷，在 Index 的運算上其實會有很多的不必要。在 [brainfuck optimization strategies](http://calmerthanyouare.org/2015/01/07/optimizing-brainfuck.html) 提到以下最佳化策略:
* Contraction
* Clear loops
* Copy loops
* Multiplication loops
* Operation offsets
* Scan loops
用語
- **Just In Time (及時)**：存在延遲，是可接受的延遲 (在執行時才會做)。
- 如「一場==及時==雨」，是在人或農作物尚可存活時，所接觸到的適時幫助
- **Real Time (即時)**：超過時限會有 penalty，會造成不可挽回的錯誤。
## Optimization
在開始進行最佳化前，先記錄未最佳化之數據。
* progs/awib.b GOOD 70.1ms
* progs/mandelbrot.b GOOD 2924.2ms
* progs/hanoi.b GOOD 7308.1ms
**Contraction**
此方法是將多餘運算整併，例如 +++++ ，其實就是+=5，此改善方法雖然直覺簡單，但實質效益也不差，而實作方法可在遇到+ - > < 時即檢查是否為連續出現。而在此我們保留 inc 在只有出現一次的時候，可使效能最佳化。
```C
int continuous_count(char *p)
{
char *ptr = p;
int count = 0;
while (*ptr == *p) {
count++;
ptr++;
}
return count;
}
```
### 執行結果
* progs/awib.b GOOD 41.5ms
* progs/mandelbrot.b GOOD 1018.0ms
* progs/hanoi.b GOOD 3799.4ms
**Clear loops & Copy loops & Multiplication loops**
此部分是將值 Copy 到其他位置上，而 Multiplication loops 是多了一個乘數，Copy loops 則是直接複製，我們現在這段function可涵蓋眾多pattern，只要開頭是 [- 然後是單一迴圈無巢狀，迴圈內也無其他的減法，就能被涵蓋在內，因此標題上的 **Clear loops & Copy loops & Multiplication loops **皆可被涵蓋其中。
```C
int check_loops(char *p,int *index,int *mult)
{
int res,offset = 0,_index = 0;
if (*(p+1) != '-') return -1;
p += 2;
while (*p != ']') {
if (*p == '[' || *p == '-' ||
*p == '.' || *p == ',')
return -1;
res = continuous_count(p);
if (*p == '>') offset += res;
else if (*p == '<') offset -= res;
else if (*p == '+') {
index[_index] = offset;
mult[_index] = res;
_index++;
}
p += res;
}
if (offset != 0) return -1;
return _index;
}
```
### 執行結果
* progs/awib.b GOOD 37.0ms
* progs/mandelbrot.b GOOD 2526.5ms
* progs/hanoi.b GOOD 2929.1ms
**<s>Operation offsets</s>**
**Scan loops**
此部分在 Hint 中視提到用 memchr() 來最佳化，可 parallel 比對8 bits 之字串，而處理的 pattern 如 [<<<] 等。在下圖中，我們可看到 awib 以及 mandelbrot 有著較多的 Scan loops ，但進一步分析，可發現 awib 的 Scans loops 都以 [<], [>] 居多，而 mandelbrot 則以較多的offset 如 [<<<<<<<<<] ，在此部分上的差距可能對效能上也會有所影響。
**移除換行符號**
為了能更有效率的判斷，我們加入移除換行符號的 function，如此我們可以降低換行所帶來的影響，也方便之後的演算法方便寫作，不須多考慮換行的差異，如原本是連續的+，有可能會因為換行而截斷，變成兩次add。在這裡補上測試數據，若以完成上述最佳化方法的情況下來測試。
### 原本
* progs/awib.b GOOD 18.3ms
* progs/mandelbrot.b GOOD 721.9ms
* progs/hanoi.b GOOD 61.4ms
### 調整後
* progs/awib.b GOOD 15.3ms
* progs/mandelbrot.b GOOD 684.1ms
* progs/hanoi.b GOOD 45.3ms
可發現在時間越大的 test bench 上其效果會更加顯著。
**綜合分析**
在針對 Brainfuck Compiler 的效能改善上，其實可分為兩個方向來作增進
* **Contraction**
* **Reduce Loops**
**Contraction**
在此我們可分析 **Contraction **所改善之數量，意即透過 **Contraction **減少多少指令，此採計對象是以未被其他優化方式優化之部分，即是真實有使用到 **Contraction **部分之程式碼，其壓縮比例都相當不錯，尤其在 hanoi 上有極明顯之效率，此數據與執行時˙間也有對應之，但若要能更精確的來探討執行時˙間，可能要多加入上述兩方向的實際所占執行時間比例，能更清楚分析其所占比例，因迴圈必須在實際執行上來估計，若透過此數據能完整呈現此作業的面貌，也能更加清楚可改進之部分。
**Reduce Loops**
以下我們就以 Loops 來作分析，我將 test bench 個別作分析，可看到我們所作的改善其實包含範圍只有50%左右，其他可能是巢狀迴圈或試其他特殊迴圈，以致於不被包含在我們所訂定的制式迴圈中，而針對上面在對我們所定義的迴圈格式改善中，可看到執行時間上在 mandelbrot 並不太顯著，此問題在這裡可被凸顯出來，在 Scan loops 他所佔據之比例大約有五分之一，而 Scan loops 又是極耗費時間之動作，因此改善效果就沒其他兩者 bench 來的好。而 hanoi 的改善效能極好，因其 Loops 被優化範圍高達 80%，而 awib 的改善範圍則只有 45%，但在 other loops 中其運算並不算太複雜，且 multiplication loops 比例也快有 20%，所以改善效能狀況也還不太差。
所以若我們能改善 Scan loops 那其實對 mandelbrot 應該能有顯著之改善，而若能針對巢狀迴圈或其他迴圈上改進，那對於 awib 應該也能有明顯的加速。
**問題與討論**
在這裡我們可發現 hanoi.b 的改善效能最好，有155倍的差異，而其他兩者則改善4倍，mandelbrot.b 有跑出漂亮的684ms，我們可探討一下為何 hanoi 的改善效果能如此漂亮。
其實打開檔案來觀察，不難發現hanoi 的`>` `<`極多，看起來非常整齊，這些都是可以被降低的，再者也有許多的Loops可以被簡略，這些都是我們改善的重點，也因此原本長約的700行test bench，168134行的組合語言，改善到42742行；在 mandelbrot.b 中則有許多的 `[<<<<<<<]`，且也無 hanoi 來的多累贅運算。
上圖是對於改善的程式碼長度，下面則放上執行時間的統計圖，方便大家做一比較。可發現mandelbrot 對於 **Contraction **較有反應，此部分感覺是因為一些特殊pattern目前無法用Remove Loops 去除，因此產生此對比性。
## 除錯提示
Brainfuck 以及指令集都不是我們所熟悉的，而且不容易 print 值debug，在這裡我是用在 Makefile 內的 run-jit-x64 ，此動作可 dump assembly code，對作業的debug上有相當之益處，可發現問題的癥結點；另外我也有印出在 file 中也會方便使用者來檢查，若直接 print 出有時會影響到結果值，或是可能直接不 print 出 ( 在有bug的狀況下 )。
## [DynASM](http://luajit.org/dynasm.html)
根據[教學](http://corsix.github.io/dynasm-doc/tutorial.html)可以輸出碎形，但是速度非常慢
```shell
$ git clone https://github.com/corsix/dynasm-doc.git
$ cd dynasm-doc
$ git submodule update --init
$ cp bf_c.c tutorial.c
$ gcc -o tutorial tutorial.c
$ ./tutorial mandelbrot.bf
```
現在要用 JIT 版本加速
首先要先在 header 中加上
```C
#include "luajit-2.0/dynasm/dasm_proto.h"
#include "luajit-2.0/dynasm/dasm_x86.h"
```
接著將 interpreter 改為 compiler
```c
- static void bf_interpret(const char* program, bf_state_t* state)
+ static void(* bf_compile(const char* program) )(bf_state_t*)
```
呼叫的部份也要改
```c
- bf_interpret(program, &state);
+ bf_compile(program)(&state);
```
變數部份也要做一些新增和修改
```c
- int nskip = 0;
+ dasm_State* d;
+ unsigned npc = 8;
+ unsigned nextpc = 0
```
接下來要根據不同平台去定義不同的 arch (硬體架構):
```c
|.if X64
|.arch x64
|.else
|.arch x86
|.endif
```
在上面有宣告 dasm_State* d; 可以呼叫 [dasm_init 來初始化](http://corsix.github.io/dynasm-doc/reference.html#dasm_init)
```c
|.section code
dasm_init(&d, DASM_MAXSECTION);
```
第二個參數為在開始 define 的 DASM_MAXSECTION 1
結束以上動作後，還沒完全的初始化必須在 call dasm_setupglobal(&d, labels, lbl__MAX);
```c
|.globals lbl_
void *labels[lbl__MAX];
dasm_setupglobal(&d, labels, lbl__MAX);
```
在 call dasm_setup(&d, bf_actions);
```
|.actionlist bf_actions
dasm_setup(&d, bf_actions);
```
將 actionlist 當作參數傳入
最後 call dasm_growpc(&d, npc); 來完成初始化
```c
dasm_growpc(&d, npc);
```
npc 為目前被分配的 dynamic label
接下來要做一連串的定義，和巨集
接下來一樣做 Emitting 各 expression ，如 Arithmetic, I/O, Loops, 完成 compile。
用 JIT compiler 來執行之前的程式：
```shell
$ cp bf_dynasm.c tutorial.c
$ gcc -o minilua luajit-2.0/src/host/minilua.c -lm
$ ./minilua luajit-2.0/dynasm/dynasm.lua -o tutorial.posix64.c -D X64 tutorial.c
$ gcc -o tutorial tutorial.posix64.c
$ ./tutorial mandelbrot.bf
```
## rubi
[rubi](https://github.com/sysprog21/rubi) 是成大資訊系師生合作開發、類似 Ruby 語法的程式語言實作，提供 JIT compiler，主體程式碼不到一千行，具體而微。Rubi 使用前述 [DynASM](http://luajit.org/dynasm.html) 打造，請留意看 `Makefile` 得知編譯方式。
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