函数式编译器教学的核心在于通过小步递进的项目式实践，让学习者从零构建完整pipeline，避免传统编译器课程的陡峭曲线。这种方法强调纯函数式风格（Racket实现），每个阶段模块化、可测试，最终产出栈式VM解释器，能处理条件、循环、函数等高级特性。Syracuse大学CIS531课程（Kristopher Micinski主讲）正是典范，通过Project 1-5逐步扩展语言，从简单算术到全功能语言，支持x86 codegen，但可轻松改向bytecode+VM。
第一阶段：Lexer（词法分析器）——Token化源代码
观点：Lexer是pipeline入口，必须高效、容错，先实现正则匹配与状态机，确保token流准确无歧义。
证据：课程Week3聚焦Tokenization与Regular Expressions，手写lexer处理关键字、标识符、数字、运算符，支持注释。Racket用regexp-match或自定义状态转换，避免lex工具依赖。
落地参数/清单：
- Token类型：Num(数值)、Id(变量)、Op(+|-|*|/等)、Kw(if/while)等，≤20种。
- 状态机阈值：缓冲区1KB，lookahead=2字符，回退机制（unget-char）。
- 测试清单：100+输入案例，覆盖边界（如1e-3科学记数、/注释嵌套/），错误率<0.1%，perf<1ms/1000token。
- 监控点：日志token流，assert总token数匹配预期。
示例Racket代码片段（课程gist参考）：
(define (lexer str)
(let loop ([pos 0] [tokens '()])
... (match (substring str pos (+ pos 1))
["+" (loop (+ pos 1) (cons 'OP+ tokens))]
...)))
第二阶段：Parser（语法分析器）——构建AST
观点：用Recursive Descent + LL(k)解析，支持左结合运算符与优先级，避免shift-reduce冲突，实现表达式/语句树化。
证据：Week4 LL(k) Parsing，课程livecode recursive descent处理left-assoc（如10-2-2→(10-2)-2）。Project1输出AST，支持IfArith。
落地参数/清单：
- 文法：LL(1/2)，优先级表（*>/+>relop），k=2 lookahead。
- 错误恢复：panic-mode，跳至sync-token（如;），恢复率>95%。
- AST节点：Expr(Num/Binop/Var)、Stmt(Assign/If/While)，用struct+match。
- 测试清单：BNF文法验证，200+ast-equivalence测试，parse时间<10ms/expr。
- 回滚策略：parse失败回填next-token，重试3次。
第三阶段：Optimizer（优化器）——SSA/ANF Passes
观点：早期优化用SSA（Static Single Assignment）+ANF（A-Normal Form），消除嵌套expr，暴露数据流，便于后续pass；CPS转换可选防栈溢出。
证据：Project2引入SSA/CPS，Week5/7 anf-convert，优化loops/dataflow。课程slides详解向量分配与dead-code elim。
落地参数/清单：
- Passes顺序：1.CPS-convert→2.SSA-rename→3.Common-subexpr-elim→4.Dead-code-elim，迭代3轮。
- 阈值：phi节点限50/func，live-var分析精度>98%。
- 清单：基准测试前/后速度提升20%，代码大小减15%；A/B测试（opt vs no-opt）。
- 风险限：避免inf-loop（pass上限5迭代），fallback原IR。
引用1："CIS531 slides/ssa-cps.pdf强调SSA暴露优化机会，如常量折叠。"
第四阶段：Codegen（代码生成器）——Bytecode输出
观点：生成平台无关栈机bytecode（非x86），指令集精简（push/pop/add/jmp/call/ret），支持tail-call优化。
证据：虽课程偏x86（Project3 R2→x86），但函数式风格易转bytecode；类似tiny-compiler用ASM-like codegen。
落地参数/清单：
- 指令集：≤30 opcode，栈深度限256，label表动态分配。
- 参数：const-pool限1K，func-max=100 instr；tail-pos分析阈值95%。
- 清单：emit-bytecode验证（disasm反汇编匹配源），覆盖率>90% opcodes。
- 回滚：gen失败用unopt IR，日志opcode分布。
第五阶段：VM（栈式解释器）——执行Bytecode
观点：栈机VM简单高效，单循环dispatch，支持GC/闭包；perf媲美native via JIT stub。
证据：课程Project4 procedures+register alloc暗示VM后端；Week10 activation records。
落地参数/清单：
- 栈/帧：callstack 1MB，heap 64MB，GC阈值70%占用。
- Dispatch：switch-table（perf优threaded-code），cycle限1e8/sec。
- 测试清单：fib(30)/loops基准<1s，内存leak<1KB/test；fuzz 1K random prog。
- 监控：profiler追踪op执行率，hot-loop JIT阈值1e6。
工程化集成与部署
全pipeline串联：lexer→parser→opt→codegen→VM，模块接口用struct序列化。CI用autograde.org测试，Racket rackunit单元化。
风险：栈溢出（限深度100），OOM（GC nursery 16KB）。部署：单rkt文件，docker+racket运行。
此方法不只教原理，还练工程：每个project加测试/优化，累计>5K LoC。相比monolith，递进式易debug、可扩展（如加MLIR）。
资料来源：
（正文约1250字）