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：
- https://kmicinski.com/cis531-f25/ (CIS531 syllabus/projects)
- https://gist.github.com/kmicinski (Racket samples: cps-notes.rkt 等)
- Tiny-compiler GitHub (类似栈 VM 参考，非核心)。
（正文约 1250 字）