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Rust/LLVM后端：连续add指令的Peephole优化融合lea/mul

针对连续add指令'adding situation'，应用peephole优化融合为lea/mul序列，优化uop数与寄存器分配，提供实现规则与参数。

在现代编译器后端如 LLVM 中，针对 x86-64 架构的代码生成，连续的 add 指令序列是一种常见模式，常称为 “adding situation”。这类模式源于源代码中的累加运算，如 a += b; a += c;，如果直接生成独立的 add 指令，会导致指令数增多、uop（micro-operations）开销增大，以及寄存器分配压力上升。本文聚焦 Rust 语言使用 LLVM 后端时的 peephole 优化策略，将此类连续 add 融合为单个 lea（load effective address）或 mul（乘法）指令，显著提升性能。优化后，不仅减少了指令流长度，还改善了指令级并行（ILP）和前端解码效率。

Adding Situation 的识别与问题分析

首先，明确 “adding situation”：它指同一目标寄存器（如 rax）连续执行两个或更多 add 操作，且源操作数为不同寄存器或立即数，而无中间依赖。例如：

add rax, rbx
add rax, rcx

在 LLVM 的 Machine IR（MIR）中，这对应 add 指令链。如果不优化，生成 x86 汇编即为两条 add，每条 add 在 Intel/AMD CPU 上解码为 1-2 uop，占用执行端口（ALU0/1），并可能触发寄存器重命名压力。连续 add 还会增加 retiring 阶段的延迟，尤其在循环中放大。

证据显示，这种模式在真实工作负载中频现：Matt Godbolt 的 xania.org 博客中指出，add 是 x86 最常用指令之一，仅次于 mov 和 lea [1]。未优化的连续 add 会使 uop 数翻倍，寄存器分配器需额外分配临时寄存器，导致 spill（溢出到栈）风险升高 5-10%。

Peephole 优化的原理与融合规则

Peephole 优化是一种局部模式匹配技术，在 LLVM 的 MachineInstr 后端 pass 中实现。它扫描 MIR，匹配固定大小 “窥孔”（peephole，通常 3-5 指令），替换为等价但高效序列。

核心规则：

  1. 双 add 融合 lea：add r0, r1; add r0, r2 → lea r0, [r0 + r1 + r2]
    • 前提：r1/r2 为寄存器或小立即数（≤±2^12，适合 SIB 寻址）。
    • 益处：lea 单指令，1 uop（AGU 端口），融合地址计算，无 carry 开销（lea 不设旗位）。
  2. 带移位 add 融合 imul/shl：add r0, r1; add r0, r1 → lea r0, [r0 + 2*r1] 或 imul r0, r1, 2; add r0, r0（但优先 lea）。
    • 如果系数为 2^n，融合 shl：add r0, r1; shl r1, n; add r0, r1 → lea r0, [r0 + r1*scale]。
  3. 三 add 及 carry 处理：add r0, r1; add r0, r2; add r0, r3 → 分解为 lea rtmp, [r1 + r2 + r3]; add r0, rtmp（需临时寄存器）。
    • Carry：原 add 链可能依赖 CF 旗位（如后续 jcc），优化后用 setc 或 adc 恢复，但 Rust 安全代码少用旗位，故忽略或插入 test。

在 Rust 中，使用 inkwell（LLVM Rust 绑定）或 rustc_codegen_llvm 自定义 pass 注册 peephole：

// 伪代码：MachinePass
fn run_on_machine_function(&mut self, mf: &mut MachineFunction) {
    for bb in mf.blocks_mut() {
        let mut i = 0;
        while i + 1 < bb.instrs().len() {
            if let (Some(&add1), Some(&add2)) = (bb.instr(i), bb.instr(i+1)) {
                if add1.dst == add2.dst && add1.src1.is_reg() && add2.src1.is_reg() {
                    // 匹配：替换为lea
                    let lea = self.builder.create_lea(add1.dst, [add1.src0, add1.src1, add2.src1]);
                    bb.replace_instr(i, lea);
                    bb.erase_instr(i+1);
                    i += 1; // 跳过已删
                }
            }
            i += 1;
        }
    }
}

可落地参数与阈值配置

为工程化部署，提供具体参数：

  • 匹配窗口大小：固定 3 指令（add-add - 任意），阈值 > 2 add 时触发，避免过度匹配。
  • 立即数阈值：disp≤±2048（12 位），scale=1/2/4/8（SIB 支持），超阈用 mov+add 回退。
  • 寄存器压力阈值：若可用 reg<4，禁用（防 spill）；用 RA（register allocator）API 查询。
  • 盈利性检查：uop 节省≥2（lea=1 vs add*2=2），延迟减≤1cycle。通过 perf 模拟：原 2add=4cycles，新 lea=1cycle。
  • Carry / 旗位阈值：下游用旗位概率 < 5%（静态分析 instr flags），否则插入 adc：lea 后 adc r0, 0（借 CF）。

监控点：

指标 阈值 回滚策略
指令融合率 >20% add 链 启用 pass
uop 减少 15-30% A/B 测试
IPC 提升 +5% perf counters
Spill 率 <2% 增 禁用高 reg 压函数

在 Rust 项目中集成：cargo rustc --emit=mir，post-process MIR，或 fork rustc_codegen_llvm 添加 pass。测试用 criterion 基准：循环累加 1e6 次，原版 vs 优化，预期加速 10-20%。

风险与局限

  • 语义等价：lea 无溢出检查，若源代码有 checked_add，需恢复。
  • 架构限：x86 专属，ARM 用 add/sub 融合。
  • 调试性：优化后 DWARF debug info 需更新 lea 偏移。

最后，资料来源：[1] https://xania.org/ “Addressing the adding situation”；Advent of Compiler Optimisations 2025 系列。

（正文字数：1028）

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