iOS启动优化 —— LLVM编译流程 & Clang插件开发
1. LLVM
1.1 LLVM概述
LLVM是架构编译器的框架系统，以C++编写而成，用于优化任意程序语言编写的程序的编译时间（compile-time）、链接时间（link-time）、运行时间（run-time）以及空闲时间（idle-time）。对开发者保持开放，并兼容已有脚本。目前LLVM已经被苹果IOS开发工具，Xilinx Vivado， Facebook，Google等各大公司采用。
1.2 传统编译器设计
源码 Source Code + 前端 Frontend + 优化器 Optimizer + 后端 Backend（代码生成器 CodeGenerator）+ 机器码 Machine Code，如下图所示
-
前端Frontend：负责解析源代码，它会进行：词法分析、语法分析、语义分析，检查源代码是否存在错误。然后构建针对语言的抽象语法树（AST：Abstract Syntax Tree。LLVM 的前端还会生成中间代码（intermediate representation，简称IR）。 -
优化器 Optimizer：优化器负责进行各种优化，改善代码的运行时间，例如消除冗余计算等； -
后端 Backend（代码生成器 Code Generator）：将代码映射到目标指令集，生成机器代码，并且进行机器代码相关的代码优化；
1.3 ios的编译器架构
OC、C、C++使用的编译器前端是Clang，Swift是swift，后端都是LLVM，如下图所示
1.4 LLVM的设计
LLVM设计的最重要方面是，使用通用的代码表示形式（IR），它是用来在编译器中表示代码的形式，所有LLVM可以为任何编程语言独立编写前端，并且可以为任意硬件架构独立编写后端，做到了前后端分离如下所示
传统的编译器，前端，优化器和后端是连在一起的，是一个项目。但是在llvm中，前端和后端分开了，两者中间有一个通用的中间层，也就是IR。前端解析源代码，然后词法分析、语法分析、语义分析、AST等工作完成之后，生成IR输出给优化器，优化器负责优化IR代码，然后后端接受IR代码后根据需要适配的设备生成X86、ARM64等。所以，当出现一个新设备，只需要研发一个新设备的后端。出现一个高级语言，就研发高级语言的前端。这样就能支持所有的语言和设备。
1.5 Clang
clang是LLVM项目中的一个子项目，它是基于LLVM架构图的轻量级编译器，诞生之初是为了替代GCC，提供更快的编译速度，它是负责C、C++、OC语言的编译器，属于整个LLVM架构中的 编译器前端，对于开发者来说，研究Clang可以给我们带来很多好处
2. 编译流程
可以通过以下命令打印源码的编译阶段：
clang -ccc-print-phases main.m
这里新建一个后通过命令打印源码的编译阶段：
- 0 -
输入文件：找到源文件 - 1 -
预处理阶段：这个过程处理包括宏的替换，头文件的导入 - 2 -
编译阶段：进行词法分析、语法分析、检测语法是否正确，最终生成IR - 3 -
后端：这里LLVM会通过一个一个的pass去优化，每个pass做一些事情，最终生成汇编代码 - 4 -
汇编代码生成目标文件 - 5 -
链接：链接需要的动态库和静态库，生成可执行文件 - 6 -
绑定：通过不同的架构，生成对应架构的可执行文件
在main.m中输入一些代码。
然后通过 指令clang -E main.m >> main1.m生成预处理之后的文件。
开头是一些宏展开和.h文件的展开。
然后最后看到main函数，这里成C没有了，变成了30.
所以我们得出：
typedef不是预处理指令，也就是说：typedef可以给数据类型取别名，但是在预处理阶段不会被替换掉。define则在预处理阶段会被替换，所以经常被是用来进行代码混淆，目的是为了app安全。
3. 编译阶段
编译阶段会进行词法分析、语法分析、检测语法是否正确，最终生成IR。
3.1 词法分析
预处理完成后就会进行词法分析，这里会把代码切成一个个Token，比如大小括号，等于号还有字符串等。 通过下列指令来查看词法分析
clang -fmodules -fsyntax-only -Xclang -dump-tokens main.m
词法分析结果：
3.2 语法分析
词法分析完成后就是语法分析，它的任务是验证语法是否正确，在词法分析的基础上将单词序列组合成各类词法短语，如程序、语句、表达式 等等，然后将所有节点组成抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST），语法分析程序判断程序在结构上是否正确。
通过下列指令来查看语法分析
clang -fmodules -fsyntax-only -Xclang -ast-dump main.m
得到下面的结果（这里面的地址是虚拟地址，还没开辟内存，可以看作是文件的偏移地址）：
FunctionDecl：函数方法声明。ParmVarDecl: 参数声明。CompoundStmt：复合语句。CallExpr：函数调用。BinaryOperator： 运算符。ImplicitCastExpr：函数指针。DeclRefExpr：函数类型。
3.3 生成中间代码IR
完成以上步骤后，就开始生成中间代码IR了，代码生成器（Code Generation）会将语法树自顶向下遍历逐步翻译成LLVM IR。
简化一下代码：
然后通过下列指令来生成 .ll 的文本文件，查看IR代码。
clang -S -fobjc-arc -emit-llvm main.m
生成IR代码如下（这一步会进行语法检查）：
@：全局标识%：局部标识alloca： 开辟空间align： 内存对齐i32： 32bit，4个字节store： 写入内存load： 读取数据call： 调用函数ret： 返回
上面的IR代码是没有经过优化的，所以会比较长。 LLVM的优化级别分别是: -O0 , -O1 , -O2 , -O3 , -Os 。 可以在xcode里面 target -> Build Settings -> optimization Level 设置优化等级。
输入下列指令来生成优化后的IR代码。
clang -Os -S -fobjc-arc -emit-llvm main.m -o main.ll
下面是优化后的IR代码，可以明显看出来代码少了很多。优化等级并不是越高越好的，一般情况下，debug模式下是不进行优化的，而在release模式下是-Os 优化等级。
3.4 bitCode
xcode7以后开启bitcode，苹果会做进一步优化，生成.bc的中间代码，我们通过优化后的IR代码生成.bc代码。Bitcode的目的是根据不同的CPU架构，苹果能够在APPStore直接下载不同的架构的包。
输入下列指令来生成bc代码。
clang -emit-llvm -c main.ll -o main.bc
4. 生成汇编代码
到了这一步，这里就到了backend。这里LLVM会通过一个一个的pass去优化，每个pass做一些事情，最终生成汇编代码。
我们通过生成的.bc或者.ll代码生成汇编代码。
clang -S -fobjc-arc main.bc -o main.s
clang -S -fobjc-arc main.ll -o main.s
这里分别通过main.ll，main.bc，main.m来生成汇编之后进行对比。
main.bc生成的汇编代码：
main.ll生成的汇编代码：
main.m生成的汇编代码：
这里发现通过main.bc 和 main.ll 生成的汇编代码都是54行，说明并没有额外进行代码优化。main.m是没有经过优化的源码，转化为汇编后则多了几行代码。那么这里的代码是否还能进行优化呢？试一下。 输入以下代码
clang -Os -S -fobjc-arc main.bc -o main3.s
这是指令运行后得到的代码，发现比之前的又少了几行，这就说明：当选定了优化等级了之后，在不同的节点上，还能进行优化。
5. 生成目标文件（汇编器）
目标文件的生成，是汇编器以汇编代码作为插入，将汇编代码转换为机器代码，最后输出目标文件（object file）。
通过以下指令来生产.o文件
clang -fmodules -c main.s -o main.o
可以通过nm命令，查看下main.o中的符号
$xcrun nm -nm main.o
指令执行后发现输出下面的结果：
_printf函数是一个是undefined、external的undefined表示在当前文件暂时找不到符号_printfexternal表示这个符号是外部可以访问的
这里为什么undefined了呢？因为这里调用了外部的方法，这个时候就需要链接了。
6. 生成可执行文件(链接)
链接主要是链接需要的动态库和静态库，生成可执行文件。
连接器把编译生成的.o文件和 .dyld .a文件链接，生成一个mach-o文件
clang main.o -o main
查看链接之后的符号
$xcrun nm -nm main
指令执行后得到下面的结果：
这里看到有两个undefined，一个是_printf，一个是dyld_stub_binder，但是后面都有(from libSystem)。这里的dyld_stub_binder也是一个外部函数，在dyld里面，当mach-o 进入到内存之后，外部符号就会和binder进行绑定。这个过程是dyld强制绑定的，这里就是去绑定_printf。 链接就是要知道内部的符号是在外面的哪个库里面。绑定就是将外面的函数的地址和内部的符号进行绑定。链接在编译期，绑定在执行期。所以只要链接就一定有一个外部函数也就是dyld_stub_binder。
7. clang 插件
7.1 LLVM下载
由于国内网络限制，需要借助镜像下载llvm的源码链接: [link](https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/llvm/).
复制代码
下载LLVM项目
git clone https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/llvm/llvm.git
在LLVM的tool目录下下载Clang
cd llvm/tools
git clone https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/llvm/clang.git
在LLVM的projects目录下下载compiler-rt、libcxx、libcxxabi
cd ../projects
git clone https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/llvm/compiler-rt.g it
git clone https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/llvm/libcxx.git git clone
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/llvm/libcxxabi.git
在Clang的tools下安装extra工具
cd ../tools/clang/tools
git clone https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/llvm/clang-tools-extra.git
7.2 LLVM 编译
由于最新的LLVM只支持cmake来编译，所以需要安装cmake
查看brew是否安装cmake，如果已经安装，则跳过下面步骤
brew list
通过brew安装cmake
brew install cmake
7.3 编译LLVM
通过xcode编译LLVM
- cmake编译成Xcode项目
mkdir build_xcode
cd build_xcode
cmake -G Xcode ../llvm
- 使用xcode编译Clang
选择手动创建schemes
编译（CMD + B），选择ALL_BUILD Secheme进行编译，预计1+小时。
通过ninja编译LLVM
使用ninja进行编译则还需要安装ninja，使用以下命令安装ninja
brew install ninja
在LLVM源码根目录下新建一个build_ninja目录，最终会在build_ninja目录下生成``build.ninja`
在LLVM源码根目录下新建llvm_release目录，最终编译文件会在llvm_release文件夹路径下
cd llvm_build
//注意DCMAKE_INSTALL_PREFIX后面不能有空格
cmake -G Ninja ../llvm -DCMAKE_INSTALL_PREFIX= 安装路径（本机为/ Users/xxx/xxx/LLVM/llvm_release）
依次执行编译，安装指令
ninja
ninja install
7.4 创建插件
在/llvm/tools/clang/tools下新建插件LSPlugin
在/llvm/tools/clang/tools目录下的CMakeLists.txt文件，新增add_clang_subdirectory(LSPlugin)。
在LSPlugin目录下新建 LSPlugin.cpp 和CMakeLists.txt，并在CMakeLists.txt中加上以下代码
add_llvm_library( HKPlugin MODULE BUILDTREE_ONLY
LSPlugin.cpp
)
接下来利用cmake重新生成Xcode项目，在build_xcode目录下执行以下命令
cmake -G Xcode ../llvm
最后可以在LLVM的xcode项目中可以看到Loadable modules目录下由自定义的LSPlugin目录了，然后可以在里面编写插件代码了。
