Postgresql源码（128）深入分析JIT中的函数内联llvm_inline

相关
《Postgresql源码（127）投影ExecProject的表达式执行分析》
《LLVM的ThinLTO编译优化技术在Postgresql中的应用》
《LLVM（5）ORC实例分析》

1 JIT优化效果

create table t1(i int primary key, j int, k int);
insert into t1 select i, i % 10, i % 100 from generate_series(1,10000000) t(i);set jit_optimize_above_cost to -1;
set jit_above_cost to 0;
set jit_inline_above_cost to 0;
set jit_tuple_deforming to off;
-- jit_inline_above_cost depend on jit_expressions
set jit_expressions to on;explain analyze select abs(k),abs(k),abs(k),abs(k),abs(k),exp(k),exp(k),exp(k),exp(k),exp(k) from t1;

关JIT：9.3秒

                                                    QUERY PLAN                                                     
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Seq Scan on t1  (cost=0.00..529063.31 rows=10000175 width=60) (actual time=0.039..8863.584 rows=10000000 loops=1)Planning Time: 0.081 msExecution Time: 9343.666 ms

开JIT：5.9秒

                                                     QUERY PLAN                                                     
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Seq Scan on t1  (cost=0.00..529063.31 rows=10000175 width=60) (actual time=12.100..5460.438 rows=10000000 loops=1)Planning Time: 0.081 msJIT:Functions: 1Options: Inlining true, Optimization false, Expressions true, Deforming falseTiming: Generation 0.389 ms, Inlining 5.567 ms, Optimization 1.188 ms, Emission 5.301 ms, Total 12.445 msExecution Time: 5921.711 ms
(7 rows)

2 PERF STAT观测区别

JIT执行5次：29秒

              4.32 msec task-clock                       #    0.000 CPUs utilized             13      context-switches                 #    3.008 K/sec                     2      cpu-migrations                   #  462.821 /sec                      282      page-faults                      #   65.258 K/sec                     10,763,253      cycles                           #    2.491 GHz                         (31.94%)9,573,998      instructions                     #    0.89  insn per cycle              (55.08%)1,833,970      branches                         #  424.400 M/sec                       (75.93%)54,410      branch-misses                    #    2.97% of all branches             (66.02%)3,067,449      L1-dcache-loads                  #  709.840 M/sec                       (24.07%)69,671      L1-dcache-load-misses            #    2.27% of all L1-dcache accesses   (33.98%)54,139      LLC-loads                        #   12.528 M/sec                       (17.49%)22,209      LLC-load-misses                  #   41.02% of all L1-icache accesses   (17.49%)29.740983598 seconds time elapsed0.001851000 seconds user0.002641000 seconds sys

NO JIT执行5次：46秒

 Performance counter stats for '/data/pg16/pghome/bin/psql -p 1101 -h127.0.0.1 -U pg16 postgres -f nj.sql':3.92 msec task-clock                       #    0.000 CPUs utilized             13      context-switches                 #    3.319 K/sec                     2      cpu-migrations                   #  510.542 /sec                      282      page-faults                      #   71.986 K/sec                     9,896,281      cycles                           #    2.526 GHz                         (35.98%)8,902,749      instructions                     #    0.90  insn per cycle              (61.50%)1,719,940      branches                         #  439.050 M/sec                       (79.78%)51,247      branch-misses                    #    2.98% of all branches             (70.28%)1,976,835      L1-dcache-loads                  #  504.628 M/sec                       (20.22%)75,055      L1-dcache-load-misses            #    3.80% of all L1-dcache accesses   (29.72%)52,070      LLC-loads                        #   13.292 M/sec                       (17.30%)29,130      LLC-load-misses                  #   55.94% of all L1-icache accesses   (17.30%)46.686925078 seconds time elapsed0.002121000 seconds user0.001970000 seconds sys

对比
在这里插入图片描述
指标含义

事件no jitjit分析
task-clock3.924.32执行程序的CPU时间
context-switches1313上下文切换次数，相同
cpu-migrations22CPU迁移次数，相同
page-faults282282内存缺页，相同
cycles9,896,28110,763,253CPU花费的周期
instructions8,902,749(0.90 insn per cycle)9,573,998(0.89 insn per cycle这段时间内完成的CPU指令，每个指令都包含多个步骤，每个步骤由CPU的一个叫做功能单元组件处理，每个步骤至少花费一个cycle周期。insn per cycle表示一个CPU周期内完成几个指令，越高越好，这里没有太大差距。
branches1,719,9401,833,970分支预测的次数
branch-misses51,24754,410分支预测失败的次数
L1-dcache-loads1,976,8353,067,449一级数据缓存读取次数，差距非常大
L1-dcache-load-misses75,05569,671一级数据缓存读取失败次数
LLC-loads52,07054,139last level cache读取次数
LLC-load-misses29,13022,209last level cache读取失败次数，最后一级缓存未命中
总执行时间46.68692507829.740983598

差距的原因比较多，内联和优化会有较大的影响：

  • 内存访问模式的改变：LLVM优化可能改变了数据的访问模式，使得数据访问更加局部化。这可以提高缓存的命中率，因为数据更有可能在缓存中被找到。
  • 循环优化：LLVM可能进行了循环展开（loop unrolling）或循环融合（loop fusion）等优化，这些优化可以减少循环开销和提高迭代中数据的重用。
  • 数据预取：LLVM可能插入了数据预取指令，这些指令可以在数据被访问之前就将其加载到缓存中，从而减少缓存未命中。
  • 数据对齐和填充：LLVM可能改变了数据结构的对齐方式，或者添加了填充，以减少缓存行冲突和提高缓存利用率。
  • 死码消除和代码简化：LLVM的优化可能移除了不必要的代码和变量，这样可以减少对内存的需求，从而减少L1缓存的加载操作。
  • 内联和函数优化：通过函数内联，LLVM可以减少函数调用的开销，并可能进一步优化局部变量的使用，这样也可能减少对L1缓存的访问。
  • 变量生命周期的管理：LLVM优化可能改变了变量的生命周期，使得变量在使用时更集中，这样可以提高缓存的命中率。

3 llvm_inline执行流程分析

上面给的用例函数的编译执行是在投影列中的（无JIT投影列执行可以参考这篇《Postgresql源码（127）投影ExecProject的表达式执行分析》）。

LLVM的执行计划，投影列的计算会进入LLVM堆栈：
在这里插入图片描述

static Datum
ExecRunCompiledExpr(ExprState *state, ExprContext *econtext, bool *isNull)
{CompiledExprState *cstate = state->evalfunc_private;ExprStateEvalFunc func;CheckExprStillValid(state, econtext);llvm_enter_fatal_on_oom();func = (ExprStateEvalFunc) llvm_get_function(cstate->context,cstate->funcname);llvm_leave_fatal_on_oom();Assert(func);/* remove indirection via this function for future calls */state->evalfunc = func;return func(state, econtext, isNull);
}

llvm的总入口是llvm_get_function，llvm_get_function→llvm_compile_module→llvm_inline。

下面重点分析inline的过程：

static void
llvm_compile_module(LLVMJitContext *context)
{...if (context->base.flags & PGJIT_INLINE){...llvm_inline(context->module);...}...

3.1 llvm_inline入参

llvm_inline(context->module);

(gdb) p	*context
$2 = {base = {flags = 13, resowner = 0x144d320, instr = {created_functions = 1, generation_counter = {ticks = 315193}, deform_counter = {ticks = 0}, inlining_counter = {ticks = 0},optimization_counter = {ticks = 0}, emission_counter = {ticks = 0}}}, module_generation = 5, llvm_context = 0x0, module = 0x157cf80, compiled = false, counter = 1, handles = 0x0}

module的含义：《LLVM（5）ORC实例分析》
在这里插入图片描述

3.2 module在哪里初始化？

llvm_mutable_module创建一个名称为pg的空module：
在这里插入图片描述

LLVMModuleRef
llvm_mutable_module(LLVMJitContext *context)
{llvm_assert_in_fatal_section();/** If there's no in-progress module, create a new one.*/if (!context->module){context->compiled = false;context->module_generation = llvm_generation++;context->module = LLVMModuleCreateWithNameInContext("pg", llvm_context);LLVMSetTarget(context->module, llvm_triple);LLVMSetDataLayout(context->module, llvm_layout);}return context->module;
}

然后再llvm_compile_expr中构造表达式计算函数，加到module里面：
在这里插入图片描述

注意这里通过LLVMAddFunction会把表达式计算用到的函数都加进去（只加用到的）。

本例中：

explain analyze select abs(k),abs(k),abs(k),abs(k),abs(k),exp(k),exp(k),exp(k),exp(k),exp(k) from t1;

llvm_compile_expr函数中LLVMAddFunctionLLVMAddFunction位置
evalexpr_0_0llvm_compile_expr
slot_getsomeattrs_intllvm_compile_expr case EEOP_SCAN_FETCHSOME
int4absllvm_compile_expr case EEOP_FUNCEXPR_STRICT
llvm.lifetime.end.p0i8llvm_compile_expr case EEOP_FUNCEXPR_STRICT
i4todllvm_compile_expr case EEOP_FUNCEXPR_STRICT
dexpllvm_compile_expr case EEOP_FUNCEXPR_STRICT

只有上面5个函数被加到module了，所以后面inline只需要考虑这后四个个函数就好了，第一个是表达式计算入口。

3.3 llvm_inline

void
llvm_inline(LLVMModuleRef M)
{LLVMContextRef lc = LLVMGetModuleContext(M);// ? 下面有解释llvm::Module *mod = llvm::unwrap(M);
  • llvm::unwrap 是一个辅助函数，用于将 C 语言风格的接口转换为 C++ 风格的接口。M是一个来自 LLVM C API 的类型（LLVMModuleRef），这是一个指向 LLVM 模块的指针，但它被封装为一个不透明的指针类型以便在 C 环境中使用。llvm::unwrap 函数将这个不透明的指针转换为一个指向 llvm::Module 的指针，这样就可以在 C++ 代码中使用 LLVM 的 C++ API 来操作这个模块了。
  • （llvm::module 是 LLVM 中的一个类，它代表了一个完整的 LLVM IR模块，这个模块可以包含函数、全局变量、符号等。在 LLVM 的 C++ API 中可以直接使用 llvm::Module 类型的对象）
	std::unique_ptr<ImportMapTy> globalsToInline = llvm_build_inline_plan(lc, mod);if (!globalsToInline)return;llvm_execute_inline_plan(mod, globalsToInline.get());
}

llvm_inline→llvm_build_inline_plan

llvm_build_inline_plan函数返回一个ImportMapTy类型，

static std::unique_ptr<ImportMapTy>
llvm_build_inline_plan(LLVMContextRef lc, llvm::Module *mod)
{std::unique_ptr<ImportMapTy> globalsToInline(new ImportMapTy());FunctionInlineStates functionStates;InlineWorkList worklist;InlineSearchPath defaultSearchPath;
  • 注意这里的searchpath是什么，怎么来的请看这篇： 《LLVM的ThinLTO编译优化技术在Postgresql中的应用》
	add_module_to_inline_search_path(defaultSearchPath, "$libdir/postgres");...for (const llvm::Function &funcDecl : mod->functions()){InlineWorkListItem item = {};FunctionInlineState inlineState = {};
  • 只ADD了还没BUILD所以有的函数只有定义，例如evalexpr_0_0、llvm.lifetime.end.p0i8。
  • 其他函数会正常加入worklist，例如int4abs、dexp。
		if (!funcDecl.isDeclaration())continue;...item.symbolName = funcDecl.getName();item.searchpath = defaultSearchPath;worklist.push_back(item);inlineState.costLimit = inline_initial_cost;inlineState.processed = false;inlineState.inlined = false;inlineState.allowReconsidering = false;functionStates[funcDecl.getName()] = inlineState;}
  • 本案例中会有四个函数加入worklist：slot_getsomeattrs_int、int4abs、i4tod、dexp
	while (!worklist.empty()){InlineWorkListItem item = worklist.pop_back_val();llvm::StringRef symbolName = item.symbolName;char *cmodname;char *cfuncname;FunctionInlineState &inlineState = functionStates[symbolName];llvm::GlobalValue::GUID funcGUID;llvm_split_symbol_name(symbolName.data(), &cmodname, &cfuncname);funcGUID = llvm::GlobalValue::getGUID(cfuncname);for (const auto &gvs : summaries_for_guid(item.searchpath, funcGUID)){
  • 从searchpath也就是postgresql.index.bc里面搜索funcGUID，找到modPath。
  • 例如modPath=postgres/utils/adt/float.bc
			const llvm::FunctionSummary *fs;llvm::StringRef modPath = gvs->modulePath();llvm::Module *defMod;llvm::Function *funcDef;fs = llvm::cast<llvm::FunctionSummary>(gvs);if ((int) fs->instCount() > inlineState.costLimit){ilog(DEBUG1, "ineligibile to import %s due to early threshold: %u vs %u",symbolName.data(), fs->instCount(), inlineState.costLimit);inlineState.allowReconsidering = true;continue;}
  • modPath是函数所在的bc文件路径。
  • 在load_module_cached中调用load_module，调用LLVMCreateMemoryBufferWithContentsOfFile、LLVMGetBitcodeModuleInContext2拿到module。
			defMod = load_module_cached(lc, modPath);if (defMod->materializeMetadata())elog(FATAL, "failed to materialize metadata");funcDef = defMod->getFunction(cfuncname);
  • 到这里，通过thinlto生成的index文件的指引，找到函数所在的bc文件，最后拿到了func的bitcode。
			...llvm::StringSet<> importVars;llvm::SmallPtrSet<const llvm::Function *, 8> visitedFunctions;int running_instcount = 0;
  • 拿到了函数的bitcode后确认是否能inline？
  • 能否inline是一系列规则、成本决定的，具体分析在这篇：《Postgresql中JIT函数能否inline的依据function_inlinable》
    在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

			if (function_inlinable(*funcDef,inlineState.costLimit,functionStates,worklist,item.searchpath,visitedFunctions,running_instcount,importVars)){
  • 整体指令数不能超过150个，超过就不在inline了，Inline太多会造成代码膨胀。
				if (running_instcount > inlineState.costLimit){ilog(DEBUG1, "skipping inlining of %s due to late threshold %d vs %d",symbolName.data(), running_instcount, inlineState.costLimit);inlineState.allowReconsidering = true;continue;}ilog(DEBUG1, "inline top function %s total_instcount: %d, partial: %d",symbolName.data(), running_instcount, fs->instCount());
  • 这里把当前函数，例如dexp放到数组中。
  • function_inlinable中没放吗？因为function_inlinable只把dexp调用到的函数放进去了。
  • 把全部需要inline的函数名、全局变量名记录到modGlobalsToInline中。
				importVars.insert(symbolName);{llvm::StringSet<> &modGlobalsToInline = (*globalsToInline)[modPath];for (auto& importVar : importVars)modGlobalsToInline.insert(importVar.first());}
  • 标记已经Inline
				inlineState.inlined = true;break;}else{ilog(DEBUG1, "had to skip inlining %s",symbolName.data());}}
  • 更新FunctionInlineState。
  • 注意：
    • functionStates数组存放了所有inline的函数的信息。
    • globalsToInline是map结构{modPath, StringSet}，根据"postgres/utils/adt/float.bc"找到StringSet，在StringSet中保存了dexp、dexp函数调用到的其他函数、dexp和调用到函数所有使用到的全局变量。
		inlineState.processed = true;}return globalsToInline;
}

3.4 llvm_inline→llvm_execute_inline_plan

遍历上述结果集中的函数，配置AvailableExternallyLinkage标记。

static void
llvm_execute_inline_plan(llvm::Module *mod, ImportMapTy *globalsToInline)
{...for (const auto& toInline : *globalsToInline){const llvm::StringRef& modPath = toInline.first();const llvm::StringSet<>& modGlobalsToInline = toInline.second;std::unique_ptr<llvm::Module> importMod(std::move((*module_cache)[modPath]));module_cache->erase(modPath);for (auto &glob: modGlobalsToInline){llvm::StringRef SymbolName = glob.first();llvm::GlobalValue *valueToImport = importMod->getNamedValue(funcname);if (llvm::isa<llvm::Function>(valueToImport)){llvm::Function *F = llvm::dyn_cast<llvm::Function>(valueToImport);typedef llvm::GlobalValue::LinkageTypes LinkageTypes;...if (valueToImport->hasExternalLinkage()){valueToImport->setLinkage(LinkageTypes::AvailableExternallyLinkage);}}}}
}
  • 在LLVM中，有几种编译连接类型，默认会使用ExternalLinkage，表示函数在不同的编译单元之间是可见的，可以被其他单元引用。
  • 如果主动配置为AvailableExternallyLinkage，直观的理解是 把函数转换成一个全局可用的函数，定义只编译一次， 其他模块不会重复编译当前函数。

GlobalValue.h

class GlobalValue : public Constant {
public:/// An enumeration for the kinds of linkage for global values.enum LinkageTypes {ExternalLinkage = 0,///< Externally visible functionAvailableExternallyLinkage, ///< Available for inspection, not emission.LinkOnceAnyLinkage, ///< Keep one copy of function when linking (inline)LinkOnceODRLinkage, ///< Same, but only replaced by something equivalent.WeakAnyLinkage,     ///< Keep one copy of named function when linking (weak)WeakODRLinkage,     ///< Same, but only replaced by something equivalent.AppendingLinkage,   ///< Special purpose, only applies to global arraysInternalLinkage,    ///< Rename collisions when linking (static functions).PrivateLinkage,     ///< Like Internal, but omit from symbol table.ExternalWeakLinkage,///< ExternalWeak linkage description.CommonLinkage       ///< Tentative definitions.};

在这里插入图片描述

当函数被标记为AvailableExternallyLinkage时，LLVM优化器有可能会内联这些函数。但不是一定会发生，内联决策是llvm内联启发式算法做出的，会考虑很多因素：函数的大小、复杂性、调用频率、调用上下文等等。如果llvm决定内联一个函数，它会将函数的代码直接插入到每个调用点。

从module里面读取一下inline后的IR代码，发现函数已经有了available_externally标记。
在这里插入图片描述

4 内联后的效果

4.1 llvm决定不做内联

例如dexp函数：
在这里插入图片描述
优化后，还是正常调用：
在这里插入图片描述

4.2 llvm决定内联

在这里插入图片描述

原来调用的位置变成什么了？
在这里插入图片描述

（备忘）clang编译PG源码的方式

clang编译生成.bc文件

cd src/backend/utils/adtclang \
-Wno-ignored-attributes -fno-strict-aliasing \
-fwrapv -fexcess-precision=standard \
-Xclang -no-opaque-pointers -Wno-unused-command-line-argument \
-Wno-compound-token-split-by-macro -O2 \
-I. -I. -I../../../../src/include  \
-D_GNU_SOURCE -I/usr/include/libxml2  -flto=thin -emit-llvm \
-c -o int8.bc int8.c

生成可读的ll文件：

llvm-dis int8.bc

其他编译相关的在这篇： 《LLVM的ThinLTO编译优化技术在Postgresql中的应用》

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_[FBCTF2019]RCEService&#xff08;preg_match函数的绕过&#xff09; 涉及知识点&#xff1a;preg_match函数绕过&#xff0c;json的格式&#xff0c;正则回溯 打开环境&#xff0c;要求用json的格式输入 搜索学习一下json的语法规则 数组&#xff08;Array&#xff09;用方括…
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【除了协程还有哪些方式可以实现异步编程】

【除了协程还有哪些方式可以实现异步编程】

在Unity中&#xff0c;除了使用协程实现异步编程外&#xff0c;还有以下几种方法&#xff1a; 异步加载资源&#xff1a; 使用UnityWebRequest类进行异步加载资源&#xff0c;这在加载网络资源或动态加载资源时非常有用。 using UnityEngine; using UnityEngine.Networking;…
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Linux的虚拟机操作

Linux的虚拟机操作

一、linux系统 我们知道的系统用到的大多数是Windows系统。 Windows个人用到的有&#xff1a;win7 win10 win11 winxp 服务器用到的有&#xff1a;windows server 2003、2008、2013...........等等 linux也有系统。 centos 7 有5、6、8等等 redhat ubuntu kail 二、了…
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