编译原理工程实践—01编译器前端技术核心三步

编译原理工程实践—01编译器前端技术核心三步

文本主要介绍编译器前端技术的实现和应用。

1. 编译技术无处不在

什么是编译器的前端技术？我们在大学课堂里学习的《编译原理》大多侧重讲解编译器的 "前端(Front End)" 技术，即编译器对程序代码的分析和理解过程。而与之对应的 "后端(Back End)" 则是生成目标代码和优化的过程，跟目标机器有关。

总体来看，编译器前端技术的核心三步分别为：

• 词法分析：通过构造有限自动机把程序源码分割为一个个 Token
• 语法分析：用递归下降算法识别程序结构，并形成一棵便于由计算机处理的抽象语法树 AST
• 语义分析：消除语义模糊，生成一些属性信息，用于生成目标代码

在现实中的大部分场景，依靠编译器前端技术就能解决，而前端编译过程也无处不在，例如，正则表达式的使用就是词法分析的过程；而解析文本、配置文件或是编写自定义表达式就是语法分析的过程。

在实际工作中，无论是前端还是后端开发者都常会碰到需要编译技术的场景：

【前端】代码转换、性能优化和工具链开发

• 现代前端框架与编译器：如利用 词法分析 & 语法分析 实现 Vue/React/Svelte 等框架的模板编译(template=>render函数)，还可以开发改造出符合特殊需求的模板引擎，对异型循环、条件分支等语法的支持都不在话下；利用编译技术还能实现如 TypeScript 般对不同 语言翻译转换，利用Babel的 AST 转换 将 ES6+ 代码降级为 ES5；Svelte 直接编译生成高效原生 JS 代码，减少运行时开销。
• 打包工具与 Tree Shaking：如 Webpack 通过 AST 分析模块依赖、import() 实现动态加载模块，再如 Rollup 的 Tree Shaking 移除未使用的代码。
• CSS 预处理与优化：如 Sass/Less/Stylus 编译成 CSS，PostCSS 优化样式，利用 词法分析 解析 Sass 的嵌套规则，PostCSS 的 autoprefixer 功能自动添加浏览器前缀(代码生成)。
• WebAssembly(Wasm)：利用编译后端技术，如 字节码生成 技术可以将 Rust/C++ 编译成 Wasm，前端通过 JS 调用。

【后端】语言运行时优化、代码生成和数据库查询优化

• 代码生成与 ORM 框架：如 ORM 工具的模板引擎解析 #{} 和 ${} ，利用 AST 操作实现 HQL 转 SQL，还能实现 SQL 查询优化。
• RPC 框架与协议编解码：如根据协议生成不同客户端和服务端执行代码，还可以实现如注解的支持、自定义 DSL，对静态语言代码的解释性执行，为特殊场景下的开发提效。

【运维】优化构建、部署和监控流程

• 配置管理与模板渲染：解析 YAML/JSON 配置文件、生成 k8s 配置，优化 CI/CD 流水线，优化增量编译和缓存等等。
• 日志与监控数据处理：利用词法和语法分析更高效灵活地解析日志文件。

编译原理不仅是"实现编程语言"的理论，更是提升代码质量、开发效率和解决复杂问题的关键工具。

2. Step1: 词法分析(Lexical Analysis): 识别单词Token

计算机执行代码的第一步需要先"阅读"代码，和人类阅读文章时需要识别一个个单词一样，程序也需要首先将源码识别为一个个词法记号: Token。词法分析在日常开发中可能用的比想象多，因为 正则表达式 的应用就是词法分析的过程，如校验用户是否输入了合法的邮箱。

词法分析程序如何识别 Token？词法分析依赖一套规则和一套算法：正则文法(Regular Grammar) 和 有限自动机(Finite-state Automaton)，就是常说的 FSA。

我们在下一篇将实现一个简单的词法分析器程序，这里先举个简单的例子，如下图所示，词法分析器读取到代码字符串 age>=18 后逐字符解析，在遇到不同的字符后会迁移至不同状态。词法分析过程，本质是一个个状态迁移的过程。

实际的生产环境中很少纯手写词法分析器，开发者只需要编写符合 "正则文法" 规则的 "正则表达式"，结合市面上的词法分析器工具生成 "有限自动机" 算法即可实现。

3. Step2: 语法分析(Syntactic Analysis, or Parsing): 识别语法结构

前面的词法分析识别出了源码的一个个单词 Token，而语法分析是为了继续识别出程序结构。为了方便计算机理解和执行，语法分析过程会将程序语法结构构造成树形结构。一个程序对应一棵 抽象语法树 (Abstract Syntax Tree)，也就是我们熟知的 AST。树的每个节点(子树)对应一个语法单元，即"语法"。

通过网站 https://www.jointjs.com/demos/abstract-syntax-tree 可以可视化地观察 AST 的结构化表示。如下图展示了将表达式 1+2*3 赋值给变量 a 的 AST：

上面 AST 的结构计算机是方便处理的，除了上面的语法，再增加循环、条件分支等语法节点，就可以实现一门脚本语言了。而执行脚本语言的过程，其实就是遍历 AST 的过程。

语法分析的实现需要借助 递归下降算法，这是一种自顶向下的算法，我们在后面的篇章中将会详细介绍语法分析器的实现。

其实在日常工作中，我们或多或少也会接触到语法分析，如要实现用户自定义公式的计算，对公式的解析就是语法分析过程。另外分析日志文件时对每行日志的解析，本质上也是语法分析过程。

同样的，实际的生产环境中也很少从零手写语法分析器，改一改网上找到的开源语法规则文件，就能用 Antlr 等工具生成语法分析器。

4. Step3: 语义分析(Semantic Analysis): 让计算机理解意图

识别出程序结构后，此时距离编译器后端生成目标代码还缺少一些上下文信息。在语义分析阶段，编译器会根据语义规则，基于上下文对 AST 节点的属性做各种解析、标注和合法性检查，完成这些属性标注后，编译器后端就可以依据这些信息生成目标代码了。

语义分析阶段的成果，大多会作为属性标注在 AST 抽象语法树上。如标记节点数据类型，如前面提到的表达式 age>=18，会在 AST 的标识符节点 age 和字面量节点 18 上标注数据类型为数值类型；再如标记节点的源代码行列号，以方便报错信息的定位。