使用 Clang


文档摘要

使用 Clang 的抽象语法树(AST)和控制流图(CFG)进行分析有一些局限性。最显著的局限性如下所述[^1]: Clang的AST局限性:Clang的AST不适合进行数据流分析和控制流推理,因为丢失了重要的语言信息,导致了结果的不准确性和分析的低效。分析的健全性也是一个考虑因素,某些分析,如活性分析,如果足够精确而不是总是保守的,其精确性将非常有价值。 Clang的CFG问题:虽然Clang的CFG旨在弥合AST和LLVM IR之间的差距,但它遇到了已知的问题,具有有限的跨过程能力,并且缺乏足够的测试覆盖。 [^2]中提到的一个例子是与C++20中引入的新特性——C++协程相关。这个功能的某些方面是在Clang前端之外实现的,使用Clang的AST和CFG等工具无法看到。

使用 Clang
的抽象语法树(AST)和控制流图(CFG)进行分析有一些局限性。最显著的局限性如下所述1:

  • Clang的AST局限性:Clang的AST不适合进行数据流分析和控制流推理,因为丢失了重要的语言信息,导致了结果的不准确性和分析的低效。分析的健全性也是一个考虑因素,某些分析,如活性分析,如果足够精确而不是总是保守的,其精确性将非常有价值。

  • Clang的CFG问题:虽然Clang的CFG旨在弥合AST和LLVM
    IR之间的差距,但它遇到了已知的问题,具有有限的跨过程能力,并且缺乏足够的测试覆盖。

2中提到的一个例子是与C++20中引入的新特性——C++协程相关。这个功能的某些方面是在Clang前端之外实现的,使用Clang的AST和CFG等工具无法看到。这一限制使得对这种功能的分析,尤其是生命周期分析,变得复杂。

尽管存在这些局限性,Clang的CFG仍然是一个在编译器和编译器工具开发中广泛使用的强大工具。还有其他工具正在积极开发中3,旨在弥补CFG功能上的不足。

  1. Bruno Cardoso Lopes and Nathan Lanza. [RFC] An MLIR based Clang
    IR (CIR). June 2022. URL
    https://discourse.llvm.org/t/rfc-an-mlir-based-clang-ir-cir/63319

  2. Bruno Cardoso Lopes和Nathan Lanza. [RFC] 基于MLIR的Clang IR
    (CIR). 2022年6月. URL
    https://discourse.llvm.org/t/rfc-an-mlir-based-clang-ir-cir/63319.

  3. Bruno Cardoso Lopes. [RFC] 将ClangIR上游化. 2024年1月. URL
    https://discourse.llvm.org/t/rfc-upstreaming-clangir/76587.


发布者: 作者: 转发
评论区 (0)
U