转载：http://blog.csdn.net/mycwq/article/details/45653897


erlang是开源的，很多人都研究过源代码。但是，从erlang代码到c代码，这是个不小的跨度，而且代码也比较复杂。所以这里，我利用一些时间，整理下erlang代码的执行过程，从erlang代码编译过程，到代码执行过程做讲解，然后重点讲下虚拟机执行代码的原理。 将本篇文章，献给所有喜欢erlang的人。

erlang代码编译过程

erlang对开发者是友好的，从erlang程序文件编译成能被erlang虚拟机识别的beam文件，在这个编译过程还对开发者暴露中间代码。借助这个中间代码，我们就可以逐步探究erlang代码的执行过程。

这是erlnag的编译过程，当然，最开始和大多数编译器一样，首先会将程序文件转换成语法树，但这个转换对我们来说阅读的意义不大，所以归结于以上3个过程。

1. erlang核心代码
确切的叫法是Core Erlang，使用了类似Haskell 的语法，每个变量都用“Let” 声明。在erlang shell通过以下方式可以获取模块的Core Erlang代码，将会生成test.core文件
c(test, to_core).
实际上core文件可以直接编译成beam文件，如下：
c(test, from_core).

2. erlang汇编码
这个是erlang代码编译成beam前的汇编代码，虽然在erlang打包成beam，以及加载到VM时会进一步优化，但汇编码实际上可以看成erlang代码到c代码的纽带。但理解汇编码而不是很容易，这里要知道erlang VM的设计基于寄存器，其中有两类重要的寄存器，传递参数的x寄存器，和在函数内用作本地变量的y寄存器。在erlang shell通过以下方式可以获取模块的汇编代码，将会生成test.S文件
c(test, to_asm). 或是 c(test, 'S').
当然，S文件也支持编译成beam文件，如下：
c(test, from_asm).

3. erlang BEAM
beam文件是不可阅读的，只是给VM识别，内容包括了代码，原子，导入导出函数，属性，编译信息等数据块。

4.  erlang运行时代码
运行时代码是指模块加载到VM后的代码，erlang对开发者暴露了底层的接口。当模块加载后，在erlang shell下通过以下方式可以获取模块的运行时代码，就会生成test.dis文件
erts_debug:df(test).

这里，细心的同学会发现，通过对比erlang汇编码和运行时代码，发现指令代码是不完全相同的。一方面，erlang会对指令进一步做优化；另外，erlang使用了两种指令集，有限指令集和扩展指令集，在beam文件使用了有限指令集，然后在加载到VM时展开为扩展指令集。有论文说是为了减少Beam的大小，这点我没有做过实质性的探究，我只是觉得有限指令集比较短，更容易阅读 被人理解。关于有限指令集和扩展指令集的差别，我在文章最后的拓展阅读做了讨论。

erlang代码从编译到执行过程

前面介绍了erlang代码编译的过程，现在再来说明erlang代码从编译到执行的完整过程。文章erlang版本以R16B02作说明。


这里，erlang代码先被编译成beam，然后加载到VM中，最后再被模拟器所识别和调用。
其中，beam文件的加载过程会将beam的字节码形式的数据转成 Threaded code和数据。 前面也提到，beam文件的字节码数据包含有代码块，这里是将指令展开，转成Threaded code（线索化代码），每条指令包含了opcode（操作码）和operands（操作数），另外还对 operands 做修正，比如调用 外部 函数，这里会找到这个外部函数的导出地址，这样每次代码执行的时候就不用再去函数表查找到这个函数，就可以直接执行代码。

Beam的加载逻辑是在 beam_load.c 完成的，指令集的转换在beam_opcodes.c做了映射，而beam_opcodes.c文件是在编译Erlang源码过程有Perl脚本beam_makeops根据ops.tab生成的。所有有限指令集可以在genop.tab找到。
File 
Path
beam_makeops
erts/emulator/utils/
ops.tab
erts/emulator/beam/
beam_opcodes.c
erts/emulator/<machine>/opt/smp/
beam_load.c
erts/emulator/beam/
genop.tab
lib/compiler/src/


erlang 虚拟机执行代码的原理

这里先简单说明下erlang虚拟机、进程、堆栈，寄存器，然后侧重从指令调度，代码线索化说明虚拟机代码执行原理。

erlang虚拟机概述

通常我们说的eralng虚拟机，是指BEAM虚拟机模拟器和erlang运行时系统（ERTS）。ERTS是erlang VM最底层的应用，负责和操作系统交互，管理I/O，实现erlang进程和BIF函数。BEAM模拟器是执行Erlang程序经编译后产出的字节码的地方。
erlang虚拟机最早的版本是Joe Armstrong编写的，基于栈，叫JAM(Joe's Abstract Machine)，很类似 WAM（Warren's Abstract Machine）。后来改成基于寄存器的虚拟机，也就是现在的BEAM（Bogdan's Abstract Machine），执行效率有了较大幅度提升，这在Joe的erlang VM演变论文有说到。

基于栈和基于寄存器的虚拟机有什么区别？

基于栈（stack-based）的虚拟机的指令长度是固定的，执行多个操作数计算时，会先将操作数做压入栈，由运算指令取出并计算。而基于寄存器（register-based）的指令长度不是固定的，可以在指令中带多个操作数。这样， 基于寄存器可以减少指令数量，减少入栈出栈操作，从而减少了指令派发 的次数 和内存访问的次数，相比开销少了很多。但是，如果利用寄存器做数据交换，就要经常保存和恢复寄存器的结果，这就导致基于寄存器的虚拟机在实现上要比基于栈的复杂 ，代码编译也要复杂得多

erlang进程

erlang进程是在代码执行过程中动态创建和销毁，每个进程都有自己私有的栈和堆。erlang进程是erlang虚拟机进行资源分配和调度的基本单位，erlang代码的执行要通过erlang进程来实现。
1> spawn(fun() -> m:loop() end).
<0.34.0>
或许有人会问，启动erlang节点时没有使用任何进程，这是为什么？ 实际上，启动erlang节点的代码是运行在shell进程，同样受到erlang虚拟机调度，我们看到的是由shell进程执行后返回的结果。
为了实现多进程并发，erlang虚拟机实现了进程挂起和调度机制。进程执行代码时会消耗调度次数（Reductions），当调度次数为0时就会挂起这个进程，然后从调度队列中取出第一个进程执行。如果进程在等待新消息时也会被挂起，直到这个进程接收到新消息后，就重新加到调度队列。

进程的栈和堆

erlang进程在执行代码的过程中，栈主要用来存放调用帧的本地变量和返回地址，堆则是用来存放执行过程创建的数据。在实现上，栈和堆是在同一个内存区域的。如下图：

堆栈的内存空间是先申请一块较大的内存后一点一点使用，不够再重新申请一大块，这样避免频繁申请释放内存造成开销。以上，在已分配好的内存区域内，堆从最低的地址向上增长，而栈从最高的地址向下增长。中间堆顶和栈顶的空白区域，表示了进程堆栈还未使用到的空间，使用内存时就向里收缩，不够时就执行gc。这样，内存溢出检查就只要比较栈顶和堆顶就好。
堆用于存储复杂的数据结构，如元组，列表或大整数。栈被用来存储简单的数据，还有指向堆中复杂数据的数据指针。栈有指针指向堆，但不会有指针从堆到栈。

寄存器

前面也提到，对于基于栈的虚拟机，操作数在使用前都会被压到栈，计算时取出。也就是先将本地变量的值压入栈，然后在计算时从栈取出赋值给本地变量。所以，这里有很大开销在本地变量和栈之间的交换上（出入栈）。为此，基于寄存器的虚拟机使用临时变量来保存这个本地变量，这个临时变量也就是寄存器。而且，这个寄存器变量通常都被优化成CPU的寄存器变量，这样，虚拟机访问寄存器变量甚至都不用访问内存，极大的提高了系统的执行速度。
[cpp]  view plain copy
  1. /* 
  2.  * X register zero; also called r(0) 
  3.  */  
  4. register Eterm x0 REG_x0 = NIL;  
register修饰符的作用是暗示编译器，某个变量将被频繁使用，尽可能将其保存在CPU的寄存器中，以加快其存储速度。随着编译程序设计技术的进步，在决定那些变量应该被存到寄存器中时，现在的编译器能比程序员做出更好的决定，往往会忽略register修饰符。但是就erlang虚拟机对寄存器变量的使用程度，应该是可以利用到CPU寄存器的好处。

erlang有哪些寄存器？
参数寄存器（R0-R1024） R0是最快的，是独立的寄存器变量，其他以reg[N]访问。R0还用来保存函数返回值
指令寄存器（IP） 引用当前正在执行的指令，可以通过I[N]取到上下文指令。
返回地址寄存器 （CP，原意Continuation Pointer） 记录当前函数调用的返回地址，在执行完当前函数后返回上一个函数中断处执行后面的代码。
栈寄存器（EP） 指向栈的栈顶，以E[N]数组形式访问栈帧数据
堆寄存器 （heap top）指向堆的堆顶，以HTOP[N]数组形式访问堆数据
临时寄存器（tmp_arg1和tmp_arg2）用于指令实现需要临时变量的场合（尽可能重用临时变量，同时利用CPU寄存器优化）
浮点寄存器（FR0-FR15）

其他寄存器：
'Live' 表示当前需要的寄存器数量，很多指令取这个值来判断是否要执行GC申请新的空间
'FCALLS' 表示当前进程剩余的调度次数（Reductions）

若不考虑多调度器，寄存器是所有进程共享的。当虚拟机调度运行某个进程的时候，寄存器就归这个进程使用。当进程被调出的时候，寄存器就给其他进程使用。（进程切换保存进程上下文时，只需要保存指令寄存器IP和当前函数信息，效率很高）

指令调度

erlang指令调度实现是一个巨大的switch结构，每一个case语句都对应一个指令操作码（opcode），这样就可以实现指令的分发和执行。但是，switch调度方式实现简单，但效率比较低下。所以，erlang虚拟机使用了goto语法，避免过多的使用switch造成性能损耗；同时，erlang还使用跳转表，在一些高级编译器下（如GCC） ，利用label-goto语法，效率比较高（针对跳转表的概念，我之前也有文章说明，见 这里）。正因为这点，虚拟机调度时解释指令的代价不容忽视，基于寄存器的虚拟机指令少，就要比基于栈高效。
[cpp]  view plain copy
  1. while(1){  
  2.  opcode = *vPC++;  
  3.  switch(opcode){  
  4.    case i_call_fun:  
  5.           ..  
  6.        break;  
  7.    case call_bif_e:  
  8.           ..  
  9.        break;  
  10.  //and many more..  
  11.  }  
  12. };  
字节码在虚拟机中执行，执行过程类似CPU执行指令过程，分为取指，解码，执行3个过程。通常情况下，每个操作码对应一段处理函数，然后通过一个无限循环加一个switch的方式进行分派。

erlang进程创建时必须指定执行函数，进程创建后就会执行这个函数。从这个函数开始一直到结束，进程都会被erlang虚拟机调度。
[plain]  view plain copy
  1. start()->  
  2.    spawn(fun() -> fun1(1) end).  %% 创建进程，执行 fun1/1  
  3.   
  4. fun1(A) ->  
  5.    A1 = A + 1,  
  6.    B = trunc(A1),  %% 执行 trunc/1  
  7.    {ok, A1+B}.  
以上，进程在执行函数 （  trunc/1 ） 调用 前，会将当前的本地变量和返回地址指针CP写入栈。然后，在执行完这个函数（trunc/1 ）后再从栈取出CP指令和本地变量，根据CP指针返回调用处，继续执行后面的代码。

这样，每次函数执行结束时，erlang从栈顶检查并取得CP指针（如果函数内过于简单，没有其他函数调用，就直接读取 (Process* c_p)->cp），然后 将CP指针的值赋给指令寄存器IP，同时删除CP栈帧（根据需要还要回收Live借用的栈空间），继续调度执行。
备注：这里讲到的栈帧删除操作，如CP指针，本地变量数据，删除时只要将栈顶指针向高位移动N个位置，没有GC操作，代价极小。另外，这里也显露出一个问题，如果非尾递归函数调用，erlang需要反复将本地变量和CP指针入栈，容易触发GC和内存复制，引发内存抖动。

另外，在寄存器方面，函数调用时，erlang虚拟机会将传参写到参数寄存器x(N)，然后更新返回地址寄存器CP，在函数调用返回时，会将返回值写到x(0)寄存器。

Threaded Code（线索化代码）

前面提到switch指令派发方式，每次处理完一条指令后，都要回到循环的开始，处理下一条指令。但是，每次switch操作，都可能是一次线性搜索（现代编译器能对switch语句进行优化， 以消除这种线性搜索开销，但也是只限于特定条件，如case的数量和值的跨度范围等）。如果是少量的switch case，完全可以接受，但是对于虚拟机来说，有着成百上千的switch case，而且执行频繁非常高，执行一条指令就需要一次线性搜索，确定比较耗性能。如果能直接跳转到执行代码位置，就可以省去线性搜索的过程了。于是在字节码的分派方式上，做了新的改进，这项技术叫作 Context Threading （ 上下文线索化技术， Thread 目前都没有合适的中文翻译，我这里意译为线索化，表示其中的线索关系）。

这里取了 Context Threading论文的 例子，说明 上下文线索化技术（ Context Threading）
1.首先，代码会被编译成字节码

2.如果是switch派发指令，效率低下

3.如果是线索化代码（Threaded Code），就直接跳转（goto），无需多次switch

4.从字节码到最终执行代码的过程。

左边是编译生成的字节码，中间就是字节码加载后生成的线索化代码，右边是对应的虚拟机实现代码。虚拟机执行时，vpc指向了iload_1指令，在执行iload_1指令操作后根据goto *vpc++ 跳转到下一条指令地址，继续执行，如此反复。这个过程就好像穿针引线，每执行完一条指令，就直接跳转到下一条指令的地址，而不再是Switch Loop那样，每执行一条指令都要做一次switch。（这里，vPC是指虚拟PC指令，在erlang中是IP指针）


拓展阅读

BIF（内建函数）

BIF是erlang的内建函数，由C代码实现，用以实现在erlang层面实现效率不高或无法实现的功能。大多数BIF函数属于erlang模块，也有其他模块的BIF函数，ets或lists，os等
1> erlang:now().
{1433,217791,771000}
2> lists:member(1,[1,2,3]).
true

这里重点解释下， BIF代码如何被执行的。
erlang源代码编译时生成bif函数表信息， 见 erts\emulator\<machine> \erl_bif_table.c
[cpp]  view plain copy
  1. Export* bif_export[BIF_SIZE];  
  2. BifEntry bif_table[] = {  
  3.     {am_erlang, am_abs, 1, abs_1, abs_1},  
  4.     {am_erlang, am_adler32, 1, adler32_1, wrap_adler32_1},  
  5.     {am_erlang, am_adler32, 2, adler32_2, wrap_adler32_2},  
  6.     {am_erlang, am_adler32_combine, 3, adler32_combine_3, wrap_adler32_combine_3},  
  7.     {am_erlang, am_apply, 3, apply_3, wrap_apply_3},  
  8.     {am_erlang, am_atom_to_list, 1, atom_to_list_1, wrap_atom_to_list_1},  
[cpp]  view plain copy
  1. typedef struct bif_entry {  
  2.     Eterm module;  
  3.     Eterm name;  
  4.     int arity;  
  5.     BifFunction f;  // bif函数  
  6.     BifFunction traced;  // 函数调用跟踪函数  
  7. } BifEntry;  
erlang BEAM模拟器启动时会初始化bif函数表，
[cpp]  view plain copy
  1. init_emulator:  
  2. {  
  3.        
  4.      em_call_error_handler = OpCode(call_error_handler);  
  5.      em_apply_bif = OpCode(apply_bif);  
  6.   
  7.      beam_apply[0] = (BeamInstr) OpCode(i_apply);  
  8.      beam_apply[1] = (BeamInstr) OpCode(normal_exit);  
  9.      beam_exit[0] = (BeamInstr) OpCode(error_action_code);  
  10.      beam_continue_exit[0] = (BeamInstr) OpCode(continue_exit);  
  11.      beam_return_to_trace[0] = (BeamInstr) OpCode(i_return_to_trace);  
  12.      beam_return_trace[0] = (BeamInstr) OpCode(return_trace);  
  13.      beam_exception_trace[0] = (BeamInstr) OpCode(return_trace); /* UGLY */  
  14.      beam_return_time_trace[0] = (BeamInstr) OpCode(i_return_time_trace);  
  15.   
  16.      /* 
  17.       * Enter all BIFs into the export table. 
  18.       */  
  19.      for (i = 0; i < BIF_SIZE; i++) {  
  20.          ep = erts_export_put(bif_table[i].module, //模块名  
  21.          bif_table[i].name,  
  22.          bif_table[i].arity);  
  23.          bif_export[i] = ep;  
  24.          ep->code[3] = (BeamInstr) OpCode(apply_bif);  
  25.          ep->code[4] = (BeamInstr) bif_table[i].f;  // BIF函数  
  26.          /* XXX: set func info for bifs */  
  27.          ep->fake_op_func_info_for_hipe[0] = (BeamInstr) BeamOp(op_i_func_info_IaaI);  
  28.      }  

下面写个简单的例子说明，

bif函数编译后，opcode都是 call_bif_e，操作数是函数导出表地址，下面分析下这个opcode的实现：
[cpp]  view plain copy
  1. /* 
  2.  * 以下截取 bif 处理过程 
  3.  */  
  4. OpCase(call_bif_e):  
  5.     {  
  6.  Eterm (*bf)(Process*, Eterm*, BeamInstr*) = GET_BIF_ADDRESS(Arg(0)); // 根据参数获取bif实际执行函数  
  7.  Eterm result;  
  8.  BeamInstr *next;  
  9.  PRE_BIF_SWAPOUT(c_p);  
  10.  c_p->fcalls = FCALLS - 1;  
  11.  if (FCALLS <= 0) {  
  12.     save_calls(c_p, (Export *) Arg(0));  
  13.  }  
  14.  PreFetch(1, next);  
  15.  ASSERT(!ERTS_PROC_IS_EXITING(c_p));  
  16.  reg[0] = r(0);  
  17.  result = (*bf)(c_p, reg, I); // 执行bif函数  
  18.  ASSERT(!ERTS_PROC_IS_EXITING(c_p) || is_non_value(result));  
  19.  ERTS_VERIFY_UNUSED_TEMP_ALLOC(c_p);  
  20.  ERTS_HOLE_CHECK(c_p);  
  21.  ERTS_SMP_REQ_PROC_MAIN_LOCK(c_p);  
  22.  PROCESS_MAIN_CHK_LOCKS(c_p);  
  23.  if (c_p->mbuf || MSO(c_p).overhead >= BIN_VHEAP_SZ(c_p)) {  
  24.      Uint arity = ((Export *)Arg(0))->code[2];  
  25.      result = erts_gc_after_bif_call(c_p, result, reg, arity);  
  26.      E = c_p->stop;  
  27.  }  
  28.  HTOP = HEAP_TOP(c_p);  
  29.  FCALLS = c_p->fcalls;  
  30.  if (is_value(result)) {  
  31.      r(0) = result;  
  32.      CHECK_TERM(r(0));  
  33.      NextPF(1, next);  
  34.  } else if (c_p->freason == TRAP) {   
  35.      SET_CP(c_p, I+2);  
  36.      SET_I(c_p->i);  
  37.      SWAPIN;  
  38.      r(0) = reg[0];  
  39.      Dispatch();  
  40. }  
上面涉及到一个宏，就是取得bif函数地址。
[cpp]  view plain copy
  1. #define GET_BIF_ADDRESS(p) ((BifFunction) (((Export *) p)->code[4]))  
根据前面提到的，( (Export *) p)->code[4] 就是  bif_table表的中BIF函数的地址。

扩展指令集

BEAM文件使用的是有限指令集（limited instruction set），这些指令集会在beam文件被加载时，展开为扩展指令集（extended instruction set）。
get_list -> get_list_rrx
get_list ->get_list_rry
call_bif -> call_bif_e

扩展指令集和有限指令集的差别是，扩展指令集还描述了操作数类型。
Type Description
t An arbitrary term, e.g. {ok,[]}
I An integer literal, e.g. 137
x A register, e.g. R1
y A stack slot
c An immediate term, i.e. atom/small int/nil
a An atom, e.g. 'ok'
f A code label
s Either a literal, a register or a stack slot
d Either a register or a stack slot
r A register R0
P A unsigned integer literal
j An optional code label
e A reference to an export table entry
l A floating-point register
以  call_bif_e 为例， e表示了操作数为函数导出表地址，所以 call_bif_e 可以这样取到bif代码地址
 ((Export *) Arg(0))->code[4]

文献资料：
[2]  Virtual Machine Showdown: Stack Versus Registers Yunhe Shi, David Gregg, Andrew Beatty
[3]  Context Threading: A flexible and efficient dispatch technique for virtual machine interpreters

参考：
http://blog.csdn.net/mycwq/article/details/45653897

Logo
华为开发者空间

华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发空间，汇聚了华为优质开发资源及工具，致力于让每一位开发者拥有一台云主机，基于华为根生态开发、创新。

更多推荐

cover

深化产教融合协同创新，华为云HCSD校园沙龙走进山西职业技术学院

avatar 华为开发者空间
cover

2024华为开发者盛典，海外开发者代表团走进华为

avatar 华为开发者空间
cover

华为“行业AI应用创新孵化营”走进中国医科大学，共探人才培养新模式

avatar 华为开发者空间