Maple多语言前端-MapleFE

拼搏现实的明天。 2023-01-23 15:52 178阅读 0赞

*【前言】2008年Boston CGO上Open64 workshop，当时有个讨论很激烈的议题是前端选用gcc的哪个版本。当时Open64利用gcc的前端，引起的问题就是要不要跟随gcc演进以及如何演进。采用三方软件构建自研系统的时候这是一个永远无法回避的问题。在开启编译器项目的时，做一个自研前端的念头异常强烈，特别是随着经验的积累，对新的编程语言的理解以及实际产品业务的理解，促使我下了决心。但是，现实是一直到最近才有了真正的时间，特别是最近的Typescript转c++项目，它背后隐含的价值和长远意义引起了我极大的兴趣，促使整个进度提升，才有了今天的初步成果。-叶寒栋*

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Maple前端也叫MapleFE，是编程体系的重要环节，负责把多种语言的源代码解析生成语法树（AST），并进一步生成MapleIR或者用于其他用途。其在Maple编程体系中的位置如下图所示。Maple编程体系是一个完整的软件开发的全栈，包括编程语言、多语言前端、编译器、执行引擎以及相关工具链。整个体系依靠MapleIR贯穿前后。

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在编译器前端这个领域，业界已经有很多成熟的产品，实现的方法也有多种不同，主要可以分为规则生成和手工实现。大家经常用的gcc，借助Flex, Bison等工具，基于规则描述自动生成词法分析器和LALR(1) 语法分析器。而Clang则是手工开发的。两种方法各有千秋。自动生成方案降低了开发的难度，却降低了代码可读性。手工开发提高了难度，但提高了代码可读性，非常便于对语法树进行各种分析与变换。

**MapleFE综合了两种方法，基本思路为**：

（1）用户根据特定的spec描述方法输入目标语言的语法规则；

（2）MapleFE的autogen工具基于语法规则生成c++语言的表格；

（3）MapleFE的parser通过traverse这些表格来match源程序。Parser的算法是手写的，而且本质上就是遍历不同表格的算法，所以，可读性非常高。另外，目标语言的语法描述也比较简单。

因此，总体来看MapleFE的可读性和易用性都是不错的。

MapleFE是基于LL Parsing算法。这类算法比较大的一个缺点是难以处理左递归(Left Recursion)的语法规则。业界有一个类似的产品叫Antlr，也是LL Parsing，也是基于规则。据了解，Antlr V4应该还是只能处理直接左递归（direct left recursion）的语法。所谓直接左递归指的是右边产生式的第一个元素就是该non-terminal自己，例如：

expr = expr \* integer

而间接左递归（indirect left recursion）则是通过其他non-terminal产生递归，例如

expr = expo + string

expo = expr \* integer

此处expr通过expo间接形成了左递归。

**MapleFE的parsing实现了一种特殊算法，是基于recursion的表格遍历方法，可以解决所有左递归问题**。为此，MapleFE特意设计和实现了recursion detector，后者可以识别并生成所有left recursion的数据库。

MapleFE的结构图如下，除了parser以外，还包括了几个重要的辅助算法，autogen, recursion detector, lookahead detector。

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这里简单介绍**各个模块的作用以及工作流程**。

1. Autogen是一个c++表格自动生成器，把用户输入的语言spec生成c++ table并输出到c++源文件。在MapleFE中我们把一个产生式叫做rule，所以输出对应的c++表格我们叫rule table。

2. Recdetect负责查找语言spec中隐藏的左递归，并且把这些左递归以c++ table的形式输出到c++源文件。这些左递归信息是parser的主要依据。

3. Ladetect负责查找spec里面所有rule的look ahead，就是查找rule所有可能的第一个 terminal，并且也是以c++table的形式输出到c++源文件。Look ahead的主要目的是为了提高rule table遍历的速度，可以迅速排除不匹配的rule table，而不需要继续深入。

4. 上述三种表格都是c++表格，存在于源文件中。这些源文件配合parser的主要算法代码，链接在一起就构成了MapleFE的parser。Parser为了能够分析左递归的规则，把所有的规则通过产生式的关联，形成一个图（也可能是几个图），图中就包含了所有的loop，也就是左递归。Parser碰到一个loop的时候会进行迭代。每一次迭代，如果尝试成果，则可以得到一棵子树，并继续下一次迭代。每个迭代的分析会建立在前一次迭代的分析结果之上。直到迭代结束，就形成一个完整的树。

5. 语义检查和报错是另外一个大课题，它需要建立在复杂的语义分析基础之上，是特定语言相关的。目前我们并没有短期计划把它做完善。每个语言的设计者可以自行补充。

6. Ast2mpl和ast2cpp是两个示范用例，展示如何使用生成的语法树。Ast2mpl把生成的语法树分析并生成MapleIR，作为编译器的输入。Ast2cpp则是把生成的语法树生成c++源代码。目前，ast2cpp是我们正在工作的重点。

**MapleFE当前社区的主要状态**如下：

（1）parsing部分已经比较成熟，目前可以正常parse的语言包括Java和Typescript（含Javascript）；

（2）ast2mpl是做了一个初步的原型，当前可以把Java程序的语法树生成MapleIR，但我们没有精力完善它，大家可以在社区代码中看到具体情况；

（3）最有意思的事情是现在我们重点做的Ast2cpp，当前正在做的事情是把Typescript程序的语法树生成c++程序，这里的工作包括非常多的内容，此处不一一列出。MapleFE作为前端，只是其中不大的一块内容。在这个项目中，很多非常有意义的题目引起我们的深思，尤其是对于编程语言的设计，多语言混合编程、跨语言函数调用等。这些问题我们在17年正式启动编译器项目的时候就开始思考，今天仍旧在理解类似的问题，积累相关的经验。

前端是一个编程体系的入口，它把程序员的代码翻译成语法树和相关数据结构，这个工作相当于给编程体系开了个大门，基于此可以做很多事情，生成编译器的IR只是很小的一部分，我相信它的用处更多的会用在程序的高级分析以及优化，验证，新语言设计以及解决跨语言的问题。

开发者可以参考java和typescript的实现做尝试，有问题欢迎在gitee中提交issue。

**源代码链接**：*https://gitee.com/openarkcompiler-incubator/MapleFE*

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