第一章: 理解 LLVM

本文讨论了JavaScript的性能问题,特别是由于引擎差异和动态类型导致的不可预测性,以及大文件加载带来的包大小问题。介绍了WebAssembly作为解决之道,强调了LLVM在编译优化中的作用,以及如何通过LLVM和Emscripten将C/C++编译为WebAssembly以提升性能。

JavaScript 是最受欢迎的编程语言之一。然而,JavaScript 有两个主要缺点:

  • 性能不可预测

    JavaScript 在 JavaScript 引擎提供的环境和运行时中执行。有各种各样的 JavaScript 引擎(V8、WebKit 和 Gecko)。它们都是不同构建的,并以不同的方式运行相同的 JavaScript 代码。再加上,JavaScript 是动态类型的。这意味着 JavaScript 引擎在执行 JavaScript 代码时需要猜测类型。这些因素导致了 JavaScript 执行的性能不可预测。对一种类型的 JavaScript 引擎的优化可能会在其他类型的 JavaScript 引擎上产生不良的副作用。这导致了性能的不可预测性。

  • 包大小

    JavaScript 引擎在下载整个 JavaScript 文件之前都会等待,然后才开始解析和执行。JavaScript 文件越大,等待时间就越长。这会降低应用程序的性能。像 webpack 这样的打包工具有助于最小化包大小。但当你的应用程序增长时,包大小呈指数级增长。

有没有一种工具既提供原生性能,又有更小的大小?是的,WebAssembly。

WebAssembly 是 web 和节点开发的未来。WebAssembly 是静态类型的且预编译的,因此它比 JavaScript 提供更好的性能。二进制的预编译提供了生成微小二进制包的选项。WebAssembly 允许像 Rust、C 和 C++ 这样的语言被编译成在 JavaScript 引擎中与 JavaScript 一起运行的二进制代码。所有 WebAssembly 编译器都在底层使用 LLVM 将原生代码转换成 WebAssembly 二进制代码。因此,了解 LLVM 是什么以及它如何工作是很重要的。

在本章中,我们将学习编译器的各种组件是什么以及它们是如何工作的。然后,我们将探索 LLVM 是什么以及它如何帮助编译语言。最后,我们将看到 LLVM 编译器是如何编译原生代码的。我们将在本章中涵盖以下主题:

  • 理解编译器
  • 探索 LLVM
  • LLVM 实战

技术要求

我们将使用 Clang,这是一个将 C/C++ 代码编译成原生代码的编译器。

对于 Linux 和 Mac 用户,Clang 应该是开箱即用的。

对于 Windows 用户,可以从以下链接安装 Clang:(https://llvm.org/docs/GettingStarted.html?highlight=installing clang windows#getting-the-source-code-and-building-llvm) 来安装 Clang。

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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