讲解ZKEVM:编译Solidity源代码到LLVM IR系列产品(一)_钱包
讲解ZKEVM:编译Solidity源代码到LLVM IR系列产品(一)
零知识证明(ZKP)发展趋势迄今,大部分计划方案全是根据低等级描述语言完成的,比如 QAP、R1CS 或 Circuit。虽然 ZKP 不会受到语言限定,能够应用一切语言界定,可是高級语言所产生的转化成证实的复杂性则是无法接纳的。因而许多 区块链应用精英团队逐渐应用新的 DSL 语言去撰写领域模型,来完成复杂性较低的证实,可是这类方式却提升了客户撰写合同的难度系数,由于大部分客户压根没有时间和活力学习培训 Rust、C 等语言。
Matter Labs 精英团队为了更好地处理 ZKP 的图灵完备难题,引进了 ZINC 这门新的撰写智能合约的语言。 殊不知该精英团队在 Youtube 上一段 ZKEVM 设计方案视頻一书中公布表明 ZINC 现阶段并并不是图灵完备的,欠缺循环系统、递归算法等內容。精英团队还表明,为了更好地降低引进新的语言给开发人员产生的学习培训成本费,将试着选用 Solidity-> YUL -> LLVM IR-> ZKEVM 的关键技术。
受该视頻启迪,本系列产品文章内容将与阅读者讨论应用 LLVM 编译器编译 Solidity /YUL字节码 到 R1CS 或 Circuit 的全过程。虽然该计划方案事后很有可能产生重特大转变,可是也是一次非常好的学习培训机遇。
第一篇 LLVM 详细介绍
定义
LLVM是模块化设计和可器重的编译器与专用工具链技术性的结合, 常常被误以为是一个单纯性的编译器,用来跟 Clang 和 GCC 开展较为,事实上 Clang 也是只是做为 LLVM 新项目的一部分独立发售的。下列是对这好多个定义的详解。
LLVM:LLVM 和vm虚拟机技术性没有关系。它的名称并并不是一个简称,只是 LLVM 新项目的全名。LLVM 的总体目标是给予一个智能化的、根据 SSA 编译对策的、另外适用静态数据和动态性编译一切程序编写语言的编译器构架。如今 LLVM 早已发展趋势变成一个由好几个子项构成的整体新项目,在其中很多子项已被广泛运用于科学研究、商业服务和开源软件中。LLVM 关键库给予了与编译器有关的适用,能够做为多种多样语言编译器的后端开发来应用。可以开展程序流程语言的编译期优化、连接优化、线上编译优化和代码转化成。
Clang:是 LLVM 的一个编译器前面,它现阶段适用 C, C , Objective-C 及其 Objective-C 等程序编写语言。Clang 对源代码开展词法分析和文本检索,并将剖析結果变换为 Abstract Syntax Tree(AST 抽象语法树) 和LLVM-IR,最终应用 LLVM 做为后端开发代码的制作器。
GCC:GNU编译器模块(GNU Compiler Collection)包含C、C 、Objective-C、Java、Go语言的前面,也包含这种语言的库(如 libstdc 、libgcj 等)。GCC的开发设计初心就是一款致力于GNU电脑操作系统设计方案的编译器。
传统式的静态数据编译器(比如大部分C编译器)选用三段式设计方案:前面、优化部件和后端开发。前面部件分析程序流程源代码,查验拼写错误,转化成一个根据语言特点的 AST(Abstract Syntax Tree)来表明键入代码,并给予给优化器。优化器会对AST数据信息开展相对应的优化解决,便于较大 水平的提高源代码的实行高效率。优化后的正中间表明代码(IR)会被送到后端开发程序流程。后端开发编译器会开展命令挑选、存储器分派等实际操作,最终将IR转换为相对应服务平台的序列号。
优化器的功效是选用各种各样方法使代码运作得迅速,比如删掉死代码(DCE) 、变量定义伸缩、散播优化这些对策。 后端开发(又叫代码制作器)将代码与每日任务命令一一对应起來。除开转化成恰当的代码之外,还要与机械设备的特点融合以确保转化成代码的品质。一般编译器后端开发包含命令挑选、存储器分派和命令安排等作用。JVM 也是选用这类方式,应用 Java 字节码做为前面与优化器的插口来完成的。
编译器的按段式构架促使开发设计职责分工更为确立。例如善于编译器网站前端开发的开发者,能够重视于编译器前面的设计方案,而无需考虑到应当为后端开发优化器和编译器后端开发预埋相对应的資源及其开展哪些的配备。这也促使有关社区人员能够迅速融进进去,完成自身有意义的事的那一部分。
三段式的总体设计是很好的,可是由于每个程序编写语言的编译器和优化器的完成沒有选用统一的 AST 和 IR 算法设计,造成 对编译器链接的每个构成部分开展器重仍出现异常艰难。
LLVM 编译器构架
依据上述框架图我们可以见到 LLVM 编译器选用的是跟传统式编译器同样的三段式构架,但存有显著的差别,即 LLVM 编译器构架的优化器键入和輸出全是 LLVM-IR。 LLVM-IR 是 LLVM 架构搭建的关键基本,它建立了IR的标准,促使其有别于传统式的编译器前后左右端,将总体构架完全拆分成三段式,便捷开发者开展职责分工。
汇总:大家常常应用的 Clang 仅仅一个 LLVM 编译器前面,它是范畴的 LLVM。 而 GCC 是一个详细的可执行程序,沒有给其他语言的开发人员给予代码器重的插口,因而重复使用静态数据库做静态数据剖析或是代码重新构建时便会越来越尤其艰难。并且脚本制作语言常常是根据动态性表述置入到将要运作的大中型应用软件中,这促使代码越来越十分松垮,重复使用在其中的某一控制模块基本上不太可能。 而 LLVM 做为后来居上,既承传了三段式编译设计方案,又给开发人员给予了可器重的编译前端和后端的插口,让开发人员基本上毫不费力就可以进行一个新语言的编译器前面。
LLVM 编译全过程
LLVM 编译全过程牵涉到前面、优化器、后端开发三一部分的互动。实际全过程以下:
Clang 载入源代码,并将源代码开展预备处理。预备处理的全过程关键为:宏进行、导进头文件等。
词法分析器根据 Sanner 扫描仪解决过的源代码,转化成 Token 编码序列,这一全过程一般选用 Lex 进行。
语法分析在 Clang 中由 Parser 和 Sema 2个控制模块相互配合进行。依据界定好的英语的语法(Grammar),对 Token 编码序列组成的键入文字开展剖析并明确其句法结构。语法分析的全过程会应用自顶向下或是自底向上的方法开展计算,最后产生AST(抽象语法树)。
CodeGen 承担将语法树从顶至下解析xml,译成 LLVM IR。LLVM IR 既是 Frontend 的輸出,也是 LLVM Backend 的键入。
通用性优化器承担优化 LLVM IR, 很有可能会开展死代码删掉(DCE) 、变量定义伸缩、散播优化等全过程。
最终 LLVM 后端开发依据 LLVM IR 转化成特殊服务平台可实行代码。
为了更好地便捷详细介绍下列的专用工具链,大家撰写一个简易的hello.c文档
#inclu
Matter Labs 团队为了更好地处理 ZKP 的图灵完备难题,引入了 ZINC 这门新的撰写智能合约的语言。 殊不知该团队在 Youtube 上一段 ZKEVM 设计方案视频中曾公布表明 ZINC 现阶段并并不是图灵完备的,欠缺循环系统、递归算法等內容。团队还表明,为了更好地降低引入新的语言给开发人员产生的学习培训成本费,将试着选用 Solidit
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