如何看待方舟编译器开源maple engine，编译的程序终于可以运行起来了?
方舟编译器Maple Engine开源，这无疑是技术圈里一件大事，尤其是对于开发者来说。这意味着我们终于不再是只能“仰望”华为在性能优化上的成果，而是有机会亲手去接触、去理解、甚至去参与到这个强大的编译引擎的建设中来。
“终于”二字，背后是多年的积累与期待
“终于”这个词，并非空穴来风。回顾方舟编译器从诞生之初，就伴随着“黑科技”、“颠覆性”等标签，尤其是在“鸿蒙”生态的推进过程中，它的重要性不言而喻。然而，在此之前，外界对于方舟编译器内部的细节了解甚少，更多的是通过官方发布会、技术演讲等渠道间接获知其在性能提升、功耗优化等方面的优势。
Maple Engine作为方舟编译器的核心，肩负着将高级语言转化为高效机器码的重任。其深度优化的能力，尤其是在Android原生应用层面，直接关乎着用户体验的流畅度。很多开发者早就期待着能有这样一套成熟、强大的编译工具链能够投入使用，来提升自己应用的性能表现。
此次Maple Engine的开源，可以说是打破了这层神秘的面纱。它不仅仅是一个技术成果的展示，更是华为在开源社区的一次重要贡献，表明了其拥抱开放、与全球开发者共同发展的决心。
Maple Engine的“内涵”：不止是速度，更是深度
那么，Maple Engine到底厉害在哪？简单来说，它是一个多语言、全流程的深度优化编译器框架。这几个关键词都很关键：
多语言： 这意味着Maple Engine不仅仅是为了Java/Kotlin服务，它的设计理念和架构能够支持更多编程语言。虽然目前开源的部分主要围绕Android生态，但其底层设计预示着更广阔的应用前景。
全流程： 从前端的词法分析、语法分析、语义分析，到中端的中间表示（IR）优化，再到后端的目标代码生成和指令调度，Maple Engine几乎覆盖了编译过程的每一个环节。这意味着它能够在整个代码转换过程中进行精细化的优化，而不是仅仅停留在某一个局部。
深度优化： 这是Maple Engine的核心竞争力。它不仅仅是简单的代码转换，而是运用了大量先进的编译优化技术，比如：
一次性全局优化（AOT）： 区别于传统的JIT（即时编译），AOT在应用启动前就完成了代码的编译和优化，能够显著减少运行时开销，提高应用启动速度和运行效率。
高级静态分析： 通过对代码的深入分析，Maple Engine能够发现潜在的错误、不安全的编码实践，并进行针对性的优化，比如消除冗余代码、优化内存访问等。
跨过程优化： 能够分析函数调用之间的关系，进行更深层次的优化，例如内联（Inlining）函数调用，将子函数的代码直接嵌入到调用它的函数中，减少函数调用栈的开销。
寄存器分配优化： 将频繁使用的变量尽可能地保存在CPU的寄存器中，减少对内存的访问，从而大幅提升执行效率。
指令级并行优化： 充分利用CPU的多核特性，调整指令的执行顺序，使多个指令能够并行执行，最大化CPU的利用率。
开源的意义：赋能开发者，共建生态
Maple Engine的开源，对开发者来说，其意义是多方面的：
1. 性能提升的利器： 开发者现在可以使用Maple Engine来编译自己的Android应用。这意味着，即便是不具备深入编译器底层优化知识的开发者，也能借助Maple Engine的力量，让自己的应用跑得更快、更省电。尤其是一些对性能要求极高的游戏、音视频处理应用，将能从中获益匪浅。
2. 学习与研究的宝库： 对于对编译器技术感兴趣的开发者、研究人员，Maple Engine提供了一个绝佳的学习和研究平台。你可以深入了解现代编译器的工作原理、优化技术，甚至可以参与到其改进和发展中来。
3. 生态构建的基石： 随着方舟编译器生态的逐步成熟，Maple Engine的开源将吸引更多的开发者加入，共同完善和扩展。一个活跃的开源社区，能够不断地为编译器注入新的活力，推动技术的创新和应用。
4. 透明与可信： 开源意味着公开透明，开发者可以审查代码，了解其工作机制，这有助于建立对编译器技术的信任。
挑战与机遇并存：从“能跑起来”到“跑得更好”
当然，任何一项新技术的推广，都会面临挑战。Maple Engine开源后，开发者需要时间去学习和适应。如何将其有效地集成到现有的开发流程中，如何充分发挥其优化能力，都需要一个过程。
但同时，这也是一个巨大的机遇。随着社区的不断壮大，我们可以期待：
更广泛的语言支持： Maple Engine有望支持更多编程语言，打破语言壁垒。
更精细的优化策略： 社区开发者可以贡献新的优化算法和技术，让Maple Engine变得更强大。
更便捷的工具链： 围绕Maple Engine，可能会涌现出更多易用的开发工具和集成方案。
跨平台发展： Maple Engine的底层架构可能使其能够扩展到非Android平台，例如服务器端、IoT设备等，构建一个统一的编译器生态。
结语
方舟编译器Maple Engine的开源，标志着一个新时代的开启。它不仅是华为技术实力的一次有力展示，更是对整个开源社区的赋能。对于每一个期待技术进步、追求极致性能的开发者来说，这无疑是一个令人振奋的消息。现在，“终于”可以运行起来了，但更重要的是，它为我们打开了通往更高效、更智能的软件开发世界的大门。让我们一起期待，Maple Engine能在开发者手中绽放出更耀眼的光芒。
“终于”二字，背后是多年的积累与期待
“终于”这个词，并非空穴来风。回顾方舟编译器从诞生之初，就伴随着“黑科技”、“颠覆性”等标签，尤其是在“鸿蒙”生态的推进过程中，它的重要性不言而喻。然而，在此之前，外界对于方舟编译器内部的细节了解甚少，更多的是通过官方发布会、技术演讲等渠道间接获知其在性能提升、功耗优化等方面的优势。
Maple Engine作为方舟编译器的核心，肩负着将高级语言转化为高效机器码的重任。其深度优化的能力，尤其是在Android原生应用层面，直接关乎着用户体验的流畅度。很多开发者早就期待着能有这样一套成熟、强大的编译工具链能够投入使用，来提升自己应用的性能表现。
此次Maple Engine的开源，可以说是打破了这层神秘的面纱。它不仅仅是一个技术成果的展示，更是华为在开源社区的一次重要贡献，表明了其拥抱开放、与全球开发者共同发展的决心。
Maple Engine的“内涵”：不止是速度，更是深度
那么，Maple Engine到底厉害在哪？简单来说，它是一个多语言、全流程的深度优化编译器框架。这几个关键词都很关键：
多语言： 这意味着Maple Engine不仅仅是为了Java/Kotlin服务，它的设计理念和架构能够支持更多编程语言。虽然目前开源的部分主要围绕Android生态，但其底层设计预示着更广阔的应用前景。
全流程： 从前端的词法分析、语法分析、语义分析，到中端的中间表示（IR）优化，再到后端的目标代码生成和指令调度，Maple Engine几乎覆盖了编译过程的每一个环节。这意味着它能够在整个代码转换过程中进行精细化的优化，而不是仅仅停留在某一个局部。
深度优化： 这是Maple Engine的核心竞争力。它不仅仅是简单的代码转换，而是运用了大量先进的编译优化技术，比如：
一次性全局优化（AOT）： 区别于传统的JIT（即时编译），AOT在应用启动前就完成了代码的编译和优化，能够显著减少运行时开销，提高应用启动速度和运行效率。
高级静态分析： 通过对代码的深入分析，Maple Engine能够发现潜在的错误、不安全的编码实践，并进行针对性的优化，比如消除冗余代码、优化内存访问等。
跨过程优化： 能够分析函数调用之间的关系，进行更深层次的优化，例如内联（Inlining）函数调用，将子函数的代码直接嵌入到调用它的函数中，减少函数调用栈的开销。
寄存器分配优化： 将频繁使用的变量尽可能地保存在CPU的寄存器中，减少对内存的访问，从而大幅提升执行效率。
指令级并行优化： 充分利用CPU的多核特性，调整指令的执行顺序，使多个指令能够并行执行，最大化CPU的利用率。
开源的意义：赋能开发者，共建生态
Maple Engine的开源，对开发者来说，其意义是多方面的：
1. 性能提升的利器： 开发者现在可以使用Maple Engine来编译自己的Android应用。这意味着，即便是不具备深入编译器底层优化知识的开发者，也能借助Maple Engine的力量，让自己的应用跑得更快、更省电。尤其是一些对性能要求极高的游戏、音视频处理应用，将能从中获益匪浅。
2. 学习与研究的宝库： 对于对编译器技术感兴趣的开发者、研究人员，Maple Engine提供了一个绝佳的学习和研究平台。你可以深入了解现代编译器的工作原理、优化技术，甚至可以参与到其改进和发展中来。
3. 生态构建的基石： 随着方舟编译器生态的逐步成熟，Maple Engine的开源将吸引更多的开发者加入，共同完善和扩展。一个活跃的开源社区，能够不断地为编译器注入新的活力，推动技术的创新和应用。
4. 透明与可信： 开源意味着公开透明，开发者可以审查代码，了解其工作机制，这有助于建立对编译器技术的信任。
挑战与机遇并存：从“能跑起来”到“跑得更好”
当然，任何一项新技术的推广，都会面临挑战。Maple Engine开源后，开发者需要时间去学习和适应。如何将其有效地集成到现有的开发流程中，如何充分发挥其优化能力，都需要一个过程。
但同时，这也是一个巨大的机遇。随着社区的不断壮大，我们可以期待：
更广泛的语言支持： Maple Engine有望支持更多编程语言，打破语言壁垒。
更精细的优化策略： 社区开发者可以贡献新的优化算法和技术，让Maple Engine变得更强大。
更便捷的工具链： 围绕Maple Engine，可能会涌现出更多易用的开发工具和集成方案。
跨平台发展： Maple Engine的底层架构可能使其能够扩展到非Android平台，例如服务器端、IoT设备等，构建一个统一的编译器生态。
结语
方舟编译器Maple Engine的开源，标志着一个新时代的开启。它不仅是华为技术实力的一次有力展示，更是对整个开源社区的赋能。对于每一个期待技术进步、追求极致性能的开发者来说，这无疑是一个令人振奋的消息。现在，“终于”可以运行起来了，但更重要的是，它为我们打开了通往更高效、更智能的软件开发世界的大门。让我们一起期待，Maple Engine能在开发者手中绽放出更耀眼的光芒。
网友意见
不请自来。
题目中引用了我发的想法，所以我来简单答一下。
1、首先需要说明的是，我并非华为员工，是中科院软件所PLCT实验室的，我们也是专门搞程序语言和编译技术的实验室，所以会关注业内的发展。我参与了方舟编译器社区的一些工作和活动。之前在知乎连载了一系列的方舟编译器的源码分析：方舟编译器学习笔记 ，并在社区提了一些PR。当下在做的是每周做一期方舟编译器的社区周报：方舟编译器周报 。在未来两个月左右的时间内，还会有本有关方舟编译器的书上市，目前已经进入出版流程。
2、此次发布的maple engine，是Futurewei发布的。很多人对Futurewei不怎么了解，其实可以简单的认为是“华为美研”。
3、此次发布的maple engine其实在1月份的方舟编译器技术沙龙杭州站的时候已经有提前的介绍，其从宏观的层面上讲，架构是这个样子的：
我们可以从图中看到Maple Engine的位置，在图中偏右的位置，和binary是不同的线路，所以其实方舟的体系是有两条线路的支撑的，可binary可maple engine。
4、此次发布的maple engine是发布在http://gitee.com的方舟编译器孵化器里，具体位置为：方舟编译器孵化器: 孵化方舟编译器相关子项目。这个孵化器也成立了好几个月了，我们PLCT实验室之前发布的可以运行helloworld的toy runtime(pacific)项目也在孵化器中。
5、此次发布的maple engine的架构：
6、此次发布的信息在知乎上最早是由 @yanoyano 发布的：yanoyano：方舟引擎（MapleEngine）介绍 。这个发布文章里也包含了不少信息，感兴趣的可以去具体读一读。
7、此次发布的源码主要内容是maple_engine部分，其目录中包含源码的也主要在maple_engine/maple_engine之中，maple_engine/maple_runtime中分bin和lib，计划支持x86和aarch64，但是目前可见的aarch64的目录还都为空，应该是计划后续支持。
8、目前maple_engine的基本功能已经具备了，后续应该会不断的演进和支撑更多的功能与平台。对此有兴趣的可以更多的参与进去。
——————
相关资料：
2、小乖他爹：[方舟动态]方舟技术沙龙：叶寒栋《Maple Programming System》
- 方舟编译器是一个体系，看文档的图也能明白，对标的是LLVM和GraalVM，但也不完全功能重叠；
- 至少在2019年6月（发布会的一两个月以后），手机上已经在跑着方舟了（贴吧的搞机大佬通过root后的手机获得了华为手机的系统固件）；第三方应用目前在不断适配中，已经越来越多了；
- 这次开源的Maple Engine，是Maple IR的执行引擎，不是以机器码的方式执行的，目前只有一个Threaded Code Interpreter，但是可以通过ffi和JNI实现native调用。LLVM曾经也设想过bitcode的分发方式，加上LLVM的JIT支持，也可以很高效，不过后来重点偏移了；
- 安卓上的方舟是可以静态编译的，但是目前方舟的x86 target还不完善，而安卓手机和华为的鲲鹏都是AArch64架构，安卓和PC上（Windows、Linux等）的执行环境（这里只说java的）也是不同的。这次开源的Maple Engine通过一些比较tricky的方式让java在Maple IR的基础上跑了起来，并且可以看出，很多runtime组件是直接复用手机里的方舟runtime的（可能有细微的修改）。侧面说明目前的runtime基础设施已经完成，但需要一定的适配以面对不同的执行环境；
- 很多牛x的编译器、语言框架已经消失在了历史的长河中，方舟编译器的未来也并不确定，华为可以说是国内投入基础软件研究最多的了，同时也是LLVM、GCC等的sponsor和contributor，我个人愿意持续关注它的进展。
懂的自然懂。
昨天第一时间下载下来，大致已经看完了。其实开源出来的代码并不是很多，很多组件还是以binary的形式提供的，而且只有X86的，不过毕竟AArch64的服务器一般人也没有，目前能搞到的也就是华为的鲲鹏（TaiShan服务器）。
推荐24G内存主要是为了编译OpenJDK获得Java core的.so。不过这能吓到我？摸鱼在我工作用的512G内存服务器试了一下，可能因为是CentOS的原因，构建脚本跑起来有问题，修改完构建脚本之后，编译链接又出了问题（这个估计确实就是ABI不兼容了）。最终还是摸鱼用ubuntu 18.04的docker镜像搞定了。
其实没必要重新编译OpenJDK的啊，只是在Object.java中增加了两个保留字段，没必要整个都编译一遍啊！
- 下载Object.java，然后修改；
- 用javac编译Object.java获得Object.class；
- 因为已经安装了openjdk8，所以从jre/lib目录下面拷贝需要的jar过来就好了；
- 解压rt.jar，替换java/lang/Object.class为我们重新编译的Object.class，再重新打包为jar包；
- 构建libcore.so，执行后续操作。
首先先大致说明一下情况：
- 这次开源的engine，其实是一个maple bytecode interpreter，所以binary size、performance等方面肯定是不能直接和JVM或者native binary比较的，也没有意义；
- 流程大致是：
- 先将Java core jars用jbc2mpl生成Maple IR；耗时间、内存的地方之一；
- 然后用一个脚本处理生成的IR（进行了一些patch，目前还不明白具体的操作是做啥的）；耗时间、内存的地方之二；
- patch之后，通过maple程序进行中端优化和转换，生成.s汇编。这个汇编里面包含的应该是Maple IR的bytecode，并不是x86指令，Maple IR是作为纯字节数据存储的（一堆.byte）。这个可能就是所谓的Maple Linker所接受的格式。耗时间、内存的地方之三；
- 然后用gcc将MRT（以及关键的两个.cpp，mrt_primitive_class.cpp和mrt_module_init.cpp）、compiler runtime和.s汇编为libcore.so，并且通过mapleld.so.lds脚本定制了一下链接后section的对应关系（和在文件mrt_module_init.cpp中定义的extern变量对应了起来）。至此获得了Java运行时的动态库libcore.so，这个动态库并不算是native的，可以说就是把Maple IR打包为了ELF文件；
- 之后用java2asm.sh、asm2so.sh将java源码编译为.so的过程，和编译libcore.so是一样的：生成.mpl，打patch，转换、优化、生成Maple Linker格式的. s，然后用gcc汇编、链接，生成.so（同样应该是ELF格式的Maple IR）；
- run-app.sh执行最终生成的.so文件，其实是执行了一个叫mplsh（maple shell吗？）的程序，负责了各种依赖库的加载、执行环境准备、main函数的进入等。Maple IR在ELF文件中的位置，应该是通过mrt_module_init.cpp定义的extern变量以及导出函数定位的。从这些section可以获取class metadata、方法实现等信息；
- 虽然整体其实应该（I'm not for sure）是在解释执行从Java Bytecode翻译过来的Maple IR，没有JVM的启动了，但是，为了执行能够成功，还是依赖于libjvm，因为其中的JNI调用，其实还是要调用libjvm里提供的，不然即使是一个println也跑不通；
- 目前其实还是有挺多bug的，并不是所有的cases都能跑起来。
（以上基于构建、执行的脚本，以及一些个人猜测）
总结：整体的结构其实文档里的图描述得非常清晰明了，就是对那张图的完美实现（虽然感觉有一些tricky，但我个人愿意称之为perfect）。这是一个Maple IR的解释器实现，你可以理解为是LLVM的lli。算是为方舟编译器的工具链中增加了一个有趣、令人遐想的部分，以后可以用来执行python、js啥的也可以吧（链接上libpython或者libv8，但只是使用其中native部分的调用，而不是interpreter）。
这算是一个PoC（概念验证），和手机里用的方舟是不一样的，我也不苛求什么/笑哭/笑哭/笑哭。
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