ADAPTIVE OPTIMIZATION FOR SELF - RECONCILING HIGH PERFORMANCE WITH EXPLORATORY PROGRAMMING
关于编译器优化的好文章，包括Inline Cache, Type feedback, Adaptive Recompilation, Performance Evaluation, Self Improving compiler...
在软件开发领域，编译器是将高级语言代码转换为机器语言代码的关键工具。它们不仅负责这种转换，还负责优化生成的代码以提高运行时的性能。编译器优化技术经历了长时间的发展，其中一些创新如内联缓存（Inline Cache）、类型反馈（Type feedback）、自适应重新编译（Adaptive Recompilation）和性能评估（Performance Evaluation）等，都是为了在保持开发效率的同时提高程序的运行效率。
内联缓存是一种缓存机制，通常用于动态语言的运行时系统中，用于加速对对象成员的访问。当程序运行时，许多操作可能会反复调用相同的方法或访问相同的对象属性。内联缓存利用了这一特点，存储了之前的方法调用或属性访问的信息。当下次调用同一方法或访问同一属性时，编译器就可以直接使用缓存中的信息，而无需每次都执行查找操作，这样大大减少了运行时的开销。
类型反馈是一种编译器技术，它基于程序运行时的类型行为来优化代码。编译器可以跟踪特定表达式或变量的类型信息，这些信息随后被用来生成更高效的机器码。例如，如果编译器发现某个变量在运行时总是被赋予某种特定类型的对象，它就可以生成针对这种类型的代码，而不是生成更通用但低效的代码。
自适应重新编译是一种先进的编译技术，它可以根据程序运行时的行为来重新编译代码。例如，如果编译器检测到某个方法的热点（频繁执行的代码段），它可能会在程序运行期间重新编译这部分代码，利用收集到的信息来进一步优化。这种技术使得程序能够随着时间的推移自我改进，提升性能。
性能评估是指编译器在优化过程中，对各种优化策略进行评估，并选择最佳方案的过程。好的性能评估可以确保编译器生成的代码在不同的运行环境和输入数据下都能保持高效的性能。
自我改进编译器的概念涉及到编译器在编译过程中不断学习和适应程序的执行模式，从而动态调整优化策略以达到最佳性能。这种编译器能够在程序运行时收集性能数据，然后利用这些数据来指导后续的编译决策，这种机制在探索性编程（Exploratory Programming）中尤其有用，因为在探索性编程中，代码的结构和行为可能在编写和测试阶段不断变化。
文章中提及的“自适应优化”（Adaptive Optimization）指的是编译器在编译代码时所进行的一系列适应性调整，以期达到高效率和高性能。这些优化技术可能包括上述的内联缓存、类型反馈、自适应重新编译和性能评估。在面向对象的编程语言中，抽象是一个重要的特性，它允许程序员隐藏对象实现的细节，但同时也可能引入大量的运行时开销。通过这些优化技术，可以在保持抽象的同时减少开销，使得程序既高效又易于维护。
此外，编译器的优化通常会导致较长的编译时间，这反过来又会延迟编程环境对程序变化的响应时间。因此，编译器优化的设计需要平衡程序的响应性和运行时性能。探索性编程强调了编程的灵活性和实验性，要求编译器能够快速适应开发者对代码的频繁修改。
一个主动自我优化的编译器融合了多种技术，目的是在不牺牲程序员开发效率的前提下，尽可能提升程序的运行效率。这种编译器对于提高现代软件开发的生产力有着重要的意义，尤其是在动态、面向对象和探索性编程环境中。
