稳健优化器是如何工作的？

Question

solidity编译器支持标志--optimize，它对编译后的some代码执行一些优化，通常会降低气体成本。

优化器是如何工作的，它将产生哪些优化示例？

Answer 1

即使对我来说，优化器看起来也很神奇。chriseth (他是坚固性的主要开发人员)可能会比我更适合回答你的问题。这是一个有趣的高层次的概述，我希望回答你的问题。

下面的所有内容都来自坚实的文档。

内部--最优器--稳健优化器--在程序集上运行，所以它可以而且也可以被其他语言使用。它将指令序列拆分为跳转和JUMPDEST的基本块。在这些块中，对指令进行分析，对堆栈、内存或存储的每一次修改都被记录为一个表达式，该表达式由指令和参数列表组成，这些参数本质上是指向其他表达式的指针。现在的主要思想是找到总是相等的表达式(在每个输入上)，并将它们组合成一个表达式类。优化器首先尝试在已知表达式列表中查找每个新表达式。如果这不起作用，则根据常量+常数= sum_of_constants或X *1=X等规则简化表达式，因为这是递归完成的，所以如果第二个因素是一个更复杂的表达式，我们也可以应用后一个规则，其中我们知道它总是计算到一个。对存储和存储位置的修改必须删除关于存储和存储位置的知识，这些知识并不不同:如果我们首先写入位置x，然后写入位置y，并且都是输入变量，则第二个变量可以覆盖第一个变量，因此我们实际上不知道在给y写信之后在x处存储了什么。另一方面，如果x-y表达式的简化计算为一个非零常数，我们知道我们可以在x上保存关于存储的信息。在这个过程结束时，我们知道最后哪些表达式必须在堆栈上，并列出了对内存和存储的修改。此信息与基本块一起存储，并用于链接它们。此外，有关堆栈、存储和内存配置的知识被转发到下一个块(S)。如果我们知道所有跳转和JUMPI指令的目标，我们就可以建立一个完整的程序控制流程图。如果只有一个我们不知道的目标(原则上可以从输入中计算跳转目标)，我们必须删除有关块的输入状态的所有知识，因为它可以是未知跳转的目标。如果发现其条件为常量的JUMPI，则将其转换为无条件跳转。作为最后一步，每个块中的代码将完全重新生成。依赖关系图是从块末尾堆栈上的表达式中创建的，每个不是该图一部分的操作实际上都被删除了。现在生成的代码按照原始代码中的顺序将修改应用到内存和存储(删除被发现不需要的修改)，最后生成堆栈中需要在正确位置上的所有值。这些步骤应用于每个基本块，如果新生成的代码较小，则用作替换代码。如果在JUMPI上拆分一个基本块，并且在分析过程中，条件计算为常量，则根据常量的值替换JUMPI，因此代码如下

var x = 7;
data[7] = 9;
if (data[x] != x + 2)
  return 2;
else
  return 1;

简化为代码，这些代码也可以从

data[7] = 9;
return 1;

尽管指令一开始就包含了一次跳跃。