QEMU技术分析1

Question

QEMU技术分析1 - 动态翻译技术（dynamic translation）

QEMU的最大亮点就是动态翻译技术，正是由于这个强劲的引擎，使QEMU可以在不使用任何加速技术的情况下也能达到良好的速度，并能够横跨多种平台运行，借助于特定版本的GCC编译器，还能够仿真多种架构的处理器。这里我说的动态翻译指的是QEMU早期版本使用的“dynamic translation”，因为从0.10版本开始使用的是“TCG”，摆脱了对GCC版本的依赖，并且不再需要编译中间工具。

简单来说，动态翻译的基本思想就是把每一条x86指令切分成为若干条微指令，每条微指令由一段简单的C代码来实现（见'target-i386/op.c'），然后通过中间工具（'dyngen'）提取相应的目标文件（'op.o'）来生成一个动态代码生成器，最后把这些微指令组合成一个函数（见'op.h:dyngen_code()'）。

在一个真实的CPU里，执行流程由取指、译指、执行指令三部分组成。在QEMU仿真的处理器中同样如此，取指和执行指令不需多说，关键的是译指这道工序，由反汇编器、dyngen程序、动态代码生成器三部分来共同完成。我的实验环境是X86平台＋0.7.2版本源码，这里我以BIOS启动代码的第一条指令jmp f000:e05b来详细说明，该指令的汇编代码是：EA 5B E0 00 F0，反汇编器首先分析EA，知道这是一条16位的跳转指令，因此接着取出后面的EIP和CS。具体过程在 translate.c:disas_insn() 可见，它被分解为如下几条微指令：

gen_op_movl_T0_im(selector); // 把0xf000放到T0中
gen_op_movl_T1_imu(offset);  // 把0xe05b放到T1中
gen_op_movl_seg_T0_vm(offsetof(CPUX86State,segs[R_CS])); // 把T0的值放到env结构的CS段寄存器变量中
gen_op_movl_T0_T1(); // T1 -> T0
gen_op_jmp_T0(); // 跳转到T0
gen_op_movl_T0_0(); // 0 -> T0
gen_op_exit_tb(); // 返回

它们的实现函数分别如下：

static inline void gen_op_movl_T0_im(long param1)
{
    *gen_opparam_ptr++ = param1;
    *gen_opc_ptr++ = INDEX_op_movl_T0_im;
}

static inline void gen_op_movl_T1_imu(long param1)
{
    *gen_opparam_ptr++ = param1;
    *gen_opc_ptr++ = INDEX_op_movl_T1_imu;
}

static inline void gen_op_movl_seg_T0_vm(long param1)
{
    *gen_opparam_ptr++ = param1;
    *gen_opc_ptr++ = INDEX_op_movl_seg_T0_vm;
}                           

static inline void gen_op_movl_T0_T1(void)
{
    *gen_opc_ptr++ = INDEX_op_movl_T0_T1;
}

static inline void gen_op_jmp_T0(void)
{
    *gen_opc_ptr++ = INDEX_op_jmp_T0;
}

static inline void gen_op_movl_T0_0(void)
{
    *gen_opc_ptr++ = INDEX_op_movl_T0_0;
}

static inline void gen_op_exit_tb(void)
{
    *gen_opc_ptr++ = INDEX_op_exit_tb;
}

可以看出，以上函数都非常简单，其实就是在操作码缓冲区中放一个索引号。真正调用的函数在op.c中，如下：

void OPPROTO op_movl_T0_im(void)
{
    T0 = (int32_t)PARAM1;
}

void OPPROTO op_movl_T1_imu(void)
{
    T1 = (uint32_t)PARAM1;
}

void OPPROTO op_movl_seg_T0_vm(void)
{
    int selector;
    SegmentCache *sc;
   
    selector = T0 & 0xffff;
    /* env->segs[] access */
    sc = (SegmentCache *)((char *)env + PARAM1);
    sc->selector = selector;
    sc->base = (selector << 4);
}

void OPPROTO op_movl_T0_T1(void)
{
    T0 = T1;
}

void OPPROTO op_jmp_T0(void)
{
    EIP = T0;
}

void OPPROTO op_movl_T0_0(void)
{
    T0 = 0;
}

#define EXIT_TB() asm volatile ("ret")
void OPPROTO op_exit_tb(void)
{
    EXIT_TB();
}

在我的实验环境中，T0和T1的定义如下：
#define T0 (env->t0)
#define T1 (env->t1)
t0和t1都是长整型，分别是env结构的第1和第2个成员变量。上述函数被编译在目标文件op.o，在执行时经过 op.h:dyngen_code 动态翻译后，以上微指令运行在Host上的实际代码如下：

mov         eax,dword ptr [env (1FD1F14h)]         // -> gen_op_movl_T0_im(selector)
mov         dword ptr [eax],0F000h
mov         eax,dword ptr [env (1FD1F14h)]         // -> gen_op_movl_T1_imu(offset)
mov         dword ptr [eax+4],0E05Bh
mov         edx,dword ptr [env (1FD1F14h)]         // -> gen_op_movl_seg_T0_vm(offsetof(CPUX86State,segs[R_CS]))
mov         eax,dword ptr [edx]
and         eax,0FFFFh
mov         dword ptr [edx+58h],eax
shl         eax,4
mov         dword ptr [edx+5Ch],eax
mov         edx,dword ptr [env (1FD1F14h)]         // -> gen_op_movl_T0_T1()
mov         eax,dword ptr [edx+4]
mov         dword ptr [edx],eax
mov         edx,dword ptr [env (1FD1F14h)]         // -> gen_op_jmp_T0()
mov         eax,dword ptr [edx]
mov         dword ptr [edx+2Ch],eax
mov         eax,dword ptr [env (1FD1F14h)]         // -> gen_op_movl_T0_0()
mov         dword ptr [eax],0
ret                                                                        // -> gen_op_exit_tb()

现在可以清楚看到了，这就是Target上一条JMP指令在Host上的对应代码实现。

本来还应该再讲讲 rep、call 之类的指令，因为这也是QEMU比其它仿真器（如Bochs之类）快的原因之一，包括翻译后指令的重用、一次性执行多条Target指令、直接使用常量等特性，但是发现打字实在是很累，代码多了大家也看的眼花，所以就先说到这里吧。论坛上高手很多，希望有感兴趣的来一起讨论下。

[ 本帖最后由 vxasm 于 2009-8-19 17:16 编辑 ]

Answer 1

很好，我受这种思想的影响很大，所以在自己的方案里面也用了很多虚拟机，引擎，解释器一类的东西。
动态翻译是我喜欢的。

Answer 2

放索引值是干什么用的？

Answer 3

不错，LZ 继续分析下去

Answer 4

好啊，“软化”

Answer 5

多谢老大的支持。

Answer 6

原帖由 emmoblin 于 2009-8-19 22:50 发表
放索引值是干什么用的？

我在文中所说的“动态代码生成器”指的是dyngen_code()函数，在这个函数中，将根据这些索引值从目标文件中提取出相应的二进制，从而组合成一段完整的代码，这段代码运行在Host上。

Answer 7

动态翻译+优化是虚拟机的标准技术了，有些极端情况出现过虚拟出来的系统比原始系统更快，因为动态编译时可以根据执行情况做一些优化而静态编译不行。
目前我们用的编译器采用了类似的功能，叫Feedback优化，其核心也思想也就是先编译一次由编译器插入一些统计性操作，在目标平台上执行它统计数据，然后根据统计数据对源代码进行二次编译，它根据执行时的统计数据如Cache冲突等来进行优化。官方手册是讲差不多提高10%~30%，以前我测试过一个MD5小应用提高了13%，而有人测试过极端的有提高100%的；过于简单的程序没任何提高。目前好像仅此一家，以后说不定在编译器中也会流行起来。

Answer 8

原帖由 Cyberman.Wu 于 2009-8-20 14:00 发表
动态翻译+优化是虚拟机的标准技术了，有些极端情况出现过虚拟出来的系统比原始系统更快，因为动态编译时可以根据执行情况做一些优化而静态编译不行。
目前我们用的编译器采用了类似的功能，叫Feedback优化，其 ...

动态翻译这一块已经不是虚拟机的瓶颈了，以后主流的虚拟机都将会采用VT来做。

请恕我寡闻，不知你们的编译器叫什么？有介绍么？

Answer 9

原帖由 vxasm 于 2009-8-20 15:08 发表

动态翻译这一块已经不是虚拟机的瓶颈了，以后主流的虚拟机都将会采用VT来做。

请恕我寡闻，不知你们的编译器叫什么？有介绍么？

两回事吧，VT能支持不同的CPU吗？它只是能使用同构的虚拟机如VMWare等执行更快，甚至可以在32位的XP中跑x86_64的系统（我跑过FreeBSD for AMD64），但不可能虚拟出一个PowerPC和ARM吧、

我们用的那个编译器是Tilera多核处理器的开发环境MDE中带的，没什么特别的名字，是专门针对Tilera的平台开发的，不过兼容GCC的扩展和选项。