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多核CPU上的antlr4性能

是指antlr4在多核处理器上的执行效率和性能表现。antlr4是一种强大的语法解析器生成器,用于构建语法解析器和编译器。它支持多种编程语言,并且具有高度可扩展性和灵活性。

在多核CPU上,antlr4可以利用多个处理核心并行执行解析任务,从而提高解析速度和性能。通过并行化处理,antlr4可以同时处理多个输入文件或多个解析任务,从而加快整体解析过程。这对于处理大型代码库或需要高吞吐量的应用程序非常有益。

优势:

  1. 提高解析速度:多核CPU上的并行执行可以显著提高antlr4的解析速度,加快代码分析和编译过程。
  2. 增加吞吐量:通过并行处理多个解析任务,antlr4可以同时处理更多的输入文件,从而提高系统的吞吐量。
  3. 支持大规模应用:多核CPU上的antlr4性能优化使其能够处理大型代码库和复杂的语法规则,适用于大规模应用和系统。

应用场景:

  1. 编译器和解释器:antlr4广泛应用于编译器和解释器的开发中,通过生成高效的语法解析器,实现对各种编程语言的解析和分析。
  2. 代码分析工具:antlr4可以用于构建代码分析工具,帮助开发人员进行代码静态分析、语法检查、自动重构等任务。
  3. 领域特定语言(DSL):antlr4支持领域特定语言的开发,可以根据特定领域的需求生成定制化的语法解析器。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 腾讯云提供了一系列云计算产品和服务,可以满足多核CPU上的antlr4性能优化需求。以下是一些相关产品和介绍链接:

  1. 云服务器(ECS):腾讯云的云服务器提供高性能的计算资源,可以满足多核CPU上antlr4的执行需求。了解更多:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 弹性MapReduce(EMR):腾讯云的弹性MapReduce服务提供了大规模数据处理和分析的能力,可以与antlr4结合使用,实现高效的数据处理和解析。了解更多:https://cloud.tencent.com/product/emr
  3. 人工智能平台(AI Lab):腾讯云的人工智能平台提供了丰富的人工智能工具和服务,可以与antlr4结合使用,实现智能化的语法解析和分析。了解更多:https://cloud.tencent.com/product/ailab

请注意,以上链接仅供参考,具体产品选择应根据实际需求和情况进行。

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笔记:写Flink SQL Helper时学到的一些姿势

这块其实是编译原理的一部分,属于前端编译部分,并未涉及后端编译。见:github.com/camilesing/…中的 // 使用生成的词法分析器和解析器进行语法检查 const inputStream = new ANTLRInputStream(event.getText()); //词法解析 const lexer = new FlinkSQLLexer(inputStream); const tokenStream = new CommonTokenStream(lexer); //语法解析 const parser = new FlinkSQLParser(tokenStream); parser.removeErrorListeners(); parser.addErrorListener({ syntaxError: (recognizer: Recognizer<any, any>, offendingSymbol: any, line: number, charPositionInLine: number, msg: string, e: RecognitionException | undefined): void => { vscode.window.showErrorMessage("Parser flink sql error. line: " + line + " position: " + charPositionInLine + " msg: " + msg); }, }) parser.compileParseTreePattern // 解析文件内容并获取语法树 const parseTree = parser.program(); 写这块代码我用到了Antlr4-TS这个库。我根据一些Antlr4的语法规则,生成了对应的代码,并将输入内容丢进这些类,让它们吐出结果。在了解Antlr相关的语法规则时,让我特别震撼——类似于刚毕业一年时接触到DSL时的震撼。通过一系列规则的描述,竟然可以生产如此复杂、繁多的代码,巨幅解放生产力。这些规则是一种很美又具有实际价值的抽象。 那让我们抛开Antlr这个框架的能力,如果去手写一个词法、语法分析的实现,该怎么做呢? 在编程语言里,一般会有保留字和标识符的概念。保留字就是这个语言的关键字,比如SQL中的select,Java中的int等等,标识符就是你用于命名的文字。比如public class Person中的Person,select f1 as f1_v2 from t1 中的f1,f1_v2,t1。 再扩展一下概念,我们以int a=1;这样一段代码为例子,int 是关键字,a是标识符,=是操作符,;是符号(结束符)。搞清楚哪些词属于什么类型,这就是词法解析器要做的事。那怎么做呢?最简单的方法其实就是按照一定规则(比如A-Za-z$)一个个去读取,比如读到i的时候,它要去看后面是不是结束符或者空格,也就上文提到的的peek,如果不为空,就要继续往后读,直到读到空格或者结束符。那么读取出来是个int,就知道这是个关键字。 伪代码如下: 循环读取字符 case 空白字符 处理,并继续循环 case 行结束符 处理,并继续循环 case A-Za-z$_ 调用scanIden()识别标识符和关键字,并结束循环 case 0之后是X或x,或者1-9 调用scanNumber()识别数字,并结束循环 case , ; ( ) [ ]等字符 返回代表这些符号的Token,并结束循环 case isSpectial(),也就是% * + - | 等特殊字符 调用scanOperator()识别操作符 ... 这下我们知道了int a=1;在词法解析器看来其实就是关键字(类型) 标识符 操作符 数字 结束符。这样的写法其实是符合Java的语法规则的。反过来说:int int=1;是能够通过词法分析的,但是无法通过语法分析,因为关键字(类型) 关键字(类型) 操作符 数字 结束符是不符合Java的语法定义的。 这个时候可能会有人问,为啥要有词法分析这一层?都放到语法分析这一层也是可以做的啊。可以做,但会很复杂。而且一般软件工程中会都做分层,避免外面的变动影响到里面的核心逻辑。 举个例子:后续Java新增了一个类型,如果词法分析、语法分析是拆开的,那么只要改词法分析层的一些代码就行了,语法分析不用。但是如果没有词法分析这一层,语法分析的代码会有很多,而且一点点改动就很容易影响到这一层。 在此之后就会生成语法树。后续我打算做一些基于语法树的分析,Antlr提供了两种读语法节点的方式,一种是Vistor,一种是Listeners。前者意

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