静态编译优化

仓颉编译采用模块化编译，编译流程间通过 IR 作为载体，不同编译优化之间，做到互相不影响。对于编译优化的适配，编译流程的调整，拥有更高的自由度。 仓颉语言使用静态编译手段，将仓颉程序、核心库代码等编译成机器代码，加速程序运行速度。

GC 相关优化

仓颉静态编译中，添加了许多运行时联合优化。例如对于堆上对象读写的优化、堆对象创建的优化、以及堆内存管理信号机制的优化等。静态分析和运行时的联合优化，加快了仓颉程序在对象的创建、读写、成员函数调用等方面的运行速度。

仓颉静态后端在对象读写时，通过向量化访问，保证数据读写、运算速率，尽量减少函数调用对性能的影响。对堆对象的活跃作用域的分析，也保证了静态后端能够对堆对象的分配地址拥有决定权，无论在堆、栈或常量区，静态后端能根据对象特性来进行分配优化。

仓颉对于栈上引用的精确记录，能够加快 GC 信息采集速度。精确栈对象的记录，减少了垃圾回收根集合的数量，避免了对象指针的冗余地址判断。在扫描和 fix 阶段，保证了 GC 程序高效运行。 结合 GC 功能，仓颉语言对于对象的创建、读写上进行了 fastPath 优化。如下图所示，在编译访存操作时，生成快速路径和高效判断快速路径的指令，减少性能开销。 gcoptimization

逃逸分析

仓颉语言在做全局分析优化时，增加了引用的逃逸分析。对于引用的类型，仓颉语言分析该引用的生命周期，对于未逃逸出其所在函数的引用，可以采用栈上分配优化。如下代码所示，其中包含了部分逃逸分析结果。

class B {}

class A {
    var a: Int64 = 0
    var b: B = B()
}

var ga: A = A()

func test1(a: A) {
    a.a = 10
}

func test2(a: A) {
    ga = a // escape to global
}

func test3(a: A, b: B) {
    a.b = b
}

main() {
    var instance: A = A() // alloca on stack, not escape out this func
    instance.a = 10
    var instance1: A = A() // alloca on stack, test1 not escape param a
    test1(instance1)
    var instance2: A = A() // gc malloc in heap, test2 escapa param a
    test2(instance2)
    var instance3: B = B() // alloca on stack, instance3 store into instance1, but instance1 not escaped.
    test3(instance1, instance3)
    var instance4: B = B() // gc malloc in heap, instance4 store int instance2 and instance2 escaped to global.
    test3(instance2, instance4)
}

通过栈上分配优化，可以直接缩减自动管理内存的 GC 压力，减少堆上分配内存和频率，降低垃圾回收频率。对于堆上内存的读写屏障，也会因为栈上分配从而变成直接的数据存取，加快了内存访问速度。对象栈上分配后，对于栈上内存，又可以额外采用例如 SROA，DSE 等优化措施，减少内存读写次数。

类型分析/去虚化

仓颉语言支持全局类型静态分析和结合 Profile 的类型预测。仓颉语言支持类型继承，支持虚函数、接口函数调用，对于虚函数、接口函数的调用，相比较 Direct Call 增加了额外的查找、访问开销。 对于全局引用、局部引用、过程间引用等，通过静态分析的方式，仓颉语言将部分虚函数调用改写为 Direct Call，加速函数调用，提升函数内联等优化机会。 在 PGO 模式下，仓颉语言支持虚函数调用的类型、数量统计，通过 Profile 信息捕捉到的热类型、热调用部分，通过保守去虚化的方式，加速函数调用和程序执行。 typeanalysis