تقنيات التحسين باستخدام Zig: كيف يمكن للبرمجة عند التجميع تحقيق نتائج فعالة للغاية

تحسينات باستخدام Zig في السابع من يونيو 2025، نشر موقع alloc.dev مقالًا بعنوان "تحسينات باستخدام Zig". يتناول المقال مفهوم التحسينات على المستوى الدقيق (low-level optimizations) ولماذا يعتبر Zig من اللغات المبرمجة المثالية لهذه الغاية. هل يمكننا الوثوق بالمحompiler؟ بعض الأشخاص يقولون "ثق بالمحompiler، فهو يعرف الأفضل". صحيح أن المcompilers الحديثة، مثل LLVM، قد تقدم نتائج ممتازة في معظم الحالات، لكنها قد تفشل في بعض السيناريوهات. على سبيل المثال، قد يفترض Clang أن جميع الحلقات بدون آثار جانبية ستنتهي، مما يؤدي إلى خرق مواصفات اللغة. من هنا، يتعين علينا تقديم المزيد من المعلومات للمcompiler وتحقق من أدائه. في اللغات الضيقة مثل Zig، يمكننا توضيح النيات بشكل أفضل، مما يساعد المcompiler في تطبيق التحولات الأمثل. مثال على تحسين الكود لنأخذ مثالًا بسيطًا على تحسين الكود باستخدام Zig. في JavaScript، يمكن كتابة دالة لتحديد القيم القصوى في مصفوفة كالتالي: javascript function maxArray(x, y) { for (let i = 0; i < 65536; i++) { x[i] = y[i] > x[i] ? y[i] : x[i]; } } عند ترجمة هذا الكود إلى كود البايت (bytecode) في Motor V8، يصبح مترهلًا نسبيًا. أما في Zig، يمكن كتابة نفس الدالة مع معلومات إضافية عن الترتيب (alignment)، متطلبات التداخل (aliasing)، أحجام المصفوفات، وأنواع عناصر المصفوفات، كل ذلك في وقت التcompilation: zig fn maxArray( noalias x: *align(64) [65536]f64, y: *align(64) const [65536]f64, ) void { for (x, y, 0..) |a, b, i| { x[i] = if (b > a) b else a; } } بهذه الطريقة، يمكن للمcompiler توليد كود أفضل وأكثر فعالية، حتى يمكن تطبيق تقنيات التحسين مثل التجميع المتجه (vectorization). مكانة Zig في مجال التحسينات يتميز Zig بالتفصيل، مما يجعله أسهل في كتابة برامج أكثر فعالية مقارنة باللغات الأخرى. وظائف compile-time في Zig، مثل comptime، تمكن من توليد الكود الديناميكي وتوفير معلومات دقيقة للمcompiler. على الرغم من وجود بعض التنازلات، مثل ضرورة تحديد متطلبات التداخل يدويًا، فإن Zig يتفوق في قدرته على توفير معلومات مفصلة للمcompiler. ما هو comptime؟ comptime في Zig هو مفهوم يتعلق بتوليد الكود في وقت التcompilation. يمكن للمcompiler استخدام هذه الميزة لتضمين القيم الثابتة في الكود المنتج، مما يقلل من الحاجة إلى تحميل البيانات في وقت التشغيل. على سبيل المثال، يمكن استخدام comptime لمقارنة سلسلة نصية مع سلسلة معروفة في وقت التcompilation: zig fn staticEql(comptime a: []const u8, b: []const u8) bool { if (a.len != b.len) return false; for (0..a.len) |idx| { if (a[idx] != b[idx]) return false; } return true; } الكود الناتج في assembly سيكون أسرع بكثير من الكود البسيط: assembly isHello: cmp rsi, 7 jne .LBB0_8 cmp byte ptr [rdi], 72 jne .LBB0_8 cmp byte ptr [rdi + 1], 101 jne .LBB0_8 cmp byte ptr [rdi + 2], 108 jne .LBB0_8 cmp byte ptr [rdi + 3], 108 jne .LBB0_8 cmp byte ptr [rdi + 4], 111 jne .LBB0_8 cmp byte ptr [rdi + 5], 33 jne .LBB0_8 cmp byte ptr [rdi + 6], 10 sete al ret .LBB0_8: xor eax, eax ret يمكن تحسين هذا الكود أكثر باستخدام تقنيات SIMD لمقارنة كتل من النص معًا بدلاً من حروف متفرقة: ```zig const std = @import("std"); fn staticEql(comptime a: []const u8, b: []const u8) bool { const block_len = std.simd.suggestVectorLength(u8) orelse @sizeOf(usize); if (a.len != b.len) return false; const block_count = a.len / block_len; const rem_count = a.len % block_len; for (0..block_count) |idx| { const Chunk = std.meta.Int(.unsigned, block_len * 8); const a_chunk: Chunk = @bitCast(a[idx * block_len ..][0..block_len].*); const b_chunk: Chunk = @bitCast(b[idx * block_len ..][0..block_len].*); if (a_chunk != b_chunk) return false; } const Rem = std.meta.Int(.unsigned, rem_count * 8); const a_rem: Rem = @bitCast(a[block_count * block_len ..][0..rem_count].*); const b_rem: Rem = @bitCast(b[block_count * block_len ..][0..rem_count].*); return a_rem == b_rem; } ``` الكود الناتج في assembly سيكون أسرع وأكثر فعالية: assembly isHelloWorld: cmp rsi, 14 jne .LBB0_1 movzx ecx, word ptr [rdi + 12] mov eax, dword ptr [rdi + 8] movabs rdx, 11138535027311 shl rcx, 32 or rcx, rax movabs rax, 6278066737626506568 xor rax, qword ptr [rdi] xor rdx, rcx or rdx, rax sete al ret .LBB0_1: xor eax, eax ret الخلاصة هل comptime مفيد؟ بالتأكيد، يستخدمه الكاتب دائمًا عند كتابة الكود بZig. يتناسب جيدًا مع اللغة ويقلل الحاجة إلى القوالب (templates)، الكروت (macros)، الجينيركس (generics)، وتوليد الكود يدويًا. Zig يجعل من السهل كتابة كود فعال للمواقف العملية، وهو ليس "حفرة تورينج" (Turing tar-pit). إذا كنت تعمل في بيئة لا تدعم هذه الميزات بشكل جيد، قد تكون أمام تحديات كبيرة. ومع ذلك، فإن اللغة ليست دائمًا العامل الحاسم في الأداء. يجب أن ننظر إلى الصورة الأكبر وندرك أن الإكمال Turing يكفي لتحقيق الأهداف البرمجية، بغض النظر عن اللغة المستخدمة. Zig هو لغة متطورة ومثالية للتحسينات على المستوى الدقيق، ويعتبرها الكاتب لغة مفضلة في هذا المجال. إذا استمتعت بهذا المقال، يرجى دعم الكاتب.