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archi_plan.md

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Plan

Ce plan vise a reduire le cout algorithmique des analyses LLVM en mutualisant les parcours et les artefacts intermediaires, sans changer la semantique des diagnostics. L'approche priorise un moteur de pipeline avec dependances requires/provides, puis un collecteur de faits partage pour diminuer les traverses redondantes.

Decisions

  • Objectif prioritaire: reduction du temps real (wall-clock).
  • Strategie de delivery: migration en 2 phases.
  • Selection des analyses subscriber vs independantes: revue module par module en phase 1.

Scope

  • In: Evolution de l'architecture d'analyse (orchestration des modules, partage de donnees inter-analyses, cache d'artefacts derives, validation perf/fonctionnelle).
  • Out: Changement des regles metier de diagnostics, modification des fichiers de tests, migration complete de toutes les analyses en une seule iteration.

Action items

[x] Phase 1 - Etablir la baseline perf cible real (timing + xctrace) et definir KPI primaires/secondaires (real prioritaire, user/sys en support). [x] Phase 1 - Ajouter une instrumentation technique des traverses (compteurs Module/Function/Instruction par analyse) pour mesurer le niveau de redondance avant refactor. (fait: detail par step via Traversal estimate detail + agregation par modele) [x] Phase 1 - Revoir chaque analyse pour classifier: subscriber-compatible vs independante (dataflow/fixpoint). (fait: docs/architecture/pipeline-subscriber-classification.md) [x] Phase 1 - Refactorer AnalysisPipeline vers un modele requires/provides pour declarer explicitement les dependances entre analyses. [x] Phase 1 - Introduire un squelette minimal AnalysisArtifactStore type-safe (API + invalidation par module/config), sans figer tous les artefacts. [x] Phase 1 - Ajouter un IRFactCollector comme premier pass du pipeline (parcours unique Module/Function/BB/Instruction) exposant des IRFacts partages. [x] Phase 2 - Introduire un mecanisme subscriber (Observer) pour les analyses classees subscriber-compatible. [x] Phase 2 - Migrer d'abord les analyses pilotes vers les faits partages (priorite: StackBuffer, ResourceLifetime, Uninitialized; candidats additionnels: IntegerOverflow, GlobalReadBeforeWrite) et mesurer le gain incremental sur real. (fait: StackBuffer + ResourceLifetime migrees; Uninitialized classee independante apres validation de non-regression) [x] Phase 2 - Etendre PreparedModule/cache avec artefacts derivables stables (debug index, symbol maps, type facts) avec cle versionnee. (fait: DerivedModuleArtifacts schema derived-module-artifacts-v1) [x] Phase 2 - Ajouter des garde-fous d'architecture: tests d'integration pipeline, checks d'invalidation cache, et assertions de non-regression diagnostics. (fait: checks run_test.py + isolement des caches cross-TU; suite complete verte) [x] Phase 2 - Valider avant/apres et rollout progressif derriere feature flag, pilote par la reduction du temps real. (fait: flag CTRACE_PIPELINE_SUBSCRIBERS, benchmark A/B, validation complete)

Validation Summary

  • Build: cmake --build build -j4 OK.
  • Tests: python3 -u run_test.py --jobs=4 => Passed 1661/1661 tests.
  • Benchmark A/B (scripts/bench/pipeline_subscriber_ab.sh, 5 inputs):
    • baseline: real=0.24s user=0.19s sys=0.03s
    • subscriber: real=0.24s user=0.19s sys=0.03s