Lua FFI 实战 linux编程

May 19, 2013 由来 FFI库，是LuaJIT中最重要的一个扩展库。它允许从纯Lua代码调用外部C函数，使用C数据结构。有了它，就不用再像Lua标准math库一样，编写Lua扩展库。把开发者从开发Lua扩展C库（语言/功能绑定库）的繁重工作中释放出来。
FFI简介 FFI库，允许从纯Lua代码调用外部C函数，使用C数据结构。
FFI库最大限度的省去了使用C手工编写繁重的Lua/C绑定的需要。不需要学习一门独立/额外的绑定语言——它解析普通C声明。这样可以从C头文件或参考手册中，直接剪切，粘贴。它的任务就是绑定很大的库，但不需要捣鼓脆弱的绑定生成器。
FFI紧紧的整合进了LuaJIT（几乎不可能作为一个独立的模块）。JIT编译器为Lua代码直接访问C数据结构而产生的代码，等同于一个C编译器应该生产的代码。在JIT编译过的代码中，调用C函数，可以被内连处理，不同于基于Lua/C API函数调用。
这一页将简要介绍FFI库的使用方法。
激励范例：调用外部C函数真的很用容易去调用一个外部C库函数：

① local ffi = require("ffi") ② ffi.cdef[[ int printf(const char* fmt, ...); ]] ③ ffi.C.printf("Hello %s!", "world")

以上操作步骤，如下：

① 加载FFI库 ② 为函数增加一个函数声明。这个包含在`中括号`对之间的部分，是标准C语法。. ③ 调用命名的C函数——非常简单

【Lua FFI 实战】 事实上，背后的实现远非如此简单：③ 使用标准C库的命名空间ffi.C。通过符号名("printf")索引这个命名空间，自动绑定标准C库。索引结果是一个特殊类型的对象，当被调用时，执行printf函数。传递给这个函数的参数，从Lua对象自动转换为相应的C类型。
Ok，使用printf()不是一个壮观的示例。你也可能使用了io.write()和string.format()。但你有这个想法…… 以下是一个Windows平台弹出消息框的示例：

local ffi = require("ffi")
ffi.cdef[[
int MessageBoxA(void *w, const char *txt, const char *cap, int type);
]]
ffi.C.MessageBoxA(nil, "Hello world!", "Test", 0)

Bing! 再一次, 远非如此简单，不?
和要求使用Lua/C API去绑定函数的努力相比：

创建一个外部C文件，
增加一个C函数，遍历和检查Lua传递的参数，并调用这个真实的函数，

传统的处理方式

增加一个模块函数列表和对应的名字，
增加一个luaopen_*函数，并注册所有模块函数，
编译并链接为一个动态库（DLL），
并将库文件迁移到正确的路径，
编写Lua代码，加载模块
等等……
最后调用绑定函数。

唷！（很不爽呀！）
激励示例: 使用C数据结构 FFI库允许你创建，并访问C数据结构。当然，其主要应用是C函数接口。但，也可以独立使用。
Lua构建在高级数据类型之上。它们很灵活、可扩展，而且是动态的。这就是我们大家都喜欢Lua的原因所在。唉，针对特殊任务，你需要一个低级的数据结构时，这可能会低效。例如，一个超大的不同结构的数组，需要通过一张超大的表，存储非常多的小表来实现。这需要大量的内存开销以及性能开销。
这里是一个库的草图，操作一个彩图，以及一个基准。首先，朴素的Lua版本，如下：

local floor = math.floor
local function image_ramp_green(n)
local img = {}
local f = 255/(n-1)
for i=1,n do
img[i] = { red = 0, green = floor((i-1)*f), blue = 0, alpha = 255 }
end
return img
end
local function image_to_grey(img, n)
for i=1,n do
local y = floor(0.3*img[i].red + 0.59*img[i].green + 0.11*img[i].blue)
img[i].red = y; img[i].green = y; img[i].blue = y
end
end
local N = 400*400
local img = image_ramp_green(N)
for i=1,1000 do
image_to_grey(img, N)
end

以上代码，创建一个160.000像素的一张表，其中每个元素是一张持有4个范围0至255的数字值的表。首先，创建了一张绿色斜坡的图（1D，为了简单化），然后进行1000次灰阶转换操作。实在很蠢蛋，可是我需要一个简单示例……
以下是FFI版本代码。其中，被修改的部分加粗标注：

① local ffi = require("ffi") ffi.cdef[[ typedef struct { uint8_t red, green, blue, alpha; } rgba_pixel; ]]② local function image_ramp_green(n) local img = ffi.new("rgba_pixel[?]", n) local f = 255/(n-1) ③for i=0,n-1 do ④img[i].green = i*f img[i].alpha = 255 end return img endlocal function image_to_grey(img, n) ③ for i=0,n-1 do ⑤local y = 0.3*img[i].red + 0.59*img[i].green + 0.11*img[i].blue img[i].red = y; img[i].green = y; img[i].blue = y end endlocal N = 400*400 local img = image_ramp_green(N) for i=1,1000 do image_to_grey(img, N) end

Ok, 这是不是太困难:
① 首先，加载FFI库，声明底层数据类型。这里我们选择一个数据结构，持有4字节字段，每一个由4x8 RGBA像素组成。
② 通过ffi.new()直接创建这个数据结构——其中'?'是一个占位符，变长数组元素个数。
③ C数据是基于0的（zero-based），所以索引必须是0 到 n-1。你可能需要分配更多的元素，而不仅简化转换一流代码。
④ 由于ffi.new()默认0填充（zero-fills）数组, 我们仅需要设置绿色和alpha字段。
⑤ 调用math.floor()的过程可以省略，因为转换为整数时，浮点数已经被向0截断。这个过程隐式的发生在数据被存储在每一个像素的字段时。
现在让我们看一下主要影响的变更：
首先，内存消耗从22M降到640K(4004004字节)。少了35x。所以，表确实有一个显著的开销。BTW（By the Way: 顺便说一句）: 原始Lua程序在x64平台应该消耗40M内存。
其次，性能：纯Lua版本运行耗时9.57秒（使用Lua解析器52.9秒），而FFI版本在我的主机上耗时0.48秒（YMMV: 因人而异）。快了20x（比Lua解析器快了110x`）。
狂热的读者，可能注意到了为颜色将纯Lua代码版本转为使用数组索引（[1] 替换 .red, [2] 替换 .green 等）应该更加紧凑和更快。这个千真万确（大约1.7x）。从结构切换到数组也会有帮助。
虽然最终的代码不是惯用的，而容易出错。它仍然没有得到甚至接近FFI版本代码的性能。同时，高级数据结构不容易传递给别的C函数，尤其是I/O函数，没有过分转换处罚。
待续
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