LLVM在链接时所做的最激进的优化，莫过于DSA和APA。在DSA分析中，借助于LLVM比较充足的type information，在指针分析的基础上，可以构造出整个内存对象的连接关系图。然后对这个图进行分析，得到内存对象的连接模式，将连接比较紧密的结构对象，例如树、链表等结构体分配在自定义的一格连续分配的内存池中。这样可以少维护很多内存块，并且大大提高空间locality，相应的提高cache命中率。
APA（Automatic Pool Allocation）能够将堆上分配的链接形式的结构体，分配在连续的内存池中，这种做法是通过将内存分配函数替换为自定义池
分配函数实现的，示意图如下所示：
另外一些在链接阶段进行的分析，包括调用图构建，Mod/Ref分析，以及一些过程间的分析，例如函数inline，死全局变量删除（dead global elimination），死实参删除（dead argument），常量传播，列表边界检查消除（array bounds check elimination），简单结构体域重排（structure field reordering），以及Automatic Pool Allocation。
在编译时会汇总每个函数摘要信息（prodedure summary），附在LLVM IR中，在链接时就无需重新从源码中获取信息，直接使用函数摘要进行过程间分析即可。这种技术大大缩短了增量编译的时间。函数摘要一直是过程间分析的重点，因为这种技术在不过分影响精确性的前提下，大大提高了静态分析的效率。
这里简单提示一下，结构体域重排（structure field reordering）会涉及到以下问题：
1）为什么需要结构体域重排。
2）结构体域重排应该怎么做。
3）结构体域重排会不会带来其它影响。
另外结构体域重排，也可以与hot概念相结合，如下代码所示：
// s has hot member and cold member
struct s{
char c;
int i;
double d;
};
// we can split s to two struct
struct hots{
char c;
double d;
};
struct colds{
int i;
};
将结构体根据hot的程度分拆成两个结构体，可以针对两个结构体进行不同的优化，例如，将hot结构体的member提升到register中等。
与结构体域重排优化概念相关的另外概念是padding，alignment，point compression。前两个概念与结构体域重排直接相关，示意代码如下所示：
struct s1 {
char a; // here padding 3 bytes
int b;
char c;
char d;
xhar e; // here padding 1 bytes
}
这个结构体的sizeof是12bytes，但是，如果将这个s1结构体子域重排的话，8bytes就够了，如下图所示：
struct s1 {
char a;
char c;
char d;
char e;
int b;
}
首先就是，要做reordering的前提就是，必须能够确保当前结构体只在当前TU中，如果当前结构体在另外的TU中也存在的话，那么就会存在结构体内存布局不相容的情况。所以这样的优化只能在链接时进行。
另外，就是要相应修改所有对struct进行引用的操作，在C/C++这些类型不安全的语言中，类型转换非常普遍，有可能另外一种类型的使用其实就是在当前类型那个内存上进行的，如下代码所示。如何识别跟踪这些类型转换是一格非常困难的问题，LLVM IR提供了type information来帮助执行这些优化。
struct s {
char a;
int b;
char c;
};
struct s_head {
char a;
};
struct s_ext {
char a;
int b;
char c;
int d;
char e;
};
struct S s;
struct S_head *head = (struct S_head*)&s;
fn1(head);
struct S_ext ext;
struct S *sp = (struct S*)&ext;
fn2(sp);
另一个与reordering the fields相关的概念就是point compression，这两者的目的都是用于提高内存使用率，使内存显得更为紧凑。与reordering hte fields类似的两个优化概念是Structure peeling，structure splitting，这些都属于Data Layout Optimizations。
LLVM代码生成器
在寄存器分配之前，LLVM会一直保存SSA形式。LLVM代码生成结构如下图所示：
图中描述了在代码生成时用到的一些技术。
装载时优化
运行时优化
在大部分人看来，运行时优化仅仅与JIT、虚拟机和CPU乱序发射以及cache相关，因为运行时优化只在运行时执行，JIT可以结合虚拟机在程序解释执行时识别出hot区域，以便能够将这些代码编译成native code，CPU乱序可以依据当前指令的相关性来执行指令重排等操作，而cache也可以将频繁出现的内容缓存到cache中以便加快执行速度。可是，LLVM与这些貌似都无关，确实LLVM运行时优化与他们不相同。LLVM运行时优化与闲时优化相互结合来实现相关优化，LLVM会在代码生成的时候插入一些低代价的指令来收集运行时的信息（profiling information），这些信息用于指导闲时优化重新生成一份更加高效的native code。这个过程也可以重复多次来达到较优的效果。一个重要的用处就是识别hot loop region和hot path，然后再对这些热区域进行特殊处理。