自动将C语言代码转换为Rust语言代码

《Communications of the ACM》：Automatically Translating C to Rust

C语言向Rust的自动翻译面临生成代码存在 unsafe features（如裸指针）和 unidiomatic patterns（如输出参数）的问题，需通过静态分析识别代码特征并转换为Rust安全 idiomatic patterns（如Box、Option、锁机制、tagged unions），同时探索LLMs与静态分析结合的改进方案。

　　在软件开发领域，许多遗留系统最初是使用C语言构建的，随着对安全性和可靠性的要求不断提升，将这些系统迁移到更现代的语言成为一项重要任务。C语言因其直接的内存管理和高性能特性，在系统编程中广泛使用，但这也导致了大量与内存相关的错误，如缓冲区溢出和使用后释放（use-after-free）等问题。这些错误不仅降低了系统的稳定性，还可能引发严重的安全漏洞，例如著名的OpenSSL“心脏出血”（Heartbleed）漏洞。因此，将C语言程序迁移到Rust语言被认为是一种提升系统可靠性的重要途径，因为Rust提供了一套强大的安全机制，能够有效避免这些常见的内存错误。

然而，手动迁移这些大型系统既耗时又容易出错，因此开发自动化的C到Rust翻译工具变得尤为重要。当前的翻译工具虽然在语法层面能够完成C代码到Rust代码的转换，但生成的代码往往未能充分利用Rust的安全特性，仍然保留了许多C语言中的不安全实践和非惯用代码模式。这导致翻译后的代码在安全性上仍然存在隐患，并且在可读性和可维护性方面也显得不够高效。为了改善这种情况，研究者们正在探索如何通过静态分析和代码转换技术，将这些不安全的C语言特性替换为Rust中更安全和更符合语言习惯的实现方式。

Rust语言的安全机制主要依赖于其所有权系统（ownership system）和借用检查器（borrow checker），这两个机制确保了内存安全和线程安全。所有权系统规定了每个值在程序中的生命周期和归属关系，而借用检查器则通过检查代码中的引用和所有权转移，防止数据竞争和悬空指针（dangling pointers）等问题。因此，将C语言中的不安全特性，如原始指针（raw pointers）、锁机制（locks）以及带有标签的联合体（unions with tags）等，转换为Rust中更安全的实现方式，是提升代码质量的关键。

以一个简单的C语言程序为例，该程序处理分数的计算。在C中，程序员通常使用原始指针来管理内存，例如在函数`frac_to_int`中，通过指针`f`和`res`来访问和修改分数的分子和分母，并将结果存储在`res`中。然而，这种模式在Rust中被视为不安全的，因为它可能导致使用后释放或数据竞争等问题。为了提升代码的安全性，研究者们提出了将原始指针替换为`Box`和引用（references）的方案，这些结构能够明确区分对象的所有者和借用者，从而确保内存安全。此外，通过返回`Option`类型来替代输出参数（output parameters）也是一种有效的改进方式，这种方式可以更清晰地表达函数的执行结果，避免因忽略失败情况而导致的错误。

除了安全性问题，代码的可读性和可维护性也是迁移过程中需要关注的重点。C语言中的一些代码模式，如基于索引的循环（index-based loops）和手动资源清理（manual resource cleanup），在Rust中被认为是非惯用的，因为它们不符合Rust语言的编程习惯。基于索引的循环容易引发越界访问（out-of-bounds access）问题，而手动资源清理则可能因开发者忘记调用清理函数而导致资源泄漏。因此，研究者们正在探索如何通过静态分析和代码转换技术，将这些非惯用模式替换为更符合Rust语言风格的实现方式，例如使用迭代器（iterators）替代基于索引的循环，以及通过自动调用析构函数（destructors）来实现资源的自动清理。

尽管静态分析和代码转换技术在提升翻译质量方面取得了显著进展，但仍有诸多挑战需要克服。首先，Rust语言中的某些特性需要从C代码中提取更多隐含信息，这要求静态分析工具具备高度的准确性。例如，Rust中的`Box`和引用需要明确区分对象的所有权和借用关系，而C语言中的指针则没有这种区分。因此，静态分析工具必须能够推断出每个指针的用途，并据此进行相应的转换。其次，Rust语言中的某些安全特性，如`Option`和`Result`类型，要求函数在失败时能够返回特定的错误值，而C语言中则通过输出参数来实现类似的功能。这种差异使得静态分析工具在处理输出参数时需要额外的上下文信息，以确定哪些参数应该被转换为返回值。

为了进一步提升翻译工具的效果，研究者们也在探索将大型语言模型（Large Language Models, LLMs）引入到C到Rust的翻译过程中。LLMs在代码生成、代码补全、错误检测和自动修复等方面展现出强大的能力，使得它们在代码翻译任务中具有潜在的应用价值。然而，LLMs生成的代码往往存在类型错误或行为与原代码不一致的问题，因此需要结合静态分析技术进行验证和修复。例如，通过将LLMs生成的代码与静态分析工具的结果进行对比，可以识别出潜在的错误并进行修正。

当前的研究主要采用“分段翻译-检查-修复”的工作流程，首先将整个C程序分割为多个部分，如函数或类型定义，以便于LLMs处理。然后，LLMs将每个部分翻译为Rust代码，并可能添加额外的信息以帮助生成更准确的代码。接下来，通过类型检查和行为验证（如单元测试或模型检查）来确保翻译后的代码与原代码的行为一致。如果翻译存在错误，LLMs会根据反馈信息进行修正，直到代码通过所有验证步骤。尽管这种方法在某些情况下取得了成功，如Shetty等人将Zopfli程序翻译为Rust代码，并通过动态分析收集指针信息来提高翻译的准确性，但仍然存在许多需要改进的地方。例如，如何更有效地处理复杂类型，如何提高LLMs生成代码的正确性，以及如何结合静态分析和LLMs的优势，实现更高效的翻译过程。

在未来的研发方向中，研究者们计划进一步探索如何将静态分析与LLMs结合起来，以提高翻译工具的智能化水平。一方面，静态分析可以为LLMs提供更丰富的上下文信息，帮助其生成更符合Rust语言习惯的代码；另一方面，LLMs可以利用这些信息，生成更高质量的代码，减少对静态分析规则的依赖。此外，研究者们也在关注如何处理尚未被解决的不安全特性和非惯用代码模式，例如数组指针（array pointers）、文件操作（files）和子进程管理（subprocesses）等。这些特性在C语言中较为常见，但在Rust中需要更复杂的处理方式，因此需要专门的静态分析工具来提取相关信息并进行转换。

总体而言，将C语言程序迁移到Rust语言是一项具有挑战性的任务，但同时也是一项非常有价值的工作。通过静态分析和LLMs的结合，可以更有效地提升翻译后的代码质量，使其更加安全、高效和易于维护。未来的研究将继续探索如何优化这一过程，特别是在处理复杂类型和非惯用代码模式方面，同时进一步提高LLMs在代码翻译任务中的准确性和可靠性。随着Rust语言在系统编程领域的不断发展和普及，自动化迁移工具的完善将为更多企业带来实际的效益，推动软件系统的安全性和稳定性提升。