概述
窥孔优化（Peephole Optimization）是一种局部优化技术，它通过一个固定大小的"窗口"（窥孔）来观察相邻的几条指令，并尝试用更短或更快的指令序列替换它们。
它的核心思想是不依赖全局信息，仅通过识别小范围内的低效模式来改进代码。
窥孔优化中最经典的冗余指令删除（Redundant Instruction Elimination）
冗余消除
assembly
str r0, [sp, #4] ; 把r0的值保存到栈顶+4的位置
ldr r0, [sp, #4] ; 把栈顶+4位置的值加载到r0寄存器这两条指令的操作逻辑是：第一条把寄存器 r0 的值存入内存地址 sp, #4，第二条立刻从同一个地址把值读回 r0。
由于读取的值正是刚刚存入的值，寄存器 r0 的内容在执行这两条指令后没有发生任何变化。
因此，第二条 ldr 指令是完全可以删除的。优化后的代码变为：
assembly
str r0, [sp, #4] ; 保存r0的值
; ldr r0, [sp, #4] 已被删除，因为它是冗余的这个简单的替换带来了两方面的收益：执行时间缩短了（少了一次内存访问），代码大小也减小了（少了一条指令）。
窥孔优化的其他常见类型
除了删除冗余的存取指令，窥孔优化还包含多种其他技术。以下是几种典型的优化模式及其例子。
冗余指令删除（Redundant Instruction Elimination）
这是最常见的类型，包括消除死代码、删除重复计算等。
例如，对于以下指令序列：
assembly
PUSH A ; 将寄存器A压入栈
POP A ; 立刻将值弹出回寄存器A这一对 PUSH 和 POP 操作完全可以被删除。
强度削弱（Strength Reduction）
用代价较低的指令（如移位、加法）替代代价较高的指令（如乘法、除法）
乘法变移位 ：x * 2 可以替换为 x << 1（左移一位）。
除法变移位 ：x / 2 可以替换为 x >> 1（算术右移一位）。
乘方变乘法 ：x^2 可以替换为 x * x
代数化简（Algebraic Simplification）
利用代数恒等式来简化计算
x = x + 0 或 x = x * 1 可以直接删除，因为结果不变。
x = x * 0 可以直接替换为 x = 0。
控制流优化（Control Flow Optimization）
简化跳转指令，删除不可达代码
跳转到跳转 ：如果 goto L1，而 L1 处的指令又是 goto L2，则可以将第一条指令直接改为 goto L2。
不可达代码 ：对于 if debug == 1 goto L1; goto L2; L1: ... 这样的序列，如果 debug 是常量 0，那么 goto L1 永远不执行，可以删除，L1 后的代码也可能变为不可达。
利用特有指令（Exploiting Specific Instructions）
利用目标 CPU 提供的特殊指令来合并操作。
许多 CPU 提供乘加指令 （如 MADD），可以将 a * b + c 合并为一条指令。
使用自增/自减指令替代"加法+赋值"的组合。
窥孔优化的工作方式与局限
窥孔优化通常通过模式匹配 和替换 来实现。编译器会维护一个优化规则库（例如：[Load r, addr] + [Store addr, r] → 删除Store），然后不断扫描代码，应用所有匹配的规则。
它的主要局限在于视野狭窄。由于只关注局部窗口，它无法发现需要跨基本块或全局分析的优化机会。此外，优化规则的应用可能会阻碍其他规则的生效，需要反复迭代扫描才能达到较好的效果。
在现代编译器（如 LLVM）中，窥孔优化通常作为后端的一个或多个 Pass 存在。
它们可能独立运行，也可能与其他优化（如指令合并、寄存器分配）结合在一起。例如，LLVM 的 PeepholeOptimizer 就是一个专门用于简化指令组合和删除冗余指令的 Pass。
总结
窥孔优化是一种"见微知著"的编译器技术。
它不追求全局最优，而是通过日积月累地消除代码中的微小低效之处，最终对程序的性能和体积产生可观的正面影响。
你例子中的 str/ldr 对就是这种思想最直接的体现：发现并消除一个局部窗口内的明显冗余。