高效動態語言虛擬機的設計(一)
- 作者：新網
- 來源：新網
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- 2018-05-09 14:43:06
最近在做Python相關的一些東西，發現Python的性能實在是非常差，所以就深入到Python內部，看了一下它的實現，并對比了幾個比較流行的虛擬機的實現，包括：
最近在做Python相關的一些東西，發現Python的性能實在是非常差，所以就深入到Python內部，看了一下它的實現，并對比了幾個比較流行的虛擬機的實現，包括：
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div> V8 (Javascript)
Tamarin (ActionScript 3)
Lua 5.0
CPython (Python 2.7.2)
做了一定分析和比對，獲得了一些靈感，在這里寫下來作一個分享的討論。
Ok，先從計算機是如何將一個高級語言的代碼，轉變成可以執行的程序說起。
計算機程序語言的機制
眾所周知，計算機能夠執行的代碼是機器碼，也就是所謂的二進制。那么一段高級語言的代碼要想能夠被計算機執行，必須經過這樣的一個過程：
編譯 (將源代碼編譯成目標代碼：目標代碼是機器碼片段的集合，每一段機器碼都有一個名字，也就是這段代碼的符號)
連接 (將多個目標文件中的符號連接在一起，形成一個大的可執行機器碼，這樣計算機(大部分時候是
操作系統)就可以加載、執行代碼了)
編譯器的設計
在早期，編譯的過程是直譯式的，編譯器直接將源代碼解析成Token流，再將Token流分析成AST(抽象語法樹)，然后直接根據抽象語法樹中的語法元素生成目標機器的匯編代碼，最后再通過匯編器(Assembler)匯編成目標文件。
然而現代的編譯器都會有一種中間代碼，然后將編譯器分成兩半(前端和后端)。
前端是語言相關的，負責將原始的語言編譯成中間代碼;
后端是目標機器相關的，負責將中間代碼翻譯成目標機器的機器碼。
這樣做的好處就在于，編譯器變得更加可移植了。
當出現一種新的語言時，只要實現一個這個語言的前端，就可以工作在不同的平臺和cpu上;
當出現一個新的平臺時，只要實現一個后端，就可以支持所有的語言。
GCC就是這樣設計的一個范例。
從上一節的內容，我們可以看出，假設語言都實現到了生成中間語言這一步，那么虛擬機的實現可以有2種方式：
Interpreting (解釋執行)
也就是通過類似while() { switch() {} }的循環，分析中間語言的每條指令，動態解釋執行
Binary Translation (這個名詞大家可能比較陌生，它還有一個大家更加熟知的名字：JIT)
顧名思義，就是虛擬機實現了從中間語言，到可執行文件的轉換的功能，在運行時，將中間語言轉換成了可執行文件，最終執行
這兩種方式各有特色：
Interpreting
啟動非常快速，執行性能相對較差，通常應用于一些對性能本身不是很敏感的語言
Binary Translation
有一個翻譯的過程，啟動的時候會相對比較慢，但是執行的性能非常好，有時甚至比c代碼還要快速(聽起來很科幻?)
我們來橫向比較一下這幾個虛擬機的實現方式：
虛擬機語言語言特性虛擬機實現方式速度
V8JavaScript較豐富Binary Translation非常快
TamarinActionScript 3(EcmaScript 4)較豐富Interpreting + Binary Translation非常快
Lua 5.0Lua 5.0較少Interpreting較快
CPythonPython 2.7很豐富Interpreting較慢
從這里，我們可以看到使用Jit方式執行的虛擬機明顯比較快，而采用解釋執行的虛擬機明顯較慢。
然而同樣是采用解釋執行的虛擬機，lua也要比
python更快，這不僅僅是由于語言更簡單導致的，同時也跟lua虛擬機的實現有關。
V8是一朵奇葩
V8虛擬機可以說是所有的虛擬機里面設計最特別的一款，所有其他的虛擬機都會首先將源代碼編譯成一種中間代碼，如：
虛擬機中間代碼指令數
Tamarinabc (Adobe Byte Code)200+
LuaLua Byte Code35
PythonPython Byte Code100+
然而，v8虛擬機的方式很特別，它在進行jit的時候直接從ast生成目標平臺的匯編代碼，并使用內置的宏匯編器生成可執行代碼，這樣就大大減少了jit過程所消耗的時間。
Lua的指令為什么那么少?
細心的讀者一定發現了，Lua虛擬機的指令要比其他的虛擬機少很多，甚至不再同一個數量級上，那為什么那么設計呢? 最近在做Python相關的一些東西，發現Python的性能實在是非常差，所以就深入到Python內部，看了一下它的實現，并對比了幾個比較流行的虛擬機的實現，包括：
V8 (Javascript)
Tamarin (ActionScript 3)
Lua 5.0
CPython (Python 2.7.2)
做了一定分析和比對，獲得了一些靈感，在這里寫下來作一個分享的討論。
Ok，先從計算機是如何將一個高級語言的代碼，轉變成可以執行的程序說起。
計算機程序語言的機制
眾所周知，計算機能夠執行的代碼是機器碼，也就是所謂的二進制。那么一段高級語言的代碼要想能夠被計算機執行，必須經過這樣的一個過程：
編譯 (將源代碼編譯成目標代碼：目標代碼是機器碼片段的集合，每一段機器碼都有一個名字，也就是這段代碼的符號)
連接 (將多個目標文件中的符號連接在一起，形成一個大的可執行機器碼，這樣計算機(大部分時候是操作系統)就可以加載、執行代碼了)
編譯器的設計
在早期，編譯的過程是直譯式的，編譯器直接將源代碼解析成Token流，再將Token流分析成AST(抽象語法樹)，然后直接根據抽象語法樹中的語法元素生成目標機器的匯編代碼，最后再通過匯編器(Assembler)匯編成目標文件。
然而現代的編譯器都會有一種中間代碼，然后將編譯器分成兩半(前端和后端)。
前端是語言相關的，負責將原始的語言編譯成中間代碼;
后端是目標機器相關的，負責將中間代碼翻譯成目標機器的機器碼。
這樣做的好處就在于，編譯器變得更加可移植了。
當出現一種新的語言時，只要實現一個這個語言的前端，就可以工作在不同的平臺和cpu上;
當出現一個新的平臺時，只要實現一個后端，就可以支持所有的語言。
GCC就是這樣設計的一個范例。
從上一節的內容，我們可以看出，假設語言都實現到了生成中間語言這一步，那么虛擬機的實現可以有2種方式：
Interpreting (解釋執行)
也就是通過類似while() { switch() {} }的循環，分析中間語言的每條指令，動態解釋執行
Binary Translation (這個名詞大家可能比較陌生，它還有一個大家更加熟知的名字：JIT)
顧名思義，就是虛擬機實現了從中間語言，到可執行文件的轉換的功能，在運行時，將中間語言轉換成了可執行文件，最終執行
這兩種方式各有特色：
Interpreting
啟動非常快速，執行性能相對較差，通常應用于一些對性能本身不是很敏感的語言
Binary Translation
有一個翻譯的過程，啟動的時候會相對比較慢，但是執行的性能非常好，有時甚至比c代碼還要快速(聽起來很科幻?)
我們來橫向比較一下這幾個虛擬機的實現方式：
虛擬機語言語言特性虛擬機實現方式速度
V8JavaScript較豐富Binary Translation非常快
TamarinActionScript 3(EcmaScript 4)較豐富Interpreting + Binary Translation非常快
Lua 5.0Lua 5.0較少Interpreting較快
CPythonPython 2.7很豐富Interpreting較慢
從這里，我們可以看到使用Jit方式執行的虛擬機明顯比較快，而采用解釋執行的虛擬機明顯較慢。
然而同樣是采用解釋執行的虛擬機，lua也要比python更快，這不僅僅是由于語言更簡單導致的，同時也跟lua虛擬機的實現有關。
V8是一朵奇葩
V8虛擬機可以說是所有的虛擬機里面設計最特別的一款，所有其他的虛擬機都會首先將源代碼編譯成一種中間代碼，如：
虛擬機中間代碼指令數
Tamarinabc (Adobe Byte Code)200+
LuaLua Byte Code35
PythonPython Byte Code100+
然而，v8虛擬機的方式很特別，它在進行jit的時候直接從ast生成目標平臺的匯編代碼，并使用內置的宏匯編器生成可執行代碼，這樣就大大減少了jit過程所消耗的時間。
Lua的指令為什么那么少?
細心的讀者一定發現了，Lua虛擬機的指令要比其他的虛擬機少很多，甚至不再同一個數量級上，那為什么那么設計呢?
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