高效动态语言虚拟机的设计(一)
亿网高效动态语言虚拟机的设计(一)
- 作者：新网
- 来源：新网
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- 2018-05-09 14:43:06
最近在做Python相关的一些东西，发现Python的性能实在是非常差，所以就深入到Python内部，看了一下它的实现，并对比了几个比较流行的虚拟机的实现，包括：
最近在做Python相关的一些东西，发现Python的性能实在是非常差，所以就深入到Python内部，看了一下它的实现，并对比了几个比较流行的虚拟机的实现，包括：
< div> V8 (Javascript) Tamarin (ActionScript 3) Lua 5.0 CPython (Python 2.7.2) 做了一定分析和比对，获得了一些灵感，在这里写下来作一个分享的讨论。 Ok，先从计算机是如何将一个高级语言的代码，转变成可以执行的程序说起。 计算机程序语言的机制 众所周知，计算机能够执行的代码是机器码，也就是所谓的二进制。那么一段高级语言的代码要想能够被计算机执行，必须经过这样的一个过程： 编译 (将源代码编译成目标代码：目标代码是机器码片段的集合，每一段机器码都有一个名字，也就是这段代码的符号) 连接 (将多个目标文件中的符号连接在一起，形成一个大的可执行机器码，这样计算机(大部分时候是 操作系统)就可以加载、执行代码了) 编译器的设计 在早期，编译的过程是直译式的，编译器直接将源代码解析成Token流，再将Token流分析成AST(抽象语法树)，然后直接根据抽象语法树中的语法元素生成目标机器的汇编代码，最后再通过汇编器(Assembler)汇编成目标文件。 然而现代的编译器都会有一种中间代码，然后将编译器分成两半(前端和后端)。 前端是语言相关的，负责将原始的语言编译成中间代码; 后端是目标机器相关的，负责将中间代码翻译成目标机器的机器码。 这样做的好处就在于，编译器变得更加可移植了。 当出现一种新的语言时，只要实现一个这个语言的前端，就可以工作在不同的平台和cpu上; 当出现一个新的平台时，只要实现一个后端，就可以支持所有的语言。 GCC就是这样设计的一个范例。 从上一节的内容，我们可以看出，假设语言都实现到了生成中间语言这一步，那么虚拟机的实现可以有2种方式： Interpreting (解释执行) 也就是通过类似while() { switch() {} }的循环，分析中间语言的每条指令，动态解释执行 Binary Translation (这个名词大家可能比较陌生，它还有一个大家更加熟知的名字：JIT) 顾名思义，就是虚拟机实现了从中间语言，到可执行文件的转换的功能，在运行时，将中间语言转换成了可执行文件，最终执行 这两种方式各有特色： Interpreting 启动非常快速，执行性能相对较差，通常应用于一些对性能本身不是很敏感的语言 Binary Translation 有一个翻译的过程，启动的时候会相对比较慢，但是执行的性能非常好，有时甚至比c代码还要快速(听起来很科幻?) 我们来横向比较一下这几个虚拟机的实现方式： 虚拟机语言语言特性虚拟机实现方式速度 V8JavaScript较丰富Binary Translation非常快 TamarinActionScript 3(EcmaScript 4)较丰富Interpreting + Binary Translation非常快 Lua 5.0Lua 5.0较少Interpreting较快 CPythonPython 2.7很丰富Interpreting较慢 从这里，我们可以看到使用Jit方式执行的虚拟机明显比较快，而采用解释执行的虚拟机明显较慢。 然而同样是采用解释执行的虚拟机，lua也要比 python更快，这不仅仅是由于语言更简单导致的，同时也跟lua虚拟机的实现有关。 V8是一朵奇葩 V8虚拟机可以说是所有的虚拟机里面设计最特别的一款，所有其他的虚拟机都会首先将源代码编译成一种中间代码，如： 虚拟机中间代码指令数 Tamarinabc (Adobe Byte Code)200+ LuaLua Byte Code35 PythonPython Byte Code100+ 然而，v8虚拟机的方式很特别，它在进行jit的时候直接从ast生成目标平台的汇编代码，并使用内置的宏汇编器生成可执行代码，这样就大大减少了jit过程所消耗的时间。 Lua的指令为什么那么少? 细心的读者一定发现了，Lua虚拟机的指令要比其他的虚拟机少很多，甚至不再同一个数量级上，那为什么那么设计呢? 最近在做Python相关的一些东西，发现Python的性能实在是非常差，所以就深入到Python内部，看了一下它的实现，并对比了几个比较流行的虚拟机的实现，包括： V8 (Javascript) Tamarin (ActionScript 3) Lua 5.0 CPython (Python 2.7.2) 做了一定分析和比对，获得了一些灵感，在这里写下来作一个分享的讨论。 Ok，先从计算机是如何将一个高级语言的代码，转变成可以执行的程序说起。 计算机程序语言的机制 众所周知，计算机能够执行的代码是机器码，也就是所谓的二进制。那么一段高级语言的代码要想能够被计算机执行，必须经过这样的一个过程： 编译 (将源代码编译成目标代码：目标代码是机器码片段的集合，每一段机器码都有一个名字，也就是这段代码的符号) 连接 (将多个目标文件中的符号连接在一起，形成一个大的可执行机器码，这样计算机(大部分时候是操作系统)就可以加载、执行代码了) 编译器的设计 在早期，编译的过程是直译式的，编译器直接将源代码解析成Token流，再将Token流分析成AST(抽象语法树)，然后直接根据抽象语法树中的语法元素生成目标机器的汇编代码，最后再通过汇编器(Assembler)汇编成目标文件。 然而现代的编译器都会有一种中间代码，然后将编译器分成两半(前端和后端)。 前端是语言相关的，负责将原始的语言编译成中间代码; 后端是目标机器相关的，负责将中间代码翻译成目标机器的机器码。 这样做的好处就在于，编译器变得更加可移植了。 当出现一种新的语言时，只要实现一个这个语言的前端，就可以工作在不同的平台和cpu上; 当出现一个新的平台时，只要实现一个后端，就可以支持所有的语言。 GCC就是这样设计的一个范例。 从上一节的内容，我们可以看出，假设语言都实现到了生成中间语言这一步，那么虚拟机的实现可以有2种方式： Interpreting (解释执行) 也就是通过类似while() { switch() {} }的循环，分析中间语言的每条指令，动态解释执行 Binary Translation (这个名词大家可能比较陌生，它还有一个大家更加熟知的名字：JIT) 顾名思义，就是虚拟机实现了从中间语言，到可执行文件的转换的功能，在运行时，将中间语言转换成了可执行文件，最终执行 这两种方式各有特色： Interpreting 启动非常快速，执行性能相对较差，通常应用于一些对性能本身不是很敏感的语言 Binary Translation 有一个翻译的过程，启动的时候会相对比较慢，但是执行的性能非常好，有时甚至比c代码还要快速(听起来很科幻?) 我们来横向比较一下这几个虚拟机的实现方式： 虚拟机语言语言特性虚拟机实现方式速度 V8JavaScript较丰富Binary Translation非常快 TamarinActionScript 3(EcmaScript 4)较丰富Interpreting + Binary Translation非常快 Lua 5.0Lua 5.0较少Interpreting较快 CPythonPython 2.7很丰富Interpreting较慢 从这里，我们可以看到使用Jit方式执行的虚拟机明显比较快，而采用解释执行的虚拟机明显较慢。 然而同样是采用解释执行的虚拟机，lua也要比python更快，这不仅仅是由于语言更简单导致的，同时也跟lua虚拟机的实现有关。 V8是一朵奇葩 V8虚拟机可以说是所有的虚拟机里面设计最特别的一款，所有其他的虚拟机都会首先将源代码编译成一种中间代码，如： 虚拟机中间代码指令数 Tamarinabc (Adobe Byte Code)200+ LuaLua Byte Code35 PythonPython Byte Code100+ 然而，v8虚拟机的方式很特别，它在进行jit的时候直接从ast生成目标平台的汇编代码，并使用内置的宏汇编器生成可执行代码，这样就大大减少了jit过程所消耗的时间。 Lua的指令为什么那么少? 细心的读者一定发现了，Lua虚拟机的指令要比其他的虚拟机少很多，甚至不再同一个数量级上，那为什么那么设计呢?