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高效動態(tài)語言虛擬機的設計(一)

  • 作者:新網
  • 來源:新網
  • 瀏覽:100
  • 2018-05-09 14:43:06

最近在做Python相關的一些東西,發(fā)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(fā)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(zhí)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(zhí)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(zhí)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(zhí)行機器碼,這樣計算機(大部分時候是操作系統(tǒng))就可以加載、執(zhí)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(jié)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(zhí)行)
  也就是通過類似while() { switch() {} }的循環(huán),分析中間語言的每條指令,動態(tài)解釋執(zhí)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(zhí)行文件的轉換的功能,在運行時,將中間語言轉換成了可執(zhí)行文件,最終執(zhí)行
  這兩種方式各有特色:
  Interpreting
  啟動非常快速,執(zhí)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(zhí)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???/div>
  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(zhí)行的虛擬機明顯比較快,而采用解釋執(zhí)行的虛擬機明顯較慢。
  然而同樣是采用解釋執(zhí)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(zhí)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(fā)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(fā)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(zhí)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(zhí)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(zhí)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(zhí)行機器碼,這樣計算機(大部分時候是操作系統(tǒng))就可以加載、執(zhí)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(jié)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(zhí)行)
  也就是通過類似while() { switch() {} }的循環(huán),分析中間語言的每條指令,動態(tài)解釋執(zhí)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(zhí)行文件的轉換的功能,在運行時,將中間語言轉換成了可執(zhí)行文件,最終執(zhí)行
  這兩種方式各有特色:
  Interpreting
  啟動非??焖伲瑘?zhí)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(zhí)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???/div>
  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(zhí)行的虛擬機明顯比較快,而采用解釋執(zhí)行的虛擬機明顯較慢。
  然而同樣是采用解釋執(zhí)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(zhí)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(fā)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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