有哪些做留学资讯的网站,检测 网站优化,烟台网站建设技术托管,ui网站开发报价Js引擎解析执行 阅读笔记 一篇阅读笔记http://km.oa.com/group/2178/articles/show/145691?kmrefsearchfrom_page1no1 早期:遍历语法树 Js引擎最早使用的是遍历语法树方式 #xff08;syntax tree walker#xff09; 分为两步 词法分析语法分析词法分析 i a b *…Js引擎解析执行 阅读笔记 一篇阅读笔记http://km.oa.com/group/2178/articles/show/145691?kmrefsearchfrom_page1no1 早期:遍历语法树 Js引擎最早使用的是遍历语法树方式 syntax tree walker 分为两步 词法分析语法分析词法分析 i a b * c; 转换 i, , a, , b, *, c; 语法分析 执行这条语句就是遍历这颗语法树的过程。遍历语法树的过程在程序设计上一般采用访问者模式vistor pattern来实现。要遍历这颗语法树只要将根节点传给visit函数 然后这个函数递归调用相应子节点的visit函数如此反复直到叶子节点。例如在这个例子中根节点是个赋值语句他知道应该计算出右边表达式的值然后赋给左边的地址而在计算右边表达式的时候发现是一个加法表达式于是接着递归计算加法表达式的值如此递归进行直到这颗树的叶子节点然后一步步回溯将值传到到根节点就完成了一次遍历也即完成了一次执行。 要执行一棵语法树实际上是一个后序遍历树的过程。以上面这个例子要计算赋值语句先计算加法表达式那就必须先计算乘法表达式也就是说只有子结点计算好了之后父节点才能计算典型的后序遍历。 中期字节码bytecode 在引擎的语境下字节码指的是虚拟机执行的中间指令集。 如 Java编译器把Java编译成Java字节码然后在Java虚拟机中执行ActiveScript转换成字节码在FLASH虚拟机中执行分类 基于栈stack-based基于寄存器register-based如果在后序遍历这棵树后生成对应的后缀记法逆波兰式的操作序列然后在执行时直接解释执行这后缀记法的操作序列。那么就把这种树状结构变换成了一种线性结构。这种操作序列就是字节码bytecode这种执行方式就是字节码解释方式bytecode interpreter。 传统的字节码设计大多是基于栈的这种方式将所有的操作数和中间表示都保存在一个数据栈中。 如语句c a b转换后的字节码如下 LOAD a # 将a推入栈顶
LOAD b # 将b推入栈顶
ADD # 从栈顶弹出两个操作数相加后将结果推入栈顶
STORE c #将栈顶数据保存到C中 基于寄存器的字节码通过寄存器register保存操作数。这里与汇编代码中的寄存器是两个概念。寄存器可以想象成是一个固定数组。上例转换成基于寄存器的代码如下 ADD c, a, b # 两个操作数分别存在a和b中将结果放在c中。 栈式字节码每条的指令更短(目的地址不用显式表示)但是总的指令条数更多。 栈式虚拟机实现比寄存器式简单。 Flash Player的ActionScript虚拟机Tamarin、Firefox的JagerMonkey采用的是栈式设计webkitcarakan采用寄存器方式。 字节码是需要在虚拟机中执行的而虚拟机的执行过程与CPU过程类似也是取指解码执行的过程。通常情况下每个操作码对应一段处理函数然后通过一个无限循环加一个switch的方式进行分派。如: 这里的vpc是一个字节码数组的指针作用与PC寄存器类似称作虚拟PCvirtual program counter。字节码序列直接描述要执行的动作去除语法信息执行一条字节码语句只是一次的内存访问取指令加上一次间接跳转分派处理函数比访问语法树中节点的开销要小。因此字节码方式与遍历语法树相比在性能上有很大的提升。虽然从语法树生成字节码需要时间但是这一段时间可以从直接执行字节码所获得的性能提升上得到补偿。毕竟在实际的代码中不会所有的代码都只被执行一次。而且生成了字节码之后就可以对于这种中间代码进行各种优化比如常量传播常量折叠公共子表达式删除等等。当然这些优化都是有针对性和选择性的毕竟优化的过程也是需要消耗时间的。而这些优化要想直接在语法树上进行几乎是不可能的。 字节码方式相对于遍历语法树已经前进了一大步但是在分派方式上还可以再改进。Switch Loop分派方式每次处理完一条指令后都要回到循环的开始处理下一条并且每次switch操作都是一次线性搜索现代编译器一般都能对switch语句进行优化 以消除线性搜索开销但这种优化只限于特定条件如case的数量和值的跨度范围等对于一般的函数只有有限的几个switch case尚可接受但是对于虚拟机来说有上百个switch case并且频繁地执行执行一条指令就需要一次线性搜索还是太慢了。如果能用查表的方式直接跳转就可以省去线性搜索的过程了。于是在字节码的分派方式上新的改进称作Direct Threading。 Direct Threading这里的threading与我们通常理解的线程没有任何关系可以理解成是针线中的那个“线”。以这种方式执行时每执行完一条指令后不是回到循环的开始而是直接跳到下一条要执行的指令地址。这种方式就比原来的Switch Loop方式有效许多。但是要想有效的实现Direct Threading需要用到一个gcc的扩展“Labels As Values”普通的goto语句的标号是在编译时指定的但是利用“Labels As Values”扩展goto语句的标号是就可以在运行时计算这种goto语句也叫Computed Goto利用这个特性就可以很容易地实现Direct Threading。想在windows平台用这个特性也有几个GCC的windows移植版本如MinGW, Cygwin等 右图中的Direct Threading方式已经没有了循环和switch分支所有的字节码分派就是通过“goto *vpc”进行的。 在引入即时编译JIT之前Direct Threading方式是字节码解释器最有效和最块的分派方式。对于一般的JavaScript运算这种方式足够用了。但是解释执行方式肯定比不上直接执行二进制代码。于是接下来即时编译JIT技术被引入了JavaScript引擎。 现在即时编译Just-In-Time 字节码指令---本地机器码 JIT这种技术本身很古老可以追溯到60年代的LISP语言现代的大部分运行时环境runtime environment如微软的.NET框架和大多数的Java实现都是依赖JIT技术来提高性能。在JavaScript引擎中引入JIT是在2008年开始的。 JIT是一种提高性能的方法。通常一个程序有两种方式执行静态编译和解释执行。静态编译就是在运行前先将源代码如cc针对特定平台如x86,armmips编译成机器代码在运行时就可以直接在相应的平台上执行 而解释执行则是每次运行的时候将每条源代码如python, javascript翻译成相应的机器码并立刻执行并不保存翻译后的机器码周而复始。可以看到解释执行的运行效率很低因为每次执行都需要逐句地翻译成机器码然后执行而静态编译在运行前就编译成相应平台的代码。但是静态编译使得平台移植性很差也无法实施运行时优化而且对于动态语言弱类型语言变量的类型在运行前未知很难做到静态编译。JIT编译则是这两种方式的混合在运行时将源代码翻译成机器码这一点与解释执行类似但是会保存已翻译的机器代码下次执行同一代码段时无需再翻译这又与静态编译类似。 在实际的实现中对于简单的指令如mov就直接即时编译inline到机器码中对于复杂的指令如add指令会对它的常用方式如操作数是数值或字符串直接生成对应的机器码对于add的其他不常用情况如一个操作数是数值另一个是字符串则是生成一条call本地调用。 字节码编译成本地机器码JIT的过程需要消耗执行时间所以不是对所有代码都会生成机器码而是只对热点hot spot片段进行即时编译同时在运行中会随时跟踪热点的状态如果热点的程度越高被执行得越频繁实施的优化也越激进。 以firefox为例在开始执行时将源代码生成字节码然后解释执行字节码在执行过程中如果发现一条路径多次执行比如一个循环体那么就标记为“HOT”同时将这条路径上的代码即时编译成机器码当下次再运行到这条路径时就直接运行机器码。 在上图判断热点的虚框中如果一个路径被执行了超过16次比如“循环”迭代了超过16次或一个函数被调用超过16次那么就进行即时编译否则解释执行。 转载于:https://www.cnblogs.com/Ox9A82/p/7325742.html
