V8工作原理（下）

V8工作原理（上）https://developer.aliyun.com/article/1392194

全停顿

由于 JavaScript 是运行在主线程之上的，一旦执行垃圾回收算法，都需要将正在执行的 JavaScript 脚本暂停下来，待垃圾回收完毕后再恢复脚本执行。我们把这种行为叫做全停顿（Stop-The-World） 。

比如堆中的数据有 1.5GB，V8 实现一次完整的垃圾回收需要 1 秒以上的时间，这也是由于垃圾回收而引起 JavaScript 线程暂停执行的时间，若是这样的时间花销，那么应用的性能和响应能力都会直线下降。主垃圾回收器执行一次完整的垃圾回收流程如下图所示：

全停顿

在 V8 新生代的垃圾回收中，因其空间较小，且存活对象较少，所以全停顿的影响不大，但老生代就不一样了。如果在执行垃圾回收的过程中，占用主线程时间过久，就像上面图片展示的那样，花费了 200 毫秒，在这 200 毫秒内，主线程是不能做其他事情的。比如页面正在执行一个 JavaScript 动画，因为垃圾回收器在工作，就会导致这个动画在这 200 毫秒内无法执行的，这将会造成页面的卡顿现象。

增量标记（Incremental Marking）算法

为了降低老生代的垃圾回收而造成的卡顿，V8 将标记过程分为一个个的子标记过程，同时让垃圾回收标记和 JavaScript 应用逻辑交替进行，直到标记阶段完成，我们把这个算法称为增量标记（Incremental Marking）算法。如下图所示：

增量标记

使用增量标记算法，可以把一个完整的垃圾回收任务拆分为很多小的任务，这些小的任务执行时间比较短，可以穿插在其他的 JavaScript 任务中间执行，这样当执行上述动画效果时，就不会让用户因为垃圾回收任务而感受到页面的卡顿了。

思考

你是如何判断 JavaScript 中内存泄漏的？可以结合一些你在工作中避免内存泄漏的方法。

编译器和解释器：V8是如何执行一段JavaScript代码的？

编译器和解释器

之所以存在编译器和解释器，是因为机器不能直接理解我们所写的代码，所以在执行程序之前，需要将我们所写的代码“翻译”成机器能读懂的机器语言。按语言的执行流程，可以把语言划分为编译型语言和解释型语言。

编译型语言在程序执行之前，需要经过编译器的编译过程，并且编译之后会直接保留机器能读懂的二进制文件，这样每次运行程序时，都可以直接运行该二进制文件，而不需要再次重新编译了。比如 C/C++、GO 等都是编译型语言。

解释型语言编写的程序，在每次运行时都需要通过解释器对程序进行动态解释和执行。比如 Python、JavaScript 等都属于解释型语言。

编译器和解释器是如何“翻译”代码的呢？

编译器和解释器“翻译”代码

从图中你可以看出这二者的执行流程，大致可阐述为如下：

1. 在编译型语言的编译过程中，编译器首先会依次对源代码进行词法分析、语法分析，生成抽象语法树（AST），然后是优化代码，最后再生成处理器能够理解的机器码。如果编译成功，将会生成一个可执行的文件。但如果编译过程发生了语法或者其他的错误，那么编译器就会抛出异常，最后的二进制文件也不会生成成功。
2. 在解释型语言的解释过程中，同样解释器也会对源代码进行词法分析、语法分析，并生成抽象语法树（AST），不过它会再基于抽象语法树生成字节码，最后再根据字节码来执行程序、输出结果。

V8 是如何执行一段 JavaScript 代码的

V8 执行一段代码流程图

从图中可以清楚地看到，V8 在执行过程中既有解释器 Ignition，又有编译器 TurboFan。

1. 生成抽象语法树（AST）和执行上下文

将源代码转换为抽象语法树，并生成执行上下文，执行上下文主要是代码在执行过程中的环境信息。

什么是 AST 以及 AST 的生成过程是怎样的。

高级语言是开发者可以理解的语言，但是让编译器或者解释器来理解就非常困难了。对于编译器或者解释器来说，它们可以理解的就是 AST 了。所以无论你使用的是解释型语言还是编译型语言，在编译过程中，它们都会生成一个 AST。这和渲染引擎将 HTML 格式文件转换为计算机可以理解的 DOM 树的情况类似。

你可以结合下面这段代码来直观地感受下什么是 AST：

var myName = " 极客时间 "
function foo(){
  return 23;
}
myName = "geektime"
foo()

这段代码经过javascript-ast站点处理后，生成的 AST 结构如下：

抽象语法树（AST）结构

从图中可以看出，AST 的结构和代码的结构非常相似，其实你也可以把 AST 看成代码的结构化的表示，编译器或者解释器后续的工作都需要依赖于 AST，而不是源代码。

AST应用

AST 是非常重要的一种数据结构，在很多项目中有着广泛的应用。其中最著名的一个项目是 Babel。Babel 是一个被广泛使用的代码转码器，可以将 ES6 代码转为 ES5 代码，这意味着你可以现在就用 ES6 编写程序，而不用担心现有环境是否支持 ES6。Babel 的工作原理就是先将 ES6 源码转换为 AST，然后再将 ES6 语法的 AST 转换为 ES5 语法的 AST，最后利用 ES5 的 AST 生成 JavaScript 源代码。

除了 Babel 外，还有 ESLint 也使用 AST。ESLint 是一个用来检查 JavaScript 编写规范的插件，其检测流程也是需要将源码转换为 AST，然后再利用 AST 来检查代码规范化的问题。

现在你知道了什么是 AST 以及它的一些应用，

AST 是如何生成的。通常，生成 AST 需要经过两个阶段。

第一阶段是分词（tokenize），又称为词法分析，其作用是将一行行的源码拆解成一个个 token。所谓token，指的是语法上不可能再分的、最小的单个字符或字符串。你可以参考下图来更好地理解什么 token。

分解 token 示意图

从图中可以看出，通过var myName = “极客时间”简单地定义了一个变量，其中关键字“var”、标识符“myName” 、赋值运算符“=”、字符串“极客时间”四个都是 token，而且它们代表的属性还不一样。

第二阶段是解析（parse），又称为语法分析，其作用是将上一步生成的 token 数据，根据语法规则转为 AST。如果源码符合语法规则，这一步就会顺利完成。但如果源码存在语法错误，这一步就会终止，并抛出一个“语法错误”。

这就是 AST 的生成过程，先分词，再解析。

有了 AST 后，那接下来 V8 就会生成该段代码的执行上下文。

2. 生成字节码

有了 AST 和执行上下文后，那接下来的第二步，解释器 Ignition 就登场了，它会根据 AST 生成字节码，并解释执行字节码。

字节码的由来

其实一开始 V8 并没有字节码，而是直接将 AST 转换为机器码，由于执行机器码的效率是非常高效的，所以这种方式在发布后的一段时间内运行效果是非常好的。但是随着 Chrome 在手机上的广泛普及，特别是运行在 512M 内存的手机上，内存占用问题也暴露出来了，因为 V8 需要消耗大量的内存来存放转换后的机器码。为了解决内存占用问题，V8 团队大幅重构了引擎架构，引入字节码，并且抛弃了之前的编译器，最终花了将进四年的时间，实现了现在的这套架构。

那什么是字节码呢？为什么引入字节码就能解决内存占用问题呢？

字节码就是介于 AST 和机器码之间的一种代码。但是与特定类型的机器码无关，字节码需要通过解释器将其转换为机器码后才能执行。

对比下高级代码、字节码和机器码，你可以参考下图：

字节码和机器码占用空间对比

从图中可以看出，机器码所占用的空间远远超过了字节码，所以使用字节码可以减少系统的内存使用。

3. 执行代码

生成字节码之后，接下来就要进入执行阶段了。

通常，如果有一段第一次执行的字节码，解释器 Ignition 会逐条解释执行。在执行字节码的过程中，如果发现有热点代码（HotSpot），比如一段代码被重复执行多次，这种就称为热点代码，那么后台的编译器 TurboFan 就会把该段热点的字节码编译为高效的机器码，然后当再次执行这段被优化的代码时，只需要执行编译后的机器码就可以了，这样就大大提升了代码的执行效率。

V8 的解释器和编译器的取名

解释器 Ignition 是点火器的意思，编译器 TurboFan 是涡轮增压的意思，寓意着代码启动时通过点火器慢慢发动，一旦启动，涡轮增压介入，其执行效率随着执行时间越来越高效率，因为热点代码都被编译器 TurboFan 转换了机器码，直接执行机器码就省去了字节码“翻译”为机器码的过程。

即时编译（JIT）

其实字节码配合解释器和编译器是最近一段时间很火的技术，比如 Java 和 Python 的虚拟机也都是基于这种技术实现的，我们把这种技术称为即时编译（JIT） 。具体到 V8，就是指解释器 Ignition 在解释执行字节码的同时，收集代码信息，当它发现某一部分代码变热了之后，TurboFan 编译器便闪亮登场，把热点的字节码转换为机器码，并把转换后的机器码保存起来，以备下次使用。

对于 JavaScript 工作引擎，除了 V8 使用了“字节码 +JIT”技术之外，苹果的 SquirrelFish Extreme 和 Mozilla 的 SpiderMonkey 也都使用了该技术。

这么多语言的工作引擎都使用了“字节码 +JIT”技术，因此理解 JIT 这套工作机制还是很有必要的。你可以结合下图看看 JIT 的工作过程：

即时编译（JIT）技术

JavaScript 的性能优化

虽然在 V8 诞生之初，也出现过一系列针对 V8 而专门优化 JavaScript 性能的方案，比如隐藏类、内联缓存等概念都是那时候提出来的。不过随着 V8 的架构调整，你越来越不需要这些微优化策略了，相反，对于优化 JavaScript 执行效率，你应该将优化的中心聚焦在单次脚本的执行时间和脚本的网络下载上，主要关注以下三点内容：

1. 提升单次脚本的执行速度，避免 JavaScript 的长任务霸占主线程，这样可以使得页面快速响应交互；
2. 避免大的内联脚本，因为在解析 HTML 的过程中，解析和编译也会占用主线程；
3. 减少 JavaScript 文件的容量，因为更小的文件会提升下载速度，并且占用更低的内存。

思考

你是怎么理解“V8 执行时间越久，执行效率越高”这个性质的？