作者 | 知兵
来源 | 阿里技术公众号
一 背景简介
手机淘宝客户端在历史上接过多种多样的脚本引擎，用于支持的语言包括：js/python/wasm/lua，其中js引擎接过的就有：javascriptcore/duktape/v8/quickjs 等多个。众多的引擎会面临共同面临包大小及性能相关的问题，我们是否可以提供一套方案，在能支持业务需求的前提下，用一个引擎来支持尽可能多的语言，能较好的兼顾包大小较小和性能优异。为了解决这个问题，我们开始了 hyengine 的探索。
二 设计简介
"有hyengine就够全家用了" - hyengine是为统一移动技术所需的各种脚本语言（wasm/js/python 等）执行引擎而生，以轻量级、高性能、多语言支持为设计和研发目标。目前已通过对 wasm3/quickjs 的 jit 编译及 runtime 优化，以极小包体积的代价实现了 wasm/js 执行速度 2～3 倍的提升，未来将通过实现自有字节码和 runtime 增加对 python 及其他语言的支持。
注：由于当前手机绝大多数都已支持 arm64，hyengine 仅支持 arm64 的 jit 实现。
注：由于 ios 不支持 jit，目前 hyengine 只有 android 版本。
hyengine 整体分为两大块，编译（compiler）部分及引擎（vm）部分。
compiler 部分分为前端、中端、后端，其中前端部分复用现有脚本引擎的实现，比如 js 使用 quickjs，wasm 使用 emscripten，中端计划实现一套自己的字节码、优化器及字节码转换器，后端实现了 quickjs 和 wasm 的 jit 及汇编器和优化器。
vm 分为解释器、runtime、api、调试、基础库，由于人力有限，目前VM暂无完整的自有实现，复用quickjs/wasm3 的代码，通过实现一套自己的内分配器及gc，和优化现有runtime实现来提升性能。
业务代码（以wasm为例）通过下图所示的流程，被编译为可执行代码：
c/c++ 代码经过 emscripten 编译变为 wasm 文件，wasm 经过 hyengine(wasm3) 加载并编译为 arm64 指令，arm64 指令经过 optimizer 优化产出优化后的 arm64 指令，业务方通过调用入口 api 来执行对应代码。
注：hyengine 本身期望沉淀一套自己的底层（汇编级别）的基础能力库，除了用于 jit 相关用途外，还计划用于手机客户端的包大小、性能优化、调试辅助等场景。
注：本方案业界的方舟编译器和 graalvm 可能有一定相似度。
三 实现介绍
1 编译（compiler）部分
为了让实现方案较为简单，hyengine 的编译采用直接翻译的方式，直接翻译出来的代码性能一般较慢，需要经过优化器的优化来提升性能。下面是相关模块的具体实现：
汇编器
为了生成 cpu 能执行的代码，我们需要实现一个汇编器，将相关脚本的 opcode 翻译成机器码。
汇编器的核心代码基于 golang 的 arch 项目已有的指令数据根据脚本生成，并辅佐人工修正及对应的工具代码。
单个汇编代码示例如下：
// Name: ADC
// Arch: 32-bit variant
// Syntax: ADC <Wd>, <Wn>, <Wm>
// Alias:
// Bits: 0|0|0|1|1|0|1|0|0|0|0|Rm:5|0|0|0|0|0|0|Rn:5|Rd:5
static inline void ADC_W_W_W(uint32_t *buffer, int8_t rd, int8_t rn, int8_t rm) {
uint32_t code = 0b00011010000000000000000000000000;
code |= IMM5(rm) << 16;
code |= IMM5(rn) << 5;
code |= IMM5(rd);
*buffer = code;
}代码的作用是汇编ADC , , 指令，第一个参数是存放机器码的 buffer ，后三个参数分别为汇编指令的操作数Wd/Wn/Wm。代码中第7行的 code 为机器码的固定部分，第 8～10 行为将操作数对应的寄存器编号放入机器码对应的位置（详见注释种的 Bits 部分），第 9 行为将机器码放入 buffer 。其中IMM5表示取数值的低 5 位，因为寄存器是一个 5bits 长的数字。这样命名的好处是，可以直观的将汇编器的方法名和其产生的机器码的助记词形式相关联。
其中IMM5实现如下：
#define IMM5(v) (v & 0b11111)为了保证汇编方法的正确性，我们基于 golang 的 arch 项目中的gnucases.txt，采取机器生成 + 人工修正的方式，产出了如下格式的单测用例：
// 0a011f1a| adc w10, w8, wzr
ADC_W_W_W(&buffer, R10, R8, RZR);
assert(buffer == bswap32(0x0a011f1a));第一行注释中前半部分为机器码的大端表示，后半部分为机器码对应的汇编代码。第二行为汇编器的汇编方法调用。第三行为汇编结果检查，确认结果和注释中的机器码一致，由于注释中的机器码为大端表示，需要做 byte swap 才和汇编结果匹配。
反汇编器
这里的反汇编器不包含完整的反汇编功能，目的是为了用于在优化器中识别机器码，取机器码中的参数使用。简单举例：
#define IS_MOV_X_X(ins) \
(IMM11(ins >> 21) == IMM11(HY_INS_TEMPLATE_MOV_X_X >> 21) && \
IMM11(ins >> 5) == IMM11(HY_INS_TEMPLATE_MOV_X_X >> 5))这条指令就可以在优化器中判断某条指令是不是mov xd, xm，进而可以通过如下代码取出 xd 中 d 的具体数值：
#define RM(ins) IMM5(ins >> 16)
#define RN(ins) IMM5(ins >> 5)
#define RD(ins) IMM5(ins)同样的，我们为反汇编器也做了对应的单测：
// e7031eaa| mov x7, x30
assert(IS_MOV_X_X(bswap32(0xe7031eaa)));wasm编译
编译时我们会遍历 wasm 模块的每个方法，估算存放产物代码所需的内存空间，然后将方法中的字节码翻译为机器码。
其中核心的翻译的整体实现是一个大的循环 + switch，每遍历一个 opcode 即生成一段对应的机器码，代码示例如下：
M3Result h3_JITFunction(IH3JITState state, IH3JITModule hmodule,
IH3JITFunction hfunction) {
uint32_t *alloc = state->code + state->codeOffset;
......
// prologue
// stp x28, x27, [sp, #-0x60]!
// stp x26, x25, [sp, #0x10]!
// stp x24, x23, [sp, #0x20]
// stp x22, x21, [sp, #0x30]
// stp x20, x19, [sp, #0x40]
// stp x29, x30, [sp, #0x50]
// add x20, sp, #0x50
STP_X_X_X_I_PR(alloc + codeOffset++, R28, R27, RSP, -0x60);
STP_X_X_X_I(alloc + codeOffset++, R26, R25, RSP, 0x10);
STP_X_X_X_I(alloc + codeOffset++, R24, R23, RSP, 0x20);
STP_X_X_X_I(alloc + codeOffset++, R22, R21, RSP, 0x30);
STP_X_X_X_I(alloc + codeOffset++, R20, R19, RSP, 0x40);
STP_X_X_X_I(alloc + codeOffset++, R29, R30, RSP, 0x50);
ADD_X_X_I(alloc + codeOffset++, R29, RSP, 0x50);
......
for (bytes_t i = wasm; i < wasmEnd; i += opcodeSize) {
uint32_t index = (uint32_t)(i - wasm) / sizeof(u8);
uint8_t opcode = *i;
......
switch (opcode) {
case OP_UNREACHABLE: {
BRK_I(alloc + codeOffset++, 0);
break;
}
case OP_NOP: {
NOP(alloc + codeOffset++);
break;
}
......
case OP_REF_NULL:
case OP_REF_IS_NULL:
case OP_REF_FUNC:
default:
break;
}
if (spOffset > maxSpOffset) {
maxSpOffset = spOffset;
}
}
......
// return 0(m3Err_none)
MOV_X_I(alloc + codeOffset++, R0, 0);
// epilogue
// ldp x29, x30, [sp, #0x50]
// ldp x20, x19, [sp, #0x40]
// ldp x22, x21, [sp, #0x30]
// ldp x24, x23, [sp, #0x20]
// ldp x26, x25, [sp, #0x10]
// ldp x28, x27, [sp], #0x60
// ret
LDP_X_X_X_I(alloc + codeOffset++, R29, R30, RSP, 0x50);
LDP_X_X_X_I(alloc + codeOffset++, R20, R19, RSP, 0x40);
LDP_X_X_X_I(alloc + codeOffset++, R22, R21, RSP, 0x30);
LDP_X_X_X_I(alloc + codeOffset++, R24, R23, RSP, 0x20);
LDP_X_X_X_I(alloc + codeOffset++, R26, R25, RSP, 0x10);
LDP_X_X_X_I_PO(alloc + codeOffset++, R28, R27, RSP, 0x60);
RET(alloc + codeOffset++);
......
return m3Err_none;
}上述代码会先生成方法的 prologue，然后 for 循环遍历 wasm 字节码，生产对应的 arm64 机器码，最后加上方法的 epilogue。
字节码生成机器码以 wasm 的 opcode i32.add 为例:
case OP_I32_ADD: {
LDR_X_X_I(alloc + codeOffset++, R8, R19, (spOffset - 2) * sizeof(void *));
LDR_X_X_I(alloc + codeOffset++, R9, R19, (spOffset - 1) * sizeof(void *));
ADD_W_W_W(alloc + codeOffset++, R9, R8, R9);
STR_X_X_I(alloc + codeOffset++, R9, R19, (spOffset - 2) * sizeof(void *));
spOffset--;
break;
}代码中的alloc是当前正在编译的方法的机器码存放首地址，codeOffset是当前机器码相对于首地址的偏移，R8/R9代表我们约定的两个临时寄存器，R19存放的栈底地址，spOffset是运行到当前 opcode 时栈相对于栈底的偏移。
这段代码会生成 4 条机器码，分别用于加载位于栈上spOffset - 2和spOffset - 1位置的两条数据，然后相加，再把结果存放到栈上spOffset - 2位置。由于 i32.add 指令会消耗 2 条栈上数据，并生成 1 条栈上数据，最终栈的偏移就要 -1。
上述代码生成的机器码及其对应助记形式如下：
f9400a68: ldr x8, [x19, #0x10]
f9400e69: ldr x9, [x19, #0x18]
0b090109: add w9, w8, w9
f9000a69: str x9, [x19, #0x10]x表示64位寄存器，w表示 64 位寄存器的低 32 位，由于 i32.add 指令是做 32 位加法，这里只需要加低 32 位即可。
以如下 fibonacci 的 c 代码：
uint32_t fib_native(uint32_t n) {
if (n < 2) return n;
return fib_native(n - 1) + fib_native(n - 2);
}编译产生的 wasm 代码：
parse | load module: 61 bytes
parse | found magic + version
parse | ** Type [1]
parse | type 0: (i32) -> i32
parse | ** Function [1]
parse | ** Export [1]
parse | index: 0; kind: 0; export: 'fib';
parse | ** Code [1]
parse | code size: 29
compile | compiling: 'fib'; wasm-size: 29; numArgs: 1; return: i32
compile | estimated constant slots: 3
compile | start stack index: 1
compile | 0 | 0x20 .. local.get
compile | 1 | 0x41 .. i32.const
compile | | .......... (const i32 = 2)
compile | 2 | 0x49 .. i32.lt_u
compile | 3 | 0x04 .. if
compile | 4 | 0x20 .... local.get
compile | 5 | 0x0f .... return
compile | 6 | 0x0b .. end
compile | 7 | 0x20 .. local.get
compile | 8 | 0x41 .. i32.const
compile | | .......... (const i32 = 2)
compile | 9 | 0x6b .. i32.sub
compile | 10 | 0x10 .. call
compile | | .......... (func= 'fib'; args= 1)
compile | 11 | 0x20 .. local.get
compile | 12 | 0x41 .. i32.const
compile | | .......... (const i32 = 1)
compile | 13 | 0x6b .. i32.sub
compile | 14 | 0x10 .. call
compile | | .......... (func= 'fib'; args= 1)
compile | 15 | 0x6a .. i32.add
compile | 16 | 0x0f .. return
compile | 17 | 0x0b end
compile | unique constant slots: 2; unused slots: 1
compile | max stack slots: 7经过 hyengine jit 编译的产出代码如下：
0x107384000: stp x28, x27, [sp, #-0x60]!
0x107384004: stp x26, x25, [sp, #0x10]
0x107384008: stp x24, x23, [sp, #0x20]
0x10738400c: stp x22, x21, [sp, #0x30]
0x107384010: stp x20, x19, [sp, #0x40]
0x107384014: stp x29, x30, [sp, #0x50]
0x107384018: add x29, sp, #0x50 ; =0x50
0x10738401c: mov x19, x0
0x107384020: ldr x9, [x19]
0x107384024: str x9, [x19, #0x8]
0x107384028: mov w9, #0x2
0x10738402c: str x9, [x19, #0x10]
0x107384030: mov x9, #0x1
0x107384034: ldr x10, [x19, #0x8]
0x107384038: ldr x11, [x19, #0x10]
0x10738403c: cmp w10, w11
0x107384040: csel x9, x9, xzr, lo
0x107384044: str x9, [x19, #0x8]
0x107384048: ldr x9, [x19, #0x8]
0x10738404c: cmp x9, #0x0 ; =0x0
0x107384050: b.eq 0x107384068
0x107384054: ldr x9, [x19]
0x107384058: str x9, [x19, #0x8]
0x10738405c: ldr x9, [x19, #0x8]
0x107384060: str x9, [x19]
0x107384064: b 0x1073840dc
0x107384068: ldr x9, [x19]
0x10738406c: str x9, [x19, #0x10]
0x107384070: mov w9, #0x2
0x107384074: str x9, [x19, #0x18]
0x107384078: ldr x8, [x19, #0x10]
0x10738407c: ldr x9, [x19, #0x18]
0x107384080: sub w9, w8, w9
0x107384084: str x9, [x19, #0x10]
0x107384088: add x0, x19, #0x10 ; =0x10
0x10738408c: bl 0x10738408c
0x107384090: ldr x9, [x19]
0x107384094: str x9, [x19, #0x18]
0x107384098: mov w9, #0x1
0x10738409c: str x9, [x19, #0x20]
0x1073840a0: ldr x8, [x19, #0x18]
0x1073840a4: ldr x9, [x19, #0x20]
0x1073840a8: sub w9, w8, w9
0x1073840ac: str x9, [x19, #0x18]
0x1073840b0: add x0, x19, #0x18 ; =0x18
0x1073840b4: bl 0x1073840b4
0x1073840b8: ldr x8, [x19, #0x10]
0x1073840bc: ldr x9, [x19, #0x18]
0x1073840c0: add w9, w8, w9
0x1073840c4: str x9, [x19, #0x10]
0x1073840c8: ldr x9, [x19, #0x10]
0x1073840cc: str x9, [x19]
0x1073840d0: b 0x1073840dc
0x1073840d4: ldr x9, [x19, #0x10]
0x1073840d8: str x9, [x19]
0x1073840dc: mov x0, #0x0
0x1073840e0: ldp x29, x30, [sp, #0x50]
0x1073840e4: ldp x20, x19, [sp, #0x40]
0x1073840e8: ldp x22, x21, [sp, #0x30]
0x1073840ec: ldp x24, x23, [sp, #0x20]
0x1073840f0: ldp x26, x25, [sp, #0x10]
0x1073840f4: ldp x28, x27, [sp], #0x60
0x1073840f8: ret这段代码运行fib_native(40)耗时 1716ms，而 wasm3 解释执行 wasm 运行同样代码耗时 3637ms，耗时只有解释执行的约 47%，但这够快吗？
优化器
上面的代码看起来似乎感觉没什么大毛病，但是和 llvm 编译出来的 native 代码一比较，差距就出来的了。fib_native的 c 代码经过 llvm 编译的反汇编代码如下：
hyengine 产出的指令有 63 条，而 llvm 产出的指令只有 17 条，指令数量是 llvm 的约 3.7 倍！而实际运行性能差距更大，hyengine 产出的代码运行fib_native(40)耗时 1716ms，llvm 产出的代码耗时 308ms，耗时是 llvm 的约 5.57 倍。
为了缩小差距，是时候做一些优化了。
1）优化器的主要流程
优化器的主要流程如下：
先将整个方法体的代码按照跳转指令(如：b/cbz 等)及其跳转目标地址做拆分，将方法体拆为多个代码块。然后对每个块跑一下优化的 pass ，对块内代码进行优化。最后将优化后的指令块重新合并为一个方法体，优化完成。
需要把方法体拆分为块的原因之一在于，优化器可能会删除或者增加代码，这样跳转指令的跳转目标地址就会发生改变，需要重新计算跳转目标，拆成块后跳转目标比较容易计算。
在块拆分及优化 pass 的实现中，会用到前面提到反汇编器和汇编器，这也是整个优化器的核心依赖。
我们以前文中的代码的一部分为例子，做优化流程的介绍，首先是块拆分：
; --- code block 0 ---
0x107384048: ldr x9, [x19, #0x8]
0x10738404c: cmp x9, #0x0 ; =0x0
-- 0x107384050: b.eq 0x107384068 ; b.eq 6
|
| ; --- code block 1 ---
| 0x107384054: ldr x9, [x19]
| 0x107384058: str x9, [x19, #0x8]
| 0x10738405c: ldr x9, [x19, #0x8]
| 0x107384060: str x9, [x19]
| 0x107384064: b 0x1073840dc
|
| ; --- code block 2 ---
-> 0x107384068: ldr x9, [x19]
0x10738406c: str x9, [x19, #0x10]这里会根据代码中的第四行的b.eq指令及其跳转的目标地址第 14 行作拆分，代码为拆为了 3 个块。原本第 11 行的 b 指令也要做一次拆分，但前面的b.eq已经拆过了，就不再拆了。
接下对会对拆分成块后的代码跑一堆优化的 pass ，跑完后的结果如下：
; --- code block 0 ---
0x104934020: cmp w9, #0x2 ; =0x2
-- 0x104934024: b.hs 0x104934038 ; b.hs 5
|
| ; --- code block 1 ---
| 0x104934028: mov x9, x20
| 0x10493402c: mov x21, x9
| 0x104934030: mov x20, x9
| 0x104934034: b 0x104934068
|
| ; --- code block 2 ---
-> 0x104934038: sub w22, w20, #0x2 ; =0x2在跑完一堆 pass 后代码完全变了样（关键优化的实现请看下一节内容），但可以看出 code block 1 的代码从 5 条指令变成了 4 条，之前的b.eq被优化为了b.hs跳转的目标地址的偏移也少 1，从 6 变为 5。
最后把块重新合并成为新的方法体指令：
0x104934020: cmp w9, #0x2 ; =0x2
0x104934024: b.hs 0x104934038 ; b.hs 5
0x104934028: mov x9, x20
0x10493402c: mov x21, x9
0x104934030: mov x20, x9
0x104934034: b 0x104934068
0x104934038: sub w22, w20, #0x2 ; =0x22）关键优化之寄存器分配
3.7 倍代码量的速度慢 5.57 倍的一个主要原因在于，我们生产的代码中数据完全存放在栈中，栈在内存上，各种ldr/str指令对内存的访问，就算数据在 cpu 的 l1 cache 上，也比对寄存器的访问慢 4 倍。为此，如果我们将数据尽量放在寄存器，减少对内存的访问，就可以进一步提升性能。
寄存器分配有一些较为成熟的方案，常用的包括：基于 live range 的线性扫描内存分配，基于 live internal 的线性扫描内存分配，基于图染色的内存分配等。在常见 jit 实现，会采用基于 live internal 的线性扫描内存分配方案，来做到产物性能和寄存器分配代码的时间复杂度的平衡。
为了实现的简单性，hyengine 使用了一种非主流的极简方案，基于代码访问次数的线性扫描内存分配，用人话说就是：给代码中出现次数最多的栈偏移分配寄存器。
假设代码如下（节选自 hyengine jit 产出代码）：
0x107384020: ldr x9, [x19]
0x107384024: str x9, [x19, #0x8]
0x107384028: mov w9, #0x2
0x10738402c: str x9, [x19, #0x10]
0x107384030: mov x9, #0x1
0x107384034: ldr x10, [x19, #0x8]
0x107384038: ldr x11, [x19, #0x10]对假设代码的分配寄存器后代码如下：
0x107384020: ldr x9, [x19] ; 偏移0没变
0x107384024: mov x20, x9 ; 偏移8变成x20
0x107384028: mov w9, #0x2
0x10738402c: mov x21, x9 ; 偏移16变成x21
0x107384030: mov x9, #0x1
0x107384034: mov x10, x20 ; 偏移8变成x20
0x107384038: mov x11, x21 ; 偏移16变成x21之前的 jit 产物代码优化后如下（注：做了少量指令融合）：
0x102db4000: stp x28, x27, [sp, #-0x60]!
0x102db4004: stp x26, x25, [sp, #0x10]
0x102db4008: stp x24, x23, [sp, #0x20]
0x102db400c: stp x22, x21, [sp, #0x30]
0x102db4010: stp x20, x19, [sp, #0x40]
0x102db4014: stp x29, x30, [sp, #0x50]
0x102db4018: add x29, sp, #0x50 ; =0x50
0x102db401c: mov x19, x0
0x102db4020: ldr x9, [x19]
0x102db4024: mov x20, x9
0x102db4028: mov x21, #0x2
0x102db402c: mov x9, #0x1
0x102db4030: cmp w20, w21
0x102db4034: csel x9, x9, xzr, lo
0x102db4038: mov x20, x9
0x102db403c: cmp x9, #0x0 ; =0x0
0x102db4040: b.eq 0x102db4054
0x102db4044: ldr x9, [x19]
0x102db4048: mov x20, x9
0x102db404c: str x20, [x19]
0x102db4050: b 0x102db40ac
0x102db4054: ldr x9, [x19]
0x102db4058: mov x21, x9
0x102db405c: mov x22, #0x2
0x102db4060: sub w9, w21, w22
0x102db4064: mov x21, x9
0x102db4068: add x0, x19, #0x10 ; =0x10
0x102db406c: str x21, [x19, #0x10]
0x102db4070: bl 0x102db4070
0x102db4074: ldr x21, [x19, #0x10]
0x102db4078: ldr x9, [x19]
0x102db407c: mov x22, x9
0x102db4080: mov x23, #0x1
0x102db4084: sub w9, w22, w23
0x102db4088: mov x22, x9
0x102db408c: add x0, x19, #0x18 ; =0x18
0x102db4090: str x22, [x19, #0x18]
0x102db4094: bl 0x102db4094
0x102db4098: ldr x22, [x19, #0x18]
0x102db409c: add w9, w21, w22
0x102db40a0: mov x21, x9
0x102db40a4: str x21, [x19]
0x102db40a8: nop
0x102db40ac: mov x0, #0x0
0x102db40b0: ldp x29, x30, [sp, #0x50]
0x102db40b4: ldp x20, x19, [sp, #0x40]
0x102db40b8: ldp x22, x21, [sp, #0x30]
0x102db40bc: ldp x24, x23, [sp, #0x20]
0x102db40c0: ldp x26, x25, [sp, #0x10]
0x102db40c4: ldp x28, x27, [sp], #0x60
0x102db40c8: ret优化后的代码量从 63 条减少到 51 条，且内存访问数量明显减少，耗时也减少到 1361ms，耗时减少到 llvm 的约 4.42 倍。
3）关键优化之寄存器参数传递
在寄存器分配优化的最后一条中提到，在方法调用时需要把寄存器的值拷回栈，额外增加了内存访问的开销。其相关汇编代码为：
0x102db4068: add x0, x19, #0x10 ; =0x10
0x102db406c: str x21, [x19, #0x10]
0x102db4070: bl 0x102db4070
0x102db4074: ldr x21, [x19, #0x10]而 arm64 的调用约定中，参数传递是通过寄存器来做的，这样每次方法调用可以减少两次内存访问。
这里把 wasm 的栈作为放入x0, 第一个参数x22直接放入x1，方法调用后的返回值x0直接放入x22，优化后代码如下：
0x1057e405c: add x0, x19, #0x10 ; =0x10
0x1057e4060: mov x1, x22
0x1057e4064: bl 0x1057e4064
0x1057e4068: mov x22, x0注：这里因为给栈偏移 0 也分配了寄存器，所以寄存器的编号比优化前的代码多 1 。
同时将方法头部取参数的代码从：
0x102db4020: ldr x9, [x19]
0x102db4024: mov x20, x9优化为：
0x1057e4020: mov x20, x1这里又减少了一次内存访问和一条指令。
优化后最终完整的代码如下：
0x1057e4000: stp x28, x27, [sp, #-0x60]!
0x1057e4004: stp x26, x25, [sp, #0x10]
0x1057e4008: stp x24, x23, [sp, #0x20]
0x1057e400c: stp x22, x21, [sp, #0x30]
0x1057e4010: stp x20, x19, [sp, #0x40]
0x1057e4014: stp x29, x30, [sp, #0x50]
0x1057e4018: add x29, sp, #0x50 ; =0x50
0x1057e401c: mov x19, x0
0x1057e4020: mov x20, x1
0x1057e4024: mov x21, x20
0x1057e4028: mov x22, #0x2
0x1057e402c: mov x9, #0x1
0x1057e4030: cmp w21, w22
0x1057e4034: csel x9, x9, xzr, lo
0x1057e4038: mov x21, x9
0x1057e403c: cmp x9, #0x0 ; =0x0
0x1057e4040: b.eq 0x1057e404c
0x1057e4044: mov x21, x20
0x1057e4048: b 0x1057e409c
0x1057e404c: mov x22, x20
0x1057e4050: mov x23, #0x2
0x1057e4054: sub w9, w22, w23
0x1057e4058: mov x22, x9
0x1057e405c: add x0, x19, #0x10 ; =0x10
0x1057e4060: mov x1, x22
0x1057e4064: bl 0x1057e4064
0x1057e4068: mov x22, x0
0x1057e406c: mov x23, x20
0x1057e4070: mov x24, #0x1
0x1057e4074: sub w9, w23, w24
0x1057e4078: mov x23, x9
0x1057e407c: add x0, x19, #0x18 ; =0x18
0x1057e4080: mov x1, x23
0x1057e4084: bl 0x1057e4084
0x1057e4088: mov x23, x0
0x1057e408c: add w9, w22, w23
0x1057e4090: mov x22, x9
0x1057e4094: mov x20, x22
0x1057e4098: nop
0x1057e409c: mov x0, x20
0x1057e40a0: ldp x29, x30, [sp, #0x50]
0x1057e40a4: ldp x20, x19, [sp, #0x40]
0x1057e40a8: ldp x22, x21, [sp, #0x30]
0x1057e40ac: ldp x24, x23, [sp, #0x20]
0x1057e40b0: ldp x26, x25, [sp, #0x10]
0x1057e40b4: ldp x28, x27, [sp], #0x60
0x1057e40b8: ret优化后的代码量从 51 条减少到 47 条，耗时也减少到 687ms，耗时减少到 llvm 的约 2.23 倍。虽然代码量只减少了 4 条，但耗时显著减少了约 50%。
注：这个优化仅对方法体比较短且调用频繁的方法有显著跳过，方法体比较长的代码效果不明显。
4）关键优化之特征匹配
特征匹配就是在代码中遍历预设的代码特征，对符合特征的代码做相应的优化。
比如上面代码中的：
0x1057e404c: mov x22, x20
0x1057e4050: mov x23, #0x2
0x1057e4054: sub w9, w22, w23
0x1057e4058: mov x22, x9可以被优化为：
0x104934038: sub w22, w20, #0x2 ; =0x24 条指令变 1 条。
5）优化结果
经过上述多种优化后，代码变为：
0x104934000: stp x24, x23, [sp, #-0x40]!
0x104934004: stp x22, x21, [sp, #0x10]
0x104934008: stp x20, x19, [sp, #0x20]
0x10493400c: stp x29, x30, [sp, #0x30]
0x104934010: add x29, sp, #0x30 ; =0x30
0x104934014: mov x19, x0
0x104934018: mov x20, x1
0x10493401c: mov x9, x20
0x104934020: cmp w9, #0x2 ; =0x2
0x104934024: b.hs 0x104934038
0x104934028: mov x9, x20
0x10493402c: mov x21, x9
0x104934030: mov x20, x9
0x104934034: b 0x104934068
0x104934038: sub w22, w20, #0x2 ; =0x2
0x10493403c: add x0, x19, #0x10 ; =0x10
0x104934040: mov x1, x22
0x104934044: bl 0x104934000
0x104934048: mov x22, x0
0x10493404c: sub w23, w20, #0x1 ; =0x1
0x104934050: add x0, x19, #0x18 ; =0x18
0x104934054: mov x1, x23
0x104934058: bl 0x104934000
0x10493405c: add w9, w22, w0
0x104934060: mov x22, x9
0x104934064: mov x20, x9
0x104934068: mov x0, x20
0x10493406c: ldp x29, x30, [sp, #0x30]
0x104934070: ldp x20, x19, [sp, #0x20]
0x104934074: ldp x22, x21, [sp, #0x10]
0x104934078: ldp x24, x23, [sp], #0x40
0x10493407c: ret优化后的代码量从 63 条减少到 32 条，耗时从 1716ms 减少到 493ms ，耗时减少到 llvm 的约 1.6 倍。
quickjs 编译
注：js 的主要耗时在 runtime，所以目前 jit 只占 js 整体性能优化的约 20%，后续将引入更多 jit 优化细节。
quickjs 的编译流程和 wasm 类似，只是对 opcode 的实现上会稍微复杂一些，以OP_object为例：
// *sp++ = JS_NewObject(ctx);
// if (unlikely(JS_IsException(sp[-1])))
// goto exception;
case OP_object: {
MOV_FUNCTION_ADDRESS_TO_REG(R8, JS_NewObject);
MOV_X_X(NEXT_INSTRUCTION, R0, CTX_REG);
BLR_X(NEXT_INSTRUCTION, R8);
STR_X_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R0, R26, SP_OFFSET(0));
CHECK_EXCEPTION(R0, R9);
break;
}这里首先通过MOV_FUNCTION_ADDRESS_TO_REG宏把要调用的JS_NewObject方法地址放入R8寄存器：
#define MOV_FUNCTION_ADDRESS_TO_REG(reg, func) \
{ \
uintptr_t func##Address = (uintptr_t)func; \
MOVZ_X_I_S_I(NEXT_INSTRUCTION, reg, IMM16(func##Address), LSL, 0); \
if (IMM16(func##Address >> 16) != 0) { \
MOVK_X_I_S_I(NEXT_INSTRUCTION, reg, IMM16(func##Address >> 16), \
LSL, 16); \
} else { \
NOP(NEXT_INSTRUCTION); \
} \
if (IMM16(func##Address >> 32) != 0) { \
MOVK_X_I_S_I(NEXT_INSTRUCTION, reg, IMM16(func##Address >> 32), \
LSL, 32); \
} else { \
NOP(NEXT_INSTRUCTION); \
} \
if (IMM16(func##Address >> 48) != 0) { \
MOVK_X_I_S_I(NEXT_INSTRUCTION, reg, IMM16(func##Address >> 48), \
LSL, 48); \
} else { \
NOP(NEXT_INSTRUCTION); \
} \
}然后将CTX_REG(里面存的 ctx 地址)放入R0作为第一个参数，并调用JS_NewObject，然后结果存入 js 栈的SP_OFFSET(0)位置。然后通过CHECK_EXCEPTION判断结果是否存在异常：
#define EXCEPTION(tmp) \
LDR_X_X_I(NEXT_INSTRUCTION, tmp, CTX_REG, HYJS_BUILTIN_OFFSET(0)); \
MOV_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R0, SP_OFFSET(0)); \
BLR_X(NEXT_INSTRUCTION, tmp);
#define CHECK_EXCEPTION(reg, tmp) \
MOV_X_I(NEXT_INSTRUCTION, tmp, ((uint64_t)JS_TAG_EXCEPTION<<56)); \
CMP_X_X_S_I(NEXT_INSTRUCTION, reg, tmp, LSL, 0); \
B_C_L(NEXT_INSTRUCTION, NE, 4 * sizeof(uint32_t)); \
EXCEPTION(tmp)就这一个 opcode 生成的 arm64 机器码就多达 13 条！而且这还不算多的。
同样是 fibonacci 的实现，wasm 的 jit 产物代码只有 32 条，而 quickjs 的有 467 条！！！又想起了被汇编所支配的恐惧。
注：这么指令源于对 builtin 的调用、引用计数、类型判断。后面 vm 优化将引用计数干掉后代码量减少到 420 条。
2 引擎（vm）部分
因为 wasm 本身是强类型的字节码，runtime 本身提供的能力较少，性能瓶颈也主要在代码的解释执行，所以 vm 部分的基本没有做优化。而 quickjs 的字节码作为弱类型的字节码，其主要功能需要依赖 runtime 来实现，同时由于语言本身接管了内存管理，由此带来的 gc 也开销也比较明显。
在之前对某业务js代码的性能分析后发现，超过 50% 的性能开销在内存分配及 gc 上，为此引擎部分将主要介绍对 quickjs 的内存分配和 gc 优化，部分 runtime 的 builtin 的快路径、inline cache 目前优化占比不高，仅做少量介绍。
内存分配器 hymalloc
为了实现 hyengine 对 quickjs 性能优化，同时兼顾 gc 优化所需要的对内存的管理权，需要设计一套更快速（无锁，非线程安全）的内存分配器。同时需要考虑面向其他引擎可能需要的定制，来做到 hymalloc 的尽量通用。
1）实现简介
hymalloc 将内存分为 19 个区（region），18 个 small region/1 个 large region。small region主要用来存放规则内存，每个区的大小分从为 116 至 1916 bytes；large region 用于存放大于 9*16 bytes 的内存。
每个区可包含多个池（pool），每个池里面可包含多个目标大小的条目（item）。large region 比较特殊，每个 pool 里只有 1 个条目。在向系统申请内存时，按 pool 来做申请，之后再将 pool 拆分成对应的 item。
每个 small region 初始化有一个池，池的大小可配置，默认为 1024 个 item；large region 默认是空的。
区/块/池的示意图如下：
这里对最关键的两个数据结构做下简单介绍：
// hymalloc item
struct HYMItem {
union {
HYMRegion* region; // set to region when allocated
HYMItem* next; // set to next free item when freed
};
size_t flags;
uint8_t ptr[0];
};
// hymalloc pool
struct HYMPool {
HYMRegion *region;
HYMPool *next;
size_t item_size;
};其中 HYMItem 是前面提到的 item 的数据结构，这里的 item 的大小不固定，数据结构本身更像是 item header描述，其中 flags 目前作为 gc 的特别标记存在，ptr 用于取 item 的实际可用部分内存的地址(通过&item->ptr获取)。union 中的 region/next 是一个用来省内存的设计，在 item 被分配出去之前，next 的值指向 region 的下一个空闲 item；在 item 被分配出去之后，region 被设定为 item 所属的 region 地址。
region 的空闲 item 链表示意图如下：
在内存分配时，取链表的首个 item 作为分配结果，链表如果为空，则向系统申请一个新的 pool 并把 pool 的item 放入链表，分配示意图如下：
分配代码如下：
static void* _HYMallocFixedSize(HYMRegion *region, size_t size) {
// allocate new pool, if no free item exists
if (region->free_item_list == NULL) {
// notice: large region's item size is 0, use 'size' instead
size_t item_size = region->item_size ? region->item_size : size;
int ret = _HYMAllocPool(region, region->pool_initial_item_count, item_size);
if (!ret) {
return NULL;
}
}
// get free list item head, and set region to item's region
HYMItem *item = region->free_item_list;
region->free_item_list = item->next;
item->region = region;
item->flags = 0;
return &item->ptr;
}在内存释放时，将 item 插入所属 region 的空闲链表的头部即可：
void HYMFree(void *ptr) {
HYMItem *item = (HYMItem *)((uint8_t *)ptr - HYM_ITEM_SIZE_OVERHEAD);
// set item as head of region's free item list
HYMRegion *region = item->region;
HYMItem *first_item_in_region = region->free_item_list;
region->free_item_list = item;
item->next = first_item_in_region;
}上述实现在简单的内存分配/释放测试 case 中，在 macbook m1 设备上比系统提供的 malloc/free 快约4倍。
2）内存 compact + update
为了减少内存占用，hymalloc 实现了部分内存 compact ，可以清理完全未使用的 small region中的 pool 和 large region 的所有 pool。但目前没有实现 update 功能，无法做到真正的将不同 pool 之间的 item 相互拷贝，来做到更多内存的节省。
但从客户端的使用场景来看，运行代码的内存用量本身不高，compact + update 完整组合的实现复杂度较高，性价比不足。后续根据实际业务的使用情况，再评估实现完整 compact + update 的必要性。
3）hymalloc 的局限性
为了提升分配和释放性能，hymalloc 的每个 item 都有 header，需要额外占用内存空间，这会导致一定的内存浪费。
而且虽然 hymalloc 提供了 compact 方法来释放空闲的内存，但由于按照 pool 来批量申请内存，只要 pool 中有一个 item 被使用，那么这个 pool 就不会被释放，导致内存不能被完全高效的释放。
另外，考虑到内存被复用的概率，large region 的内存会默认按 256bytes 对齐来申请，同样可能存在浪费。
上述问题可以通过设定更小的 pool 的默认 item 数量，及更小的对齐尺寸，牺牲少量性能，来减少内存浪费。
后续可以引入更合理的数据结构，以及更完善的 compact + update 机制，来减少内存浪费。
垃圾回收器 hygc
quickjs 的原本的gc基于引用计数 + mark sweep，设计和实现本身比较简洁高效，但未实现分代、多线程、compact、闲时 gc、拷贝 gc，使得 gc 在整体执行耗时中的占比较高，同时也存在内存碎片化带来的潜在性能降低。另外由于引用计数的存在，jit 生成的代码中会存在大量的引用计数操作的指令，使得代码体积较大。
为了实现 hyengine 对 quickjs 性能优化，减少 gc 在整体耗时种的占比，减少 gc 可能导致的长时间运行停止。参考 v8 等其他先进引擎的 gc 设计思路，实现一套适用于移动端业务的，轻量级、高性能、实现简单的 gc。
注：本实现仅仅针对于 quickjs，后续可能会衍生出通用的 gc 实现。
注：为了保障业务体验不出现卡顿，需要将 gc 的暂停时间控制在 30ms 内。
1）常用垃圾回收实现
常用的垃圾回收主要有 3 大类：
引用计数
- 给每个对象加一个引用数量，多一个引用数量 +1，少一个引用数量 -1，如果引用数量为 0 则释放。
- 弊端：无法解决循环引用问题。
mark sweep
- 遍历对象，标记对象是否有引用，如果没有请用则清理掉。
拷贝 gc
- 遍历对象，标记对象是否有引用，把有引用的对象拷贝一份新的，丢弃所有老的内存。
基于这三大类会有一些衍生，来实现多线程等支持，比如：
三色标记 gc
- 遍历对象，标记对象是否有引用，状态比单纯的有引用（黑色）和无引用（白色）多一个中间状态标记中/不确定（灰色），可支持多线程。
为了尽可能减少 gc 暂停时间并减少 js 执行耗时，hygc 采用多线程三色 gc 方案。在业务 case 测试中，发现本身内存使用量并不大，故没有引入分代支持。
2）hygc 的业务策略
hygc 计划将策略可以暴露给用户，用于满足不同使用场景的性能需求，提供：无 gc、闲时 gc、多线程 gc 三种选项，应对不同场景对内存和性能的不同诉求。业务根据实际需求选择 gc 策略，建议对 gc 策略设置开关，避免所选的 gc 策略可能导致非预期的结果。
无 gc
- 运行期不触发 gc 操作。
- 待代码完全运行完毕销毁 runtime 时做一次 full gc 整体释放内存。
闲时 gc
- 运行期不触发 gc 操作，运行结束后在异步线程做 gc。
- 代码完全运行完毕销毁 runtime 时做一次 full gc 整体释放内存。
默认 gc
- 运行期会触发 gc。
- 代码完全运行完毕销毁 runtime 时做一次 full gc 整体释放内存。
我们的某个业务case就可以设定无 gc 或闲时 gc，因为代码运行期间没有内存能被回收，gc 是在浪费时间。
3）hygc 的实现方案
quickjs 原本采用引用计数 + mark sweep 结合的 gc 方案，在 gc 优化时被移除，并替换为新的多线程三色标记gc 方案。hygc 的实现复用了部分原本 quickjs 的代码，做到尽可能简单的实现所需功能。
hygc 的三色标记流程（单线程版本）：
首先，收集根对象的主要操作是扫描 js 线程的栈，并将线程栈上的 js 对象和 js 调用栈关联的对象收集起来，作为三色标记的根对象。然后，从根对象作为标记入口，依次递归标记子对象。遍历 gc_obj_list（quickjs 的所有需要 gc 的对象都在这个双向链表上），将没有被标记到的对象放入 tmp_obj_list。最后，释放 tmp_obj_list 中的对象。
单线程的 gc 会在 gc 过程中完全暂停 js 的执行，存在潜在的业务卡顿风险（仅仅是潜在，由于实际业务的内存使用量较小，暂并未出现由 gc 导致的卡顿），并且会让js的执行时间相对较长。为此 hygc 引入了多线程的三色标记，其流程如下：
在多线程版本中，存在 js 和 gc 两个线程，js 线程完成根对象收集及老对象转移到异步 gc 链表，然后 js 继续执行。gc 线程会先将老对象的三色标记全设为 0，然后开始标记存活对象，然后对垃圾对象进行收集。这里将垃圾对象的释放拆分成了 2 个阶段，一个是可以在 gc 线程执行的垃圾对象相关属性修改及置空，另一个是需要在 js 线程做的内存释放，这么做的原因是 hymalloc 不是线程安全的。这样 js 线程中的 gc 操作就只剩下相对不耗时的根对象收集、老对象转移、内存释放三个操作。
注：令人悲伤的是，由于 mark 和垃圾回收仍然只在单独一个线程完成，这里只用到了两种颜色做标记，灰色实际上没用到。后续优化让 hygc 实现和 quickjs 原本的 gc 能够共存，让 gc 的迁移风险更低。
4）hygc 的局限性
hygc 的异步线程在做垃圾回收时，仅仅会对老对象做 gc，在完成老对象转移后的新对象将不会参与 gc，可能会造成内存使用峰值的提升，提升程度与 gc 线程的执行耗时相关。
此问题后续也将根据实际情况，判断是否进行方案优化来解决。
其他优化举例
1）global 对象的 inline cache
quickjs 的 global 对象的操作被单独编译为了OP_get_var/OP_put_var等 op ，而这两个 op 的实现格外的慢，为此我们对 global object 访问加上了 inline cache。对 js 的对象属性访问可以简化理解为在遍历数组来找到想要的属性，inline cache 的目的就是缓存住某段代码访问的属性所在的数组中的偏移，这样下次取就直接用偏移来取了，不用再做重复的属性数组遍历。
global inline cache 的数据结构如下：
typedef struct {
JSAtom prop; // property atom
int offset; // cached property offset
void *obj; // global_obj or global_var_obj
} HYJSGlobalIC;这里的第 4 行的void *obj比较特殊，原因在于 quickjs 的 global 可能存在 context 对象的 global_obj 或 global_var_obj 中，具体存在哪个里面需要一并放入 cache 中。
具体代码实现如下：
case OP_get_var: { // 73
JSAtom atom = get_u32(buf + i + 1);
uint32_t cache_index = hyjs_GetGlobalICOffset(ctx, atom);
JSObject obj;
JSShape shape;
LDR_X_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R8, CTX_REG, (int32_t)((uintptr_t)&ctx->global_ic - (uintptr_t)ctx));
ADD_X_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R8, R8, cache_index * sizeof(HYJSGlobalIC));
LDP_X_X_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R0, R9, R8, 0);
CBZ_X_L(NEXT_INSTRUCTION, R9, 12 * sizeof(uint32_t)); // check cache exsits
LSR_X_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R1, R0, 32); // get offset
LDR_X_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R2, R9, (int32_t)((uintptr_t)&obj.shape - (uintptr_t)&obj)); // get shape
ADD_X_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R2, R2, (int32_t)((uintptr_t)&shape.prop - (uintptr_t)&shape)); // get prop
LDR_X_X_W_E_I(NEXT_INSTRUCTION, R3, R2, R1, UXTW, 3); // get prop
LSR_X_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R3, R3, 32);
CMP_W_W_S_I(NEXT_INSTRUCTION, R0, R3, LSL, 0);
B_C_L(NEXT_INSTRUCTION, NE, 5 * sizeof(uint32_t));
LDR_X_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R2, R9, (int32_t)((uintptr_t)&obj.prop - (uintptr_t)&obj)); // get prop
LSL_W_W_I(NEXT_INSTRUCTION, R1, R1, 4); // R1 * sizeof(JSProperty)
LDR_X_X_W_E_I(NEXT_INSTRUCTION, R0, R2, R1, UXTW, 0); // get value
B_L(NEXT_INSTRUCTION, 17 * sizeof(uint32_t));
MOV_FUNCTION_ADDRESS_TO_REG(R8, HYJS_GetGlobalVar);
MOV_X_X(NEXT_INSTRUCTION, R0, CTX_REG);
MOV_IMM32_TO_REG(R1, atom);
MOV_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R2, opcode - OP_get_var_undef);
MOV_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R3, cache_index);
BLR_X(NEXT_INSTRUCTION, R8);
CHECK_EXCEPTION(R0, R9);
STR_X_X_I(NEXT_INSTRUCTION, R0, R26, SP_OFFSET(0));
i += 4;
break;
}首先是第5行的hyjs_GetGlobalICOffset，这个方法会为当前 opcode 分配一个 inline cache 的 cache_index，这个 cache_index 会在第 31 行设定为HYJS_GetGlobalVar方法调用的第 4 个参数。代码的第 9 行到第 19 行，会根据 cache_index 取 cache，并根据 cache 中的 offset，取 global 对象对应偏移里存的 prop(也就是属性 id，数据类型是 atom)，和当前需要取的对象的属性的 atom 比较，确认 cache 是否仍然有效。如果 cache 有效则通过第 20-22 行代码直接取对象属性数组，如果无效则走到第 26 行的慢路径，遍历属性数组，并更新 inline cache。
2）builtin 的快路径优化
快路径优化是将代码中的某些执行概率更高的部分，单独提出来，来避免冗余代码的执行拖慢性能。
以 Array.indexOf 的实现为例：
static JSValue hyjs_array_indexOf(JSContext *ctx, JSValueConst func_obj,
JSValueConst obj,
int argc, JSValueConst *argv, int flags)
{
......
res = -1;
if (len > 0) {
......
// fast path
if (JS_VALUE_GET_TAG(element) == JS_TAG_INT) {
for (; n < count; n++) {
if (JS_VALUE_GET_PTR(arrp[n]) == JS_VALUE_GET_PTR(element)) {
res = n;
goto done;
}
}
goto property_path;
}
// slow path
for (; n < count; n++) {
if (js_strict_eq2(ctx, JS_DupValue(ctx, argv[0]),
JS_DupValue(ctx, arrp[n]), JS_EQ_STRICT)) {
res = n;
goto done;e
}
}
......
}
done:
return JS_NewInt64(ctx, res);
exception:
return JS_EXCEPTION;
}原本的实现是从第 23 行开始的慢路径，这里需要调用js_strict_eq2方法来判断数组 index 是否相等，这个比较方法会相对比较重。而实际上 index 绝大多数情况都是 int 类型，所以提出来第 12 行的快路径，如果 index 本身是 int 类型，那么直接做 int 类型数据的比较，就会比调用 js_strict_eq2 来比较要快。
四 优化结果
性能测试设备基于 m1(arm64) 芯片的 macbook ，wasm 业务性能测试基于 huawei mate 8 手机；测试结果选择方法为每个 case 跑 5 次，取排第 3 位的结果；测试 case 选择为斐波那契数列、benchmark、业务 case 三种，以评估不同场景下优化带来的性能变化。
1 wasm 性能
注：在业务 case 中得出的时间是单帧渲染的整体耗时，包括 wasm 执行和渲染耗时两部分。
注：coremark hyengine jit 耗时是 llvm 编译版本的约 3 倍，原因在于对计算指令优化不足，后续可在优化器中对更多计算指令进行优化。
注：上述测试编译优化选项为 O3。
2 js性能
注：microbench 的部分单项在 gc 优化上有负向的优化，使得整体优化的提升并不明显，但改单项对业务影响不大。
注：从业务 case 上可以看出，vm 优化所带来的提升远大于目前 jit 带来的提升，原因在于 jit 目前引入的优化方式较少，仍有大量的优化空间。另外 case 1 在 v8 上，jit 比 jitless 带来的提升也只有 30% 左右。在 jit 的实现中，单项的优化单来可能带来的提升只有 1% 不到，需要堆几十上百个不同的优化，来让性能做到比如 30% 的提升，后续会更具性能需求及开发成本来做均衡选择。
注：上述测试编译优化选项为 Os。
五 后续计划
后续计划主要分为 2 个方向：性能优化、多语言支持，其中性能优化将会持续进行。
性能优化点包括：
- 编译器优化，引入自有字节码支持。
- 优化器优化，引入更多优化pass。
- 自有 runtime，热点方法汇编实现。
六 参考内容
- wasm3: https://github.com/wasm3/wasm3
- quickjs: https://bellard.org/quickjs/
- v8: https://chromium.googlesource.com/v8/v8.git
- javascriptcore: https://opensource.apple.com/tarballs/JavaScriptCore/
- golang/arch: https://github.com/golang/arch
- libmalloc: https://opensource.apple.com/tarballs/libmalloc/
- Trash talk: the Orinoco garbage collector: https://v8.dev/blog/trash-talk
- JavaScript engine fundamentals: Shapes and Inline Caches：https://mathiasbynens.be/notes/shapes-ics
- cs143: https://web.stanford.edu/class/cs143/
- C in ASM(ARM64)：https://www.zhihu.com/column/c_142064221
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「Apsara Stack 技术百科」是阿里云混合云出品的知识科普专栏，与您共同探讨 Apsara Stack 2.0 核心技术，让混合云「更好懂」、「更有趣」。
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