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#优质博文 #javascript #前端 #V8
How V8 JavaScript Engine Works Behind the Scenes
author Deep Into Dev
How V8 JavaScript Engine Works Behind the Scenes
AI 摘要:本文深入解析了 V8 JavaScript 引擎如何将人类可读的代码转换为机器码的全过程,重点介绍了 Ignition 解释器、字节码生成与执行机制,以及 TurboFan 的 JIT 优化技术。通过示例代码的字节码逐步分析,揭示了 V8 如何利用寄存器、反馈向量和对象形状(Shapes)实现高效执行,最终将高频调用的“热点”函数编译为机器码。
1. 脚本加载与解析
• 浏览器通过 HTML 解析器识别 <script> 标签并获取 JavaScript 文件字节流。
• 字节流解码器 将原始字节转换为标记(Tokens),例如识别 function 为关键字。
2. 语法分析与 AST 生成
• 解析器 将 Tokens 转换为抽象语法树(AST),同时检查语法错误。
3. Ignition 解释器与字节码执行
• Ignition 将 AST 编译为平台无关的字节码(介于人类代码与机器码间的抽象层)。
• 寄存器操作示例(以 calc 函数为例):
• LdaSmi [10] 加载常量到累加器 → Star1 存入寄存器 r1
• GetNamedProperty a0,[0] 获取参数对象属性(如 obj.x )→ 通过 Add 指令进行运算。
• 最终结果通过 Return 指令返回。
4. 优化技术(TurboFan JIT)
• 反馈向量(Feedback Vector):记录运行时类型信息(如对象形状),用于触发优化。
• 对象形状(Shapes):相同结构的对象(如 {x,y,z} )共享形状,加速属性访问。
• JIT 编译:对高频调用的“热点”函数生成优化的机器码,若类型假设失效则回退至解释执行。
5. 关键概念
• 寄存器类型:通用寄存器( r0-rn )、参数寄存器( a0-an )、累加器(临时存储计算结果)。
• 字节码调试:通过 node --print-bytecode 查看生成的字节码。
author Deep Into Dev
#优质博文 #前端
Think JavaScript Is Slow? Here's How JIT (Just In Time) Compilation Makes It 100x Faster Instantly
https://www.royalbhati.com/posts/why-js-is-fast
#JavaScript #性能优化 #V8 #JIT
via Royal Bhati
Think JavaScript Is Slow? Here's How JIT (Just In Time) Compilation Makes It 100x Faster Instantly
https://www.royalbhati.com/posts/why-js-is-fast
AI 摘要:通过解析 V8 引擎的 JIT 编译机制,解释 JavaScript 如何通过动态优化热点代码实现百倍性能提升。
本文以 V8 引擎为例,深入探讨 JavaScript 的 JIT(即时编译)技术如何弥合解释型语言与编译型语言的性能差距。作者通过一个计算数组和的示例代码,详细拆解 JIT 的工作流程:
1. 解析与字节码生成:代码被转换为抽象语法树(AST)后生成中间字节码。
2. 热点代码识别:高频执行的代码(如循环)被标记为“热代码”,触发优化编译为机器码。
3. 动态优化与去优化:若运行时假设失效(如变量类型变化),引擎会回退到未优化状态并重新编译。
文章结合代码示例、AST 结构、字节码片段和优化逻辑,直观展示了 JIT 如何通过减少解释器开销和针对性优化显著提升性能,并强调其核心目标是平衡灵活性与执行效率。
#JavaScript #性能优化 #V8 #JIT
via Royal Bhati
#前端 #优质博文
Turbocharging V8 with mutable heap numbers
https://v8.dev/blog/mutable-heap-number
#V8 #JavaScript #性能优化 #benchmarks
via V8 开发团队( v8.dev 官方博客)
Turbocharging V8 with mutable heap numbers
https://v8.dev/blog/mutable-heap-number
AI 摘要:V8 通过引入可变堆数值(mutable heap numbers)和 Int32 类型追踪优化 Math.random 实现,使 async-fs 基准测试性能提升 2.5 倍。
# 文章内容
本文解析了 V8 团队针对 JetStream2 基准测试套件中 async-fs 性能问题的优化过程。该基准测试使用自定义的确定性 Math.random 实现,其核心变量 seed 存储于 ScriptContext 中。由于 seed 的每次更新都会触发新的 HeapNumber 对象分配,并伴随低效的浮点运算,导致显著的内存分配与垃圾回收压力。
V8 团队通过两项关键优化解决此问题:
1. 可变堆数值槽:扩展 ScriptContext 的槽类型追踪能力,允许直接修改 HeapNumber 的值而非重新分配
2. 可变 Int32 类型:追踪数值是否在 Int32 范围内,避免浮点转换开销
这些优化不仅使 async-fs 性能提升 2.5 倍,也为处理类似模式的真实场景代码提供了通用优化方案。
#V8 #JavaScript #性能优化 #benchmarks
via V8 开发团队( v8.dev 官方博客)