JS `Tracing JIT` (TraceMonkey) 与 `Method JIT` (V8) 编译策略对比

咳咳，大家好！我是今天的讲师，咱们今天聊聊JavaScript引擎里两位重量级选手：TraceMonkey和V8，特别是它们各自使用的JIT（Just-In-Time）编译策略，也就是Tracing JIT和Method JIT。放心，咱们尽量用大白话，再加点代码，保证大家听得懂，还能乐呵乐呵。

开场白：JS引擎的进化史，从解释器到JIT

话说当年，JavaScript刚出生的时候，是个小透明，主要任务就是给网页加点小动画，验证一下表单啥的。那时候的JS引擎，基本就是个解释器，一行一行地读代码，一行一行地执行。

这就像咱们小时候背课文，老师读一句，咱们跟一句，效率那是相当的…慢。

后来，互联网越来越火，JS肩上的担子也越来越重，光靠解释器那点速度，早就Hold不住了。于是，JS引擎开始进化，引入了JIT编译技术。

JIT编译，简单来说，就是把JS代码先编译成机器码，然后再执行。这样一来，执行速度就能大大提升。这就像咱们背熟了课文，考试的时候直接默写，速度嗖嗖的。

主角登场：TraceMonkey 和 V8

好了，铺垫了这么多，咱们终于要请出今天的两位主角了：

TraceMonkey： Mozilla Firefox的功臣，曾经风光无限，现在已经退休，被更先进的引擎替代。它采用的是Tracing JIT。
V8： Google Chrome的顶梁柱，现在依然活跃在各种JS运行环境中，包括Node.js。它采用的是Method JIT。

这俩引擎都是JIT编译的代表，但是它们的编译策略却大相径庭。接下来，咱们就来好好聊聊Tracing JIT和Method JIT的区别。

第一回合：Tracing JIT (TraceMonkey)

TraceMonkey的核心思想是：找到热点代码，生成Trace，然后编译Trace。

啥是热点代码？ 简单来说，就是被频繁执行的代码。比如循环里的代码，函数里被多次调用的代码。
啥是Trace？ Trace就是一段连续执行的代码路径。TraceMonkey会监控代码的执行情况，一旦发现热点代码，就会开始记录代码的执行路径，形成Trace。
编译Trace： TraceMonkey会把Trace编译成机器码，然后缓存起来。下次再执行到相同的Trace，就直接执行缓存的机器码，速度飞起。

举个例子：

function add(x, y) {
  return x + y;
}

for (let i = 0; i < 1000; i++) {
  add(i, 1);
}

在这个例子中，add函数被循环调用了1000次，妥妥的热点代码。TraceMonkey可能会生成一个这样的Trace：

x 的值是 number 类型
y 的值是 number 类型
执行 x + y
返回结果

然后，TraceMonkey会把这个Trace编译成机器码。下次再执行到add函数，并且x和y都是number类型的时候，就直接执行编译后的机器码。

TraceMonkey的优点：

速度快： 对于热点代码，速度提升非常明显。
简单： 相对来说，实现起来比较简单。

TraceMonkey的缺点：

脆弱： Trace的有效性依赖于代码的执行路径。如果代码的执行路径发生变化，Trace就失效了，需要重新生成。这就像咱们背课文，结果考试的时候题目变了，背的内容就没用了。
难以优化： Trace只是一段连续执行的代码路径，难以进行全局优化。

代码示例：Trace的概念模拟 (简化版)

虽然我们无法直接看到TraceMonkey内部的Trace，但我们可以模拟一下Trace的概念：

function add(x, y) {
  return x + y;
}

// 假设TraceMonkey已经识别到add是热点代码，并生成了一个Trace
let traceCache = {
  "number,number": (x, y) => { // key是参数类型，value是编译后的函数
    // 假设这里是编译后的机器码，为了演示，我们简单地返回结果
    return x + y;
  }
};

function optimizedAdd(x, y) {
  let key = typeof x + "," + typeof y;
  if (traceCache[key]) {
    return traceCache[key](x, y); // 直接执行编译后的代码
  } else {
    return add(x, y); // 走解释器
  }
}

for (let i = 0; i < 1000; i++) {
  optimizedAdd(i, 1);
}

这个例子只是为了演示Trace的概念，实际的TraceMonkey要复杂得多。

第二回合：Method JIT (V8)

V8的核心思想是：把整个函数编译成机器码，然后进行优化。

编译函数： V8会把整个JS函数编译成机器码。
优化： V8会不断地分析代码的执行情况，然后对编译后的机器码进行优化。比如，内联函数、消除死代码、等等。

V8的编译流程可以简单分为两个阶段：

Base Compiler (Crankshaft的前身): 快速生成机器码，保证代码能够运行起来。
Optimizing Compiler (TurboFan): 对机器码进行优化，提升性能。

举个例子：

function add(x, y) {
  return x + y;
}

for (let i = 0; i < 1000; i++) {
  add(i, 1);
}

V8会先把add函数编译成机器码，然后不断地分析add函数的执行情况。如果V8发现add函数只接受number类型的参数，它就会对add函数进行优化，生成更高效的机器码。甚至，V8可能会直接把add函数内联到循环里，避免函数调用的开销。

V8的优点：

稳定： 不依赖于代码的执行路径，即使代码的执行路径发生变化，也不需要重新编译。
易于优化： 可以对整个函数进行全局优化。
适应性强： 能够适应各种类型的代码。

V8的缺点：

启动慢： 需要先把整个函数编译成机器码，才能开始执行。
复杂： 实现起来比较复杂。

代码示例：Method JIT的概念模拟 (简化版)

function add(x, y) {
  return x + y;
}

// 假设V8已经编译了add函数，并进行了优化
let compiledAdd = (x, y) => {
  // 假设这里是编译后的机器码，并经过了优化
  // 例如，V8可能已经确定x和y都是number类型，并进行了类型推断
  return x + y;
};

for (let i = 0; i < 1000; i++) {
  compiledAdd(i, 1); // 直接执行编译后的代码
}

这个例子同样只是为了演示Method JIT的概念，实际的V8要复杂得多。

第三回合：对比总结

为了更清晰地对比Tracing JIT和Method JIT，咱们用一个表格来总结一下：

特性	Tracing JIT (TraceMonkey)	Method JIT (V8)
编译对象	热点代码的Trace	整个函数
优点	速度快，简单	稳定，易于优化，适应性强
缺点	脆弱，难以优化	启动慢，复杂
适用场景	代码执行路径稳定	各种类型的代码

打个比方：

Tracing JIT： 就像一个赛车手，只专注于跑特定的赛道，速度飞快，但是一旦赛道发生变化，就歇菜了。
Method JIT： 就像一个全能选手，各种赛道都能跑，虽然起步慢一点，但是适应性强，而且越跑越快。

最终胜者：V8

虽然TraceMonkey曾经风光一时，但是由于其脆弱性和难以优化等缺点，最终被更先进的引擎所淘汰。V8凭借其稳定性和强大的优化能力，成为了JS引擎领域的霸主。

进阶讨论：不仅仅是Tracing vs. Method

需要注意的是，现代JS引擎的JIT编译策略往往不是单纯的Tracing JIT或者Method JIT，而是两者的结合，或者采用了更先进的技术。

多层JIT： 比如，V8的TurboFan就是一种多层JIT，它会根据代码的执行情况，选择不同的优化策略。
Inline Cache (IC)： 是一种优化技术，用于加速对象属性的访问。
类型推断： 是一种优化技术，用于确定变量的类型，从而生成更高效的机器码。

这些技术都是为了提升JS代码的执行效率。

最后总结：JS引擎的未来

JS引擎的JIT编译技术一直在不断发展，未来的JS引擎将会更加智能，更加高效。

希望今天的讲座能让大家对Tracing JIT和Method JIT有更深入的了解。记住，理解这些底层的编译策略，能够帮助我们写出更高效的JS代码。

今天的讲座就到这里，谢谢大家！下次有机会再和大家一起探讨JS引擎的其他有趣话题。

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