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作者 ｜ V8 团队

译者 ｜ 王强

策划 ｜ 蔡芳芳

想要编写高性能的 JavaScript 引擎，光是有高度优化的编译器（如 TurboFan）是不够的。特别是对于短生命周期的会话（例如加载网站或命令行工具），在高优化编译器开始优化之前就已经有很多工作要做，更没有时间去生成什么优化代码了。

正因如此，自 2016 年起，我们不再跟踪综合基准测试（如 Octane）的成绩，而是转而去衡量实际场景中的性能表现。并且从那时起，我们就一直在努力研究如何提升高优化编译器作用范围之外的 JavaScript 性能。这意味着我们需要在解析器、流式处理、对象模型、垃圾收集中的并发性、缓存编译后的代码等事项上逐个攻关……每一个领域都有新鲜的感觉。

当我们转向提升现实场景中初始 JavaScript 的执行性能，我们在优化解析器时开始遇到诸多局限。V8 的解析器经过高度优化，速度极快，但解析器总有一些固有开销是我们无法摆脱的；字节码解码开销或调度开销是解析器功能的内在组成部分。

基于我们目前的双编译器模式，我们很难更快地升级（tier-up）到优化代码；我们可以（并且正在）提升优化的效果，但在某些时候，想要提升速度就只能去掉一些优化项，但这会降低峰值性能。更糟糕的是，我们还无法提前优化进程，因为我们还没有稳定的对象形态反馈。

今天我们向大家介绍 Sparkplug：这是我们将随 V8 v9.1 发布的，全新的非优化 JavaScript 编译器，位于 Ignition 解析器和 TurboFan 优化编译器之间。

新的编译器管道

Sparkplug 的设计目标是快速编译。非常快，如此之快，让我们可以随时随地进行编译，于是我们就可以比 TurboFan 代码更积极地升级到 Sparkplug 代码。

Sparkplug 编译器的速度来自于一些技巧。首先，它会作弊；它所编译的函数已经被编译为字节码，并且字节码编译器已经完成了大多数艰苦的工作，例如变量解析、弄清楚括号是否实际上是箭头函数、消除结构化语句等等。Sparkplug 从字节码而不是 JavaScript 源代码进行编译，因此不必操心这些麻烦的事情。

第二招是，Sparkplug 不会像大多数编译器那样生成任何中间表示（IR）。相反，Sparkplug 通过字节码的一次线性 pass 直接编译为机器码，并发出与该字节码的执行相匹配的代码。实际上，整个编译器是一个 for 循环内的一个 switch 语句，分派给固定的，按字节码的机器码生成函数。

for (; !iterator.done(); iterator.Advance()) { VisitSingleBytecode()}

缺少 IR 意味着编译器的优化机会有限，只能做一些非常本地的小幅度优化。这也意味着我们必须将整个实现分别移植到我们支持的每种架构上，因为这里没有架构无关的中间阶段。但事实证明这些都不是问题：快速编译器是简单编译器，因此代码很容易移植；并且 Sparkplug 不需要大量优化，因为我们稍后会在管道中提供优化效果很出色的编译器。

从技术上讲，我们目前对字节码进行了两次 pass——一次用来发现循环，第二次生成实际代码。不过，我们最终的计划是摆脱第一个。

向现有的成熟 JavaScript VM 添加新的编译器是一项艰巨的任务。除了标准执行之外，你还需要支持各种各样的事情；V8 有一个调试器、一个 stack-walking CPU profiler、针对异常的堆栈跟踪、集成到升级、堆栈替换以优化代码实现热循环……实在很多。

Sparkplug 巧妙地简化了所有这些问题，具体方法就是保持一个“与解析器兼容的堆栈框架”。

稍微解释下。堆栈框架（Stack frame）是代码执行存储函数状态的方式。每当你调用一个新函数时，它都会为该函数的局部变量创建一个新的堆栈框架。一个堆栈框架由一个框架指针（标记其开始）和一个堆栈指针（标记其结束）定义：

堆栈框架，带有堆栈和框架指针

看到这里，很多读者会表示抗议：“这张图不对啊，堆栈明显是朝着相反的方向的！”。别急，我为你做了一个按钮：

多个调用的堆栈框架

严格来说这只是一个约定，后面是生成的代码，它不是必需的。不过这是一种相当常见的方式；唯一真正中断的一次是堆栈框架完全清除的时候，或者可以改用调试边表（side-table）遍历堆栈框架的时候。

这是针对所有函数类型的常规堆栈布局；然后是关于如何传递参数，以及函数如何在其框架中存储值的约定。在 V8 中，我们有针对 JavaScript 框架的约定，即在调用函数之前将参数（包括接收器）以相反的顺序推入堆栈，并且堆栈上的前几个槽为：被调用的当前函数；被调用的上下文；以及传递的参数数量。这是我们的“标准”JS 框架布局：

一个 V8 JavaScript 堆栈框架

这个 JS 调用约定在优化框架和解析框架之间共享，这样一来，当我们在调试器的性能面板中调优代码时，就能以最小的开销遍历堆栈，诸如此类。

对于 Ignition 解析器来说，约定变得更加显式。Ignition 是基于寄存器的解析器，这意味着存在一些虚拟寄存器（请勿与机器寄存器混淆！）来存储解析器的当前状态——其中包括 JavaScript 函数的本地变量（var/let/const 声明）和临时值。这些寄存器与要执行的字节码数组指针，以及该数组中当前字节码的偏移量一起存储在解析器的堆栈框架中：

V8 解析器堆栈框架

Sparkplug 会有意创建并维护一个与解析器的框架相匹配的框架布局；只要解析器存储一个寄存器值，Sparkplug 也会存储一个值。这样做有几个原因：

1. 它简化了 Sparkplug 的编译过程；Sparkplug 可以只镜像解析器的行为，而无需保留从解析器寄存器到 Sparkplug 状态的某种映射。

2. 由于字节码编译器完成了分配寄存器的重活儿，因此它还加快了编译速度。

3. 它大大简化了与系统其余部分的集成工作。调试器、profiler、异常堆栈展开、堆栈跟踪打印，所有这些操作都会执行堆栈遍历以发现当前正在执行的函数堆栈，并且所有这些操作都不需要做什么更改就能继续搭配 Sparkplug，因为就它们而言，它们有的只是一个解析器框架。

4. 它简化了堆栈替换（OSR）。OSR 是指在执行过程中替换当前正在执行的函数；当前，当一个已解析函数在一个热循环内（在该循环中它升级为优化代码），以及在优化代码取消优化（在其降级并继续在解析器中执行该函数）时，就会发生这种情况。使用 Sparkplug 框架镜像解析器框架时，任何适用于解析器的 OSR 逻辑都将适用于 Sparkplug；更棒的是，我们可以在解析器和 Sparkplug 代码之间切换，而框架转换开销几乎为零。

你可能会注意到，我们现在在堆栈框架上有一个未使用的插槽，字节码偏移量就会在这个插槽上。由于我们希望保持堆栈的其余部分不变，因此我们不能放弃它。我们重新调整了这个堆栈插槽的功能，让它为当前正在执行的函数缓存“反馈向量”。这是用于存储对象形态数据的向量，大多数操作都需要加载它。我们要做的只是谨慎一点对待 OSR，确保我们为这个插槽要么换入正确的字节码偏移量，要么换入正确的反馈向量。

于是 Sparkplug 堆栈框架为：

一个 V8 Sparkplug 堆栈框架

实际上，Sparkplug 很少生成自己的代码。JavaScript 语义很复杂，即使执行最简单的操作也需要大量代码。由于多种原因，强制 Sparkplug 在每次编译时内联重新生成这些代码都是不好的：

1. 由于需要生成大量代码，这将明显增加编译时间，

2. 这会增加 Sparkplug 代码的内存消耗，并且

3. 我们必须重新实现用于 Sparkplug 的一堆 JavaScript 功能的代码源，这可能意味着会有更多的错误和更大的受攻击面。

因此，大多数 Sparkplug 代码只是调用“内置代码”，即嵌入二进制文件中的小段机器码片段，以完成那些脏活儿。这些内置代码要么就是解析器用的那些，或者至少与解析器的字节码处理程序共享大部分代码。

实际上，Sparkplug 代码基本上只是内置代码的调用和控制流：

你现在可能会想，“那么，这一切到底有什么意义？Sparkplug 不是在做与解析器相同的工作吗？”——你的疑问是有道理的。在许多方面，Sparkplug 只是解析器执行的一个序列化，它调用相同的内置函数并维护相同的堆栈框架。但这样做也是值得的，因为它消除（或更准确地说是预编译）了那些不可移动的解析器开销，例如操作数解码和下一个字节码分派。

事实证明，解析器破坏了许多 CPU 优化工作：解析器从内存中动态读取静态操作数，从而迫使 CPU 停顿或推测值可能是多少。分派到下一个字节码需要成功的分支预测才能保持高性能，即使推测和预测正确，你还是要执行所有解码和分派代码，并且你还是会在各个缓冲区和缓存中浪费宝贵的空间。CPU 实际上本身就是一个解析器，只不过它是机器码的解析器。这样看来，Sparkplug 是从 Ignition 字节码到 CPU 字节码的一个“转译器”，将你的函数从在“仿真器”中运行移到了“原生”运行。

那么，Sparkplug 在现实场景中的性能表现如何呢？我们用 Chrome M91 跑了一些基准测试，用了几个性能 bot，分别启用和关闭 Sparkplug 来观察其影响。

剧透：我们非常满意。

以下基准测试列出了运行多个操作系统的 bot。虽说系统和 bot 的名字差不多，但我们认为它并不会对结果产生太大影响。另外，不同的机器也有不同的 CPU 和内存配置，我们认为这是差异的主要来源。

Speedometer 是一个基准测试，它使用一些流行的框架构建一个 TODO 列表跟踪 Web 应用程序，并通过添加和删除 TODO 对应用程序进行性能压力测试，来模拟现实世界中网站框架的使用情况。我们发现它很好地反映了现实世界中的负载和互动行为，并且我们屡屡发现，Speedometer 的成绩提升反映在了我们的现实世界指标中。

使用 Sparkplug，Speedometer 得分提高 5-10％，具体取决于我们观察的 bot。

使用 Sparkplug 在多个性能 bot 中改善了 Speedometer 的得分中位数。误差线表示四分位间距。

Speedometer 是一个很好的基准测试，但它只反映了部分情况。此外，我们还有一组“浏览基准测试”，它们记录了一组真实的网站，我们可以重播这些内容、编写一些交互脚本，并更真实地了解我们的各种指标在现实世界中的表现。

在这些基准测试上，我们选择查看“V8 主线程时间”指标，其测试主线程（不包括流解析或后台优化的编译）在 V8 中花费的总时间（包括编译和执行）。这是在不排除其他基准噪声源的情况下查看 Sparkplug 自身回报的最佳方法。

结果各不相同，并且完全取决于机器和网站，但总体而言它们看起来不错：我们看到大约有 5-15％的改进。

在我们的浏览基准测试中，V8 主线程时间得到了 10 个百分点的中位数改进。误差线表示四分位间距。

结论：V8 有了全新的超快速非优化编译器，可将 V8 在实际基准测试中的性能提高 5-15％。V8 v9.1 中已经在 --sparkplug 标志后面提供了这一工具，并且随着 M91 的发布，我们将在 Chrome 中推出该编译器。

原文链接：

https://v8.dev/blog/sparkplug