使用離線profile提升JavaScript程序的類(lèi)型可預(yù)測(cè)性.pdf

1、主流的JavaScript引擎（如V8）都使用了類(lèi)型特化技術(shù)來(lái)優(yōu)化程序性能，這種技術(shù)需要在運(yùn)行時(shí)預(yù)測(cè)各個(gè)程序點(diǎn)的變量的類(lèi)型集合。但JavaScript語(yǔ)言的動(dòng)態(tài)性會(huì)降低程序的類(lèi)型可預(yù)測(cè)性，使得引擎對(duì)類(lèi)型預(yù)測(cè)失?。▽?dǎo)致優(yōu)化代碼發(fā)生Deoptimization，即脫優(yōu)化）或者產(chǎn)生較差的預(yù)測(cè)結(jié)果（導(dǎo)致生成低質(zhì)量的代碼），對(duì)程序性能造成負(fù)面影響。
　　本文通過(guò)分析Octane、Kraken和SunSpider測(cè)試集中的程序，發(fā)現(xiàn)了提高程序

2、類(lèi)型可預(yù)測(cè)性的策略，并據(jù)此設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于離線profile的優(yōu)化方案。本文的主要貢獻(xiàn)如下:
　　(1)分析這些測(cè)試集中的應(yīng)用程序在運(yùn)行過(guò)程中的行為，提出通過(guò)提高類(lèi)型關(guān)聯(lián)度來(lái)提升類(lèi)型可預(yù)測(cè)性的策略。本文從48個(gè)應(yīng)用程序中總結(jié)出了6種會(huì)導(dǎo)致Deoptimization的模式，并分析了它們和引擎類(lèi)型系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)。分析結(jié)果表明，可以通過(guò)增加類(lèi)型之間的聯(lián)系（稱(chēng)為類(lèi)型關(guān)聯(lián)度）來(lái)提升類(lèi)型可預(yù)測(cè)性。
　　(2)根據(jù)引擎為每個(gè)屬性訪問(wèn)點(diǎn)的對(duì)象所

3、預(yù)測(cè)的類(lèi)型集合，分析每個(gè)集合中類(lèi)型之間的關(guān)聯(lián)，提出通過(guò)調(diào)整對(duì)象布局來(lái)提高類(lèi)型關(guān)聯(lián)度的策略。通過(guò)分析預(yù)測(cè)的類(lèi)型集合大小大于1的屬性訪問(wèn)點(diǎn)，以被訪問(wèn)屬性為橋梁，將這些類(lèi)型之間的關(guān)系分為4類(lèi)，從而提出通過(guò)調(diào)整對(duì)象布局來(lái)增加類(lèi)型關(guān)聯(lián)度的策略。
　　(3)提出了基于離線Profile的方案來(lái)調(diào)整對(duì)象布局，并在V8中進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。方案分成三個(gè)階段:插樁、Profiling和優(yōu)化。插樁階段會(huì)在程序中根據(jù)(2)中所提到的4種特點(diǎn)，識(shí)別程序點(diǎn)并安插收

4、集變量類(lèi)型信息的代碼;Profiling階段執(zhí)行被插樁的代碼收集這些程序點(diǎn)中的類(lèi)型信息，并進(jìn)一步生成對(duì)屬性布局的調(diào)整方案（即屬性調(diào)整參照）。優(yōu)化階段會(huì)在啟動(dòng)時(shí)讀取屬性調(diào)整參照信息，再生成調(diào)整對(duì)象布局的優(yōu)化代碼以便增加類(lèi)型之間的關(guān)聯(lián)度，提高類(lèi)型可預(yù)測(cè)性。實(shí)驗(yàn)顯示，本文的方案在所有測(cè)試集上共減少22％的Deopfimization，而且運(yùn)行速度提升最高可達(dá)6％。
　　本文提出了通過(guò)增加類(lèi)型關(guān)聯(lián)度來(lái)提高程序類(lèi)型可預(yù)測(cè)性的策略，并提出基于