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这一篇主要说明解释器的基本工作过程和JSC的核心组件的实现。
作为一个语言，就像人在的平时交流时一样，当接收到信息后，包含两个过程：先理解再行动。理解的过程就是语言解析的过程，行 动就是根据解析的结果执行对应的行为。在计算机领域，理解就是编译或解释，这个已经被研究的很透彻了，并且有了工具来辅助。而执行则千变万化，也是性能优 化的重心。下面就来看看JSC是如何来理解、执行JavaScript脚本的。
解释器工作过程JavaScriptCore基本的工作过程如下: 对于一个解释器，首先必须要明确所支持的语言, JSC所支持的是EMCAScript-262规范。
词法分析和语法分析就是理解的过程，将输入的文本转为一种它可以理解的语义形式(抽象语法树), 或者更进一步的生成供后续使用的中间代码(字节码,ByteCode)。 解释器就是负责执行解析输出的结果。正因为执行是优化的重心，所以有JIT来提高执行效能。根据资料，V8还会优化Parser的输出，省去了bytecode, 当解释器有能力直接基于AST执行。
词法分析及语法分析，最著名的工具就是lex/yacc，以及后继者flex/bison(The LEX&YACC Page)。它们为很多软件提供了语言或文本解析的功能，相当强大，也很有趣。虽然JavaScriptCore并没有使用它们，而是自行编写实现的，但基本思路是相似的。
词法分析(lexer)，其实就是一个扫描器，依据语言的定义，提取出源文件中的内容变为一个个语法可以识别的token，比如关键字，操作符，常量等。在一个文件中定义好规则就可以了。 语法分析(paser), 它的功能就是根据语法(token的顺序组合)，识别出不同的语义(目标操作)。
比如: i=3; 经过lexer可能被识别为以下的tokens: VARIABLE EQUAL CONSTANT END 经过parser一分析，就了解这是一个"赋值操作，向变量i赋值常量3"。随后再调用对应的操作加以执行。
如果你对lexer和parser还不太熟悉，可参考的资料很多，这里有一个基本的入门指引:Yacc与Lex快速入门。
关于解释器和JIT的说明在第3节。
执行的基础环境(Register-based VM)JSC解析生成的代码放到一个虚拟机上来执行(广义上讲JSC主身就是一个虚拟机)。JSC使用的是一个基于寄存器的虚拟机 (register-based VM)，另一种实现方式是基于栈的虚拟机(stack-based VM)。两者的差异可以简单的理解为指令集传递参数的方式，是使用寄存器，还是使用栈。
相对于基于栈的虚拟机,因为不需要频繁的压、出栈，以及对三元操作的支持，register-based VM的效率更高，但可移植性相对弱一些。
所谓的三元操作符，其中add就是一个三元操作, add dst, src1, src2 功能是将src1与src2相加，将结果保存在dst中。dst, src1,src2都是寄存器。
为了方便和<<深入理解Java虚拟机>>中的示例进行对比，也利用JSC输出以下脚本的ByteCode如下:
*参考: JSC字节码规格 (WebKit没有及时更新，只做为参考，最新的内容还是要看代码.)
而基于栈的虚拟机的生成的字节码如下:
可以帮助理解它们之间的差异。
核心组件*这部分基本上译自WebKit官网的JavaScriptCore说明的前半部分。 JavaScriptCore 是一个正在演进的虚拟机(virtual machine), 包含了以下模块: lexer, parser, start-up interpreter (LLInt), baseline JIT, and an optimizing JIT (DFG).
Lexer 负责词法解析(lexical analysis) , 就是将脚本分解为一系列的tokens. JavaScriptCore的 lexer是手动撰写的，大部分代码在parser/Lexer.h 和 parser/Lexer.cpp 中.
Parser 处理语法分析(syntactic analysis), 也就是基于来自Lexer的tokens创建语法树(syntax tree). JavaScriptCore 使用的是一个手动编写的递归下降解析器(recursive descent parser), 代码位于parser/JSParser.h 和 parser/JSParser.cpp .
LLInt, 全称为Low Level Interpreter, 负责执行由Paser生成的字节码(bytecodes). 代码在llint/ 目录里, 使用一个可移植的汇编实现，也被为offlineasm (代码在offlineasm/目录下), 它可以编译为x86和ARMv7的汇编以及C代码。LLInt除了词法解析和语法解释外,JIT编译器所执行的调用、栈、以及寄存器转换都是基本没有启动开销(start-up cost)的。比如，调用一个LLInt函数就和调用一个已经被编译原始代码的函数相似, 除非机器码的入口正是一个共用的LLInt Prologue(公共函数头,shared LLInt prologue). LLInt还包括了一些优化，比如使用inline cacheing来加速属性访问.
Baseline JIT 在函数被调用了6次，或者某段代码循环了100次后(也可能 是一些组合，比如3次带有50次枚举的调用)就会触发Baseline JIT。这些数字只是大概的估计，实际上的启发(heuristics)过程是依赖于函数大小和当时内存状况的。当JIT卡在一个循环时，它会执行On- Stack-Replace(OSR)将函数的所有调用者重新指向新的编译代码。Baseline JIT同时也是函数进一步优化的后备，如果无法优化代码时，它还会通过OSR调整到Baseline JIT. BaseLine JIT的代码在 jit/ . 基线JIT也为inline caching执行几乎所有的堆访问。
无论是LLInt和Baseline JIT者会收集一些轻量级的性能信息，以便择机到更高一层级(DFG)执行。收集的信息包括最近从参数、堆，以及返回值中的数据。另外，所有inline caching也做了些处理，以方便DFG进行类型判断，例如，通过查询inline cache的状态，可以检测到使用特定类理进行堆访问的频率。这个可以用于决定是否进入DFG (文中称这个行为叫speculation, 有点赌一把的意思，能优化获得更高的性能最好，不然就退回来)。在下一节中着重讲述JavaScriptCore类型推断。
DFG JIT 在函数被调用了至少60次，或者代码循环了1000次，就会触发DFG JIT。同样，这些都是近似数，整个过程也是趋向于启发式的。DFG积极地基于前面(baseline JIT&Interpreter)收集的数据进行类型推测，这样就可以尽早获得类型信息(forward-propagate type information)，从而减少了大量的类型检查。DFG也会自行进行推测，比如为了启用inlining, 可能会将从heap中加载的内容识别出一个已知的函数对象。如果推测失败，DFG取消优化(Deoptimization)，也称为"OSR exit". Deoptimization可能是同步的(某个类型检测分支正在执行)，也可能是异步的(比如runtime观察到某个值变化了，并且与DFG的假设是 冲突的)，后者也被称为"watchpointing"。 Baseline JIT和DFG JIT共用一个双向的OSR:Baseline可以在一个函数被频繁调用时OSR进入DFG, 而DFG则会在deoptimization时OSR回到Baseline JIT. 反复的OSR退出(OSR exits)还有一个统计功能: DFG OSR退出会像记录发生频率一样记录下退出的理由(比如对值的类型推测失败), 如果退出一定次数后，就会引发重新优化 (reoptimization), 函数的调用者会重新被定位到Baseline JIT,然后会收集更多的统计信息，也许根据需要再次调用DFG。重新优化使用了指数式的回退策略(exponential back-off,会越来越来)来应对一些奇葩代码。DFG代码在dfg/.
任何时候，函数, eval代码块，以及全局代码(global code)都可能会由LLInt, Baseline JIT和DFG三者同时运行。一个极端的例子是递归函数，因为有多个stack frames，就可能一个运行在LLInt下，另一个运行在Baseline JIT里，其它的可能正运行在DFG里。更为极端的情况是当重新优化在执行过程被触发时，就会出现一个stack frame正在执行原来旧的DFG编译，而另一个则正执行新的DFG编译。为此三者设计成维护相同的执行语义(execution semantics), 它们的混合使用也是为了带来明显的效能提升。 *如果想要观察它们的工作，可以在WebKit中的子工程jsc的jsc.cpp中，使用JSC::Options添加一部分log输出. 参考阅读:
虚拟机随谈(一): 解释器，树遍历解释器，基于栈与基于寄存器，大杂烩 http://rednaxelafx./blog/492667
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来自： mediatv > 《javascriptcore》
