發(fā)布時間：2019-01-10 18:12

【摘要】：主流的JavaScript引擎(如V8)都使用了類型特化技術(shù)來優(yōu)化程序性能,這種技術(shù)需要在運行時預(yù)測各個程序點的變量的類型集合。但JavaScript語言的動態(tài)性會降低程序的類型可預(yù)測性,使得引擎對類型預(yù)測失敗(導(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)測結(jié)果(導(dǎo)致生成低質(zhì)量的代碼),對程序性能造成負(fù)面影響。本文通過分析Octane、Kraken和SunSpider測試集中的程序,發(fā)現(xiàn)了提高程序類型可預(yù)測性的策略,并據(jù)此設(shè)計實現(xiàn)了基于離線profile的優(yōu)化方案。本文的主要貢獻如下:(1)分析這些測試集中的應(yīng)用程序在運行過程中的行為,提出通過提高類型關(guān)聯(lián)度來提升類型可預(yù)測性的策略。本文從48個應(yīng)用程序中總結(jié)出了 6種會導(dǎo)致Deoptimization的模式,并分析了它們和引擎類型系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)。分析結(jié)果表明,可以通過增加類型之間的聯(lián)系(稱為類型關(guān)聯(lián)度)來提升類型可預(yù)測性。(2)根據(jù)引擎為每個屬性訪問點的對象所預(yù)測的類型集合,分析每個集合中類型之間的關(guān)聯(lián),提出通過調(diào)整對象布局來提高類型關(guān)聯(lián)度的策略。通過分析預(yù)測的類型集合大小大于1的屬性訪問點,以被訪問屬性為橋梁,將這些類型之間的關(guān)系分為4類,從而提出通過調(diào)整對象布局來增加類型關(guān)聯(lián)度的策略。(3)提出了基于離線Profile的方案來調(diào)整對象布局,并在V8中進行了實現(xiàn)。方案分成三個階段:插樁、Profiling和優(yōu)化。插樁階段會在程序中根據(jù)(2)中所提到的4種特點,識別程序點并安插收集變量類型信息的代碼;Profiling階段執(zhí)行被插樁的代碼收集這些程序點中的類型信息,并進一步生成對屬性布局的調(diào)整方案(即屬性調(diào)整參照)。優(yōu)化階段會在啟動時讀取屬性調(diào)整參照信息,再生成調(diào)整對象布局的優(yōu)化代碼以便增加類型之間的關(guān)聯(lián)度,提高類型可預(yù)測性。實驗顯示,本文的方案在所有測試集上共減少22%的Deoptimization,而且運行速度提升最高可達6%。本文提出了通過增加類型關(guān)聯(lián)度來提高程序類型可預(yù)測性的策略,并提出基于離線profile的方案來調(diào)整對象布局,以增加類型關(guān)聯(lián)度。此外,本文對常見代碼模式的分析總結(jié),可供JavaScript程序員和語言引擎優(yōu)化工作者參考。
[Abstract]:Mainstream JavaScript engines, such as V8, use type-specific techniques to optimize program performance, which requires predicting the type set of variables at run time for each program point. But the dynamic nature of the JavaScript language reduces the type predictability of the program, causing the engine to fail to predict the type (causing the optimization code to be Deoptimization, or de-optimized) or to produce poor prediction results (resulting in the generation of low-quality code). It can have a negative effect on the procedure. Based on the analysis of programs in Octane,Kraken and SunSpider test sets, a strategy to improve the predictability of program types is found, and an optimization scheme based on offline profile is designed and implemented. The main contributions of this paper are as follows: (1) analyze the behavior of the applications in these test sets during the running process and propose a strategy to improve the predictability of the types by improving the correlation degree of the types. This paper summarizes six patterns that lead to Deoptimization from 48 applications and analyzes their association with engine type systems. The analysis results show that type predictability can be enhanced by increasing the relationship between types (called type correlation). (2) based on the type set predicted by the engine for each attribute access point object, This paper analyzes the relationship between types in each set and proposes a strategy to improve the correlation of types by adjusting the layout of objects. By analyzing the attribute access points whose size of the predicted type set is greater than 1, the relationship between these types is divided into four categories, taking the visited attributes as the bridge. Thus, the strategy of increasing type correlation by adjusting object layout is put forward. (3) A scheme based on offline Profile is proposed to adjust object layout, which is implemented in V8. The scheme is divided into three stages: pile insertion, Profiling and optimization. According to the four characteristics mentioned in (2), the program points will be identified and the code of collecting variable type information will be inserted in the program. The Profiling phase executes the code of the inserted pile to collect the type information in these program points and further generate the adjustment scheme for the property layout (that is, the attribute adjustment reference). In the optimization phase, the attribute adjustment reference information is read at startup, and the optimization code is generated to adjust the layout of the object in order to increase the correlation between the types and improve the predictability of the types. The experimental results show that the proposed scheme reduces 22% of Deoptimization, on all test sets and increases the running speed by up to 6%. This paper proposes a strategy to improve the predictability of program types by increasing the type correlation degree, and proposes a scheme based on offline profile to adjust the object layout to increase the type correlation degree. In addition, the analysis of common code patterns can be used as a reference for JavaScript programmers and language engine optimizers.
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP312.2

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本文編號：2406631