PyPy使用什么样的JIT编译器？

Question

PyPy 使用什么类型的 JIT编译器？真正的一个（整个代码是在app启动时翻译的）还是经济的一个（只编译过的部分）？

Answer 1

根据this blog post，它是一个跟踪jit编译器;

  

此时值得一读的是如何跟踪JIT编译器的工作方式。这里有一个简短的解释：解释器通常运行你的解释器代码。当它检测到目标语言中的代码循环经常被执行时，该循环被认为是“热”并被标记为被跟踪。下次进入该循环时，解释器将进入跟踪模式，其中记录每条执行的指令。

     

循环结束后，跟踪停止。循环的跟踪被发送到优化器，然后发送到输出机器代码的汇编器。然后，该机器代码用于后续循环迭代。

     

此机器代码通常针对最常见的情况进行优化，并且取决于对代码的若干假设。因此，机器代码将包含警卫，以验证这些假设。如果防护检查失败，则运行时会回退到常规解释模式。

Answer 2

正如Roland Smith的回答所述，PyPy使用了一种跟踪JIT编译器的形式。跟踪JIT仅根据定义编译“使用过的部分” 。

请注意，这并不比通过在启动期间编译整个程序开始的假设JIT更少真实。实际上，有几个很好的理由可以避免这种策略。

启动时间

启动可能会变得非常慢，因为编译器必须处理整个程序，即使它的很大一部分可能永远不会被执行。无论JIT是从源代码还是从字节码开始，都是如此。

失去优化机会

许多编程语言 - 特别是动态语言，例如JavaScript - 可以从能够适应程序运行时属性的编译器中获益匪浅。强制JIT在启动时编译所有内容往往会排除有趣的优化，这些优化依赖于访问，比如输入在运行时收集的信息。

听起来你对“真实与经济”的分歧可能源于对方法JIT 与追踪JIT 之间区别的误解。

在方法JIT中，例如Oracle的HotSpot，编译单元是方法（或函数，或过程，或任何你想要调用的方法）。这是AOT compilers传承的传统。方法JIT严重依赖inlining向优化器公开更多代码。在实际调用方法之前，方法JIT推迟编译方法并不罕见。

相比之下，跟踪JIT会在程序运行时观察并记录实际执行的指令序列（通常是某种bytecode）。与必须明确选择内联方法调用的方法JIT不同，内联是具有跟踪JIT的便利副作用。就像JIT方法可以推迟编译方法一样，跟踪JIT通常会在将跟踪编译为机器代码之前等待一些执行计数阈值，否则会浪费宝贵的时间来编译永远不会再运行的跟踪（例如在main开头运行一次的热循环！）。

请注意，上述简要说明大大简化;如果你对这个主题感兴趣，我鼓励你更详细地研究两种JIT策略。