Tracing the meta-level:\ PyPy's tracing JIT compiler

ABSTRACT

PyPy Meta-Tracing JIT的一个目标是简化动态语言高性能实现的方法。

PyPy项目一直以——总体上简化动态语言实现方法——为目标。它一开始是用RPython实现Python解释器，之后对实现其他动态语言也很有用。一般的方法是在Python的一个子集上实现一个语言解释器，这个子集可以被编译成各种目标环境，如ASC/POSIX、CLI或JVM。

许多动态语言使用字节码解释器，但是却没有更高级的即时编译技术。造成这种情况的原因有很多，其中大部分归结为使用编译的固有复杂性。解释器易于实现、理解、扩展和移植，而编写即时编译器是一项容易出错的任务，语言的动态特性使其更加困难。

编写基于Trace的JIT编译器则相对简单。它可以被添加到一种语言的现有解释器中，解释器接管了编译器的一些功能，机器代码生成部分可以得到简化。

在本文中，讨论了PyPy项目借助PyPy工具链提升的解释器性能的工作，也就是JIT。

与当前存在的动态语言Tracing JIT不同，PyPy所Trace的是“下一级”，即它跟踪解释器的执行，而不是用户程序的执行。

本文的核心贡献有两点：

  • Applying a tracing JIT compiler to an interpreter.
  • Finding techniques for improving the generated code.

Tracing JIT

首先考察一下Tracing JIT的相关内容。

对于动态语言的性能提升，tracing JIT是一个很不错的思路，它基于以下两个基本假设：

  • programs spend most of their runtime in loops
  • several iterations of the same loop are likely to takesimilar code paths

Trace JIT基于解释器在执行过程中通过轻量级的profiling，定位到用户代码的热路径（比如循环），解释器进入trace mode，在该模式下会跟踪记录足够的执行信息。这些跟踪获得的信息会用于生成高性能的机器代码，在下一次进入热路径的时候执行。

这种跟踪是连续的，它只表示代码的许多可能路径中的一条。为了确保正确性，路径其他方向上都包含一个保护（guard），例如在条件和间接或虚拟调用时。在生成机器代码时，每个guard都被转换某种快速检查，以保证我们正在执行的路径仍然有效，如果检查失败，会立即退出机器代码，并通过回退到解释来继续执行（Deoptimize）。

最重要的点在于解释器如何识别loop，即跟踪器如何识别它到目前为止记录的轨迹对应于一个循环。

这依赖于某种position key：如果该位置处之前已经被执行过一次。跟踪器不需要一直检查是否是position key，而只需要后向跳转时检查是否已经途径过该点（例如，反向分支指令）。注意，在正常解释执行期间，它们是执行剖析的地方（定位循环）；在跟踪期间，它们是执行闭合循环检查的地方。

Applying a Tracing JIT to an Interpreter

Unrolling the bytecode dispatch loop

在简单了解Tracing JIT之后，考察PyPy所实现的Meta-level tracing JIT。

如前所述，PyPy跟踪的内容并不是用户程序执行的过程，而是解释器的执行过程（Meta-Level）。

对解释器而言，最重要的热循环是字节码分派循环(对于许多简单的解释器来说，它也是唯一的热循环)。此循环的一次迭代对应于一个操作码的执行。

这意味着Tracing JIT所做的假设之一是错误的——热循环的几次迭代并不能保证相似的代码路径。

为了优化这种情况，JIT就不能以单一执行的分派过程作为基准开始优化，它需要跟踪多条opcode的执行情况，这本质上类似于unrolling the bytecode dispatch loop。

理想情况下，字节码分派循环应该完全展开，并从中可以找到相对应的用户代码循环（当语言解释器的程序计数器几次具有相同的值时，就会出现用户循环）。和语言解释器类似，跟踪器，程序计数器出现相同的情况，意味着发现一个闭合的循环。不过对于跟踪器来说，这需要解释器协助完成。

这里对于language-interpreter的trace在概念上是由tracing interpreter完成的（因为RPython也是一种运行在解释器上的解释型语言，所以它的trace工作可以由本身的解释器替代），这里就形成了所谓的双解释器结构。

Improving the Result

之后便是对展开之后的执行序列进行优化，不过这篇论文里优化内容讲的并不多，简单提了下类似常量折叠之类的。

有个例子简单演示一下全过程。

首先是解释器代码：

def interpret(bytecode, a):
    regs = [0] * 256
    pc = 0
    while True:
        opcode = ord(bytecode[pc])
        pc += 1
        if opcode == JUMP_IF_A:
            target = ord(bytecode[pc])
            pc += 1
            if a:
                pc = target
        elif opcode == MOV_A_R:
            n = ord(bytecode[pc])
            pc += 1
            regs[n] = a
        elif opcode == MOV_R_A:
            n = ord(bytecode[pc])
            pc += 1
            a = regs[n]
        elif opcode == ADD_R_TO_A:
            n = ord(bytecode[pc])
            pc += 1
            a += regs[n]
        elif opcode == DECR_A:
            a -= 1
        elif opcode == RETURN_A:
            return a

输入程序：

MOV_A_R 0 # i = a
MOV_A_R 1 # copy of 'a'
# 4:
MOV_R_A 0 # i--
DECR_A
MOV_A_R 0
MOV_R_A 2 # res += a
ADD_R_TO_A 1
MOV_A_R 2
MOV_R_A 0 # if i!=0: goto 4
JUMP_IF_A 4
MOV_R_A 2 # return res
RETURN_A

跟踪生成的执行序列：

loop_start(a0, regs0, bytecode0, pc0)
# MOV_R_A 0
opcode0 = strgetitem(bytecode0, pc0)
pc1 = int_add(pc0, Const(1))
guard_value(opcode0, Const(2))
n1 = strgetitem(bytecode0, pc1)
pc2 = int_add(pc1, Const(1))
a1 = list_getitem(regs0, n1)
# DECR_A
opcode1 = strgetitem(bytecode0, pc2)
pc3 = int_add(pc2, Const(1))
guard_value(opcode1, Const(7))
a2 = int_sub(a1, Const(1))
# MOV_A_R 0
opcode1 = strgetitem(bytecode0, pc3)
pc4 = int_add(pc3, Const(1))
guard_value(opcode1, Const(1))
n2 = strgetitem(bytecode0, pc4)
pc5 = int_add(pc4, Const(1))
list_setitem(regs0, n2, a2)
# MOV_R_A 2
...
# ADD_R_TO_A 1
opcode3 = strgetitem(bytecode0, pc7)
pc8 = int_add(pc7, Const(1))
guard_value(opcode3, Const(5))
n4 = strgetitem(bytecode0, pc8)
pc9 = int_add(pc8, Const(1))
i0 = list_getitem(regs0, n4)
a4 = int_add(a3, i0)
# MOV_A_R 2
...
# MOV_R_A 0
...
# JUMP_IF_A 4
opcode6 = strgetitem(bytecode0, pc13)
pc14 = int_add(pc13, Const(1))
guard_value(opcode6, Const(3))
target0 = strgetitem(bytecode0, pc14)
pc15 = int_add(pc14, Const(1))
i1 = int_is_true(a5)
guard_true(i1)
jump(a5, regs0, bytecode0, target0)

优化之后

loop_start(a0, regs0)
# MOV_R_A 0
a1 = list_getitem(regs0, Const(0))
# DECR_A
a2 = int_sub(a1, Const(1))
# MOV_A_R 0
list_setitem(regs0, Const(0), a2)
# MOV_R_A 2
a3 = list_getitem(regs0, Const(2))
# ADD_R_TO_A 1
i0 = list_getitem(regs0, Const(1))
a4 = int_add(a3, i0)
# MOV_A_R 2
list_setitem(regs0, Const(2), a4)
# MOV_R_A 0
a5 = list_getitem(regs0, Const(0))
# JUMP_IF_A 4
i1 = int_is_true(a5)
guard_true(i1)
jump(a5, regs0)

最后

内容上没有太多值得关注的细节，有几点总结一下：

  • 首先是对于Tracing JIT的论述，特别是循环识别、闭合；
  • 其次Meta-Level层面上的实现方法；
  • 在实现上有两点需要注意，
    • PyPy本身的工具链会将RPython编译到C，所以生成的Interpreter本身就是Execution，论文中所谓的tracing-interpreter更多是对应于概念，实现时可以看做就是对C-interpreter的profiling；
    • 同样需要oSR来做deopt的保障，而这本质是上双重解释器的实现机制上存在巨大差异，所需要的执行流、数据结构完全不同；