我想为我正在设计的编程语言编写解释器和跟踪JIT。我已经有多年的C++编程经验，但我一直在想是否有更新的替代方案可能更好。在我使用C++的日子里，我发现最令人沮丧的事情之一是必须使用头文件来处理笨重的一次性编译器模型。问题是并不是所有的语言都同样适合这个目的。对于我的跟踪JIT，我需要能够将可执行代码写入内存并让解释器调用该代码。我还需要生成的代码才能回调主机函数。我开始研究Go，发现该语言有指针但没有指针运算。这立即让我觉得这是一个大问题。我可能很想编写自己的分配器和垃圾收集器。我将需要密切控制我的语言对象在内存中的布局方式，并能够获取特定字段的地址并写入它们。除非有办法解决这个问题
我想为我正在设计的编程语言编写解释器和跟踪JIT。我已经有多年的C++编程经验，但我一直在想是否有更新的替代方案可能更好。在我使用C++的日子里，我发现最令人沮丧的事情之一是必须使用头文件来处理笨重的一次性编译器模型。问题是并不是所有的语言都同样适合这个目的。对于我的跟踪JIT，我需要能够将可执行代码写入内存并让解释器调用该代码。我还需要生成的代码才能回调主机函数。我开始研究Go，发现该语言有指针但没有指针运算。这立即让我觉得这是一个大问题。我可能很想编写自己的分配器和垃圾收集器。我将需要密切控制我的语言对象在内存中的布局方式，并能够获取特定字段的地址并写入它们。除非有办法解决这个问题
我正在为生成x86代码的JavaScriptJIT编译器实现后端。有时，由于错误，我会遇到段错误。很难追溯是什么原因造成的。因此，我一直想知道是否有一些“简单”的方法来捕获段错误和其他此类崩溃，并获取导致错误的指令的地址。这样，我就可以将地址映射回已编译的x86程序集，甚至可以映射回源代码。这需要在Linux上运行，但最好在任何POSIX兼容系统上运行。在最坏的情况下，如果我无法捕获段错误并在运行的JIT中获取IP，我希望能够将其捕获到外部(内核日志？)，也许只是让编译器转储一个大文件将地址映射到指令，我可以将其与Python脚本或其他东西相匹配。任何想法/建议都将受到赞赏。如果您曾经
我正在为生成x86代码的JavaScriptJIT编译器实现后端。有时，由于错误，我会遇到段错误。很难追溯是什么原因造成的。因此，我一直想知道是否有一些“简单”的方法来捕获段错误和其他此类崩溃，并获取导致错误的指令的地址。这样，我就可以将地址映射回已编译的x86程序集，甚至可以映射回源代码。这需要在Linux上运行，但最好在任何POSIX兼容系统上运行。在最坏的情况下，如果我无法捕获段错误并在运行的JIT中获取IP，我希望能够将其捕获到外部(内核日志？)，也许只是让编译器转储一个大文件将地址映射到指令，我可以将其与Python脚本或其他东西相匹配。任何想法/建议都将受到赞赏。如果您曾经
GraalVMNativeImages是一个利用AOT(Ahead-of-Time)技术把java程序直接编译成可执行程序的编译工具，编译出来的程序在运行时不再依赖JRE，同时启动速度快，资源消耗低，这对传统java程序来说都是极大的优势。同时云原生应用来说，GraalVMNativeImages编译生成的程序体积很小，非常适合云原生环境，目前由于传统java程序生成的镜像中需要包含一个体积很大的JRE或JDK而经常被人诟病。SpringBoot从3.0版本开始支持AOT技术。具体的代码参照示例项目https://github.com/qihaiyan/springcamp/tree/mast
在Java中，JVM(例如HotSpot)能够进行JIT编译，这种技术用于通过将字节码编译为native代码来加快执行速度。我的问题是，这在技术上是如何发生的？我的理解是，现代处理器将内存区域标记为只读部分和可执行部分，以防止执行恶意代码。因此，JVM无法真正将新的“可执行代码”写入它有权访问的内存空间(即自修改代码)。因此，我猜测JVM会生成native代码，将其写入文件，然后使用操作系统服务将native代码动态加载到内存中，并维护一些native代码(函数)位置地址的内部映射表在操作系统加载此动态代码后在内存中，以便它可以分支到那些native指令。我确实看到了这个答案:Howi
在Java中，JVM(例如HotSpot)能够进行JIT编译，这种技术用于通过将字节码编译为native代码来加快执行速度。我的问题是，这在技术上是如何发生的？我的理解是，现代处理器将内存区域标记为只读部分和可执行部分，以防止执行恶意代码。因此，JVM无法真正将新的“可执行代码”写入它有权访问的内存空间(即自修改代码)。因此，我猜测JVM会生成native代码，将其写入文件，然后使用操作系统服务将native代码动态加载到内存中，并维护一些native代码(函数)位置地址的内部映射表在操作系统加载此动态代码后在内存中，以便它可以分支到那些native指令。我确实看到了这个答案:Howi
我正在实现一个跨平台(MacOSX、Windows和Linux)应用程序，该应用程序将对财务数据进行大量CPU密集型分析。出于速度原因，大部分分析引擎将用C++编写，用户可访问的脚本引擎与C++测试引擎交互。随着时间的推移，我想编写几个脚本前端来模拟其他流行的软件，并拥有大量的用户群。第一个方面将是类似VisualBasic的脚本语言。我认为LLVM非常适合我的需求。由于数据量巨大，性能非常重要；运行一次测试可能需要数小时或数天才能得到答案。我相信使用LLVM还可以让我使用单一的后端解决方案，同时随着时间的推移为不同风格的脚本语言实现不同的前端。测试引擎本身将与界面分离，测试甚至会在单
我正在实现一个跨平台(MacOSX、Windows和Linux)应用程序，该应用程序将对财务数据进行大量CPU密集型分析。出于速度原因，大部分分析引擎将用C++编写，用户可访问的脚本引擎与C++测试引擎交互。随着时间的推移，我想编写几个脚本前端来模拟其他流行的软件，并拥有大量的用户群。第一个方面将是类似VisualBasic的脚本语言。我认为LLVM非常适合我的需求。由于数据量巨大，性能非常重要；运行一次测试可能需要数小时或数天才能得到答案。我相信使用LLVM还可以让我使用单一的后端解决方案，同时随着时间的推移为不同风格的脚本语言实现不同的前端。测试引擎本身将与界面分离，测试甚至会在单
我发现，当我向Python提出更多要求时，python并没有100%使用我的机器资源，而且速度不是很快，与许多其他解释语言相比，它很快，但与编译语言相比，我认为差别真的很大。是否可以在Python3中使用即时(JIT)编译器来加快速度？通常，JIT编译器是唯一可以提高解释语言性能的东西，所以我指的是这个，如果有其他解决方案，我很乐意接受新的答案。 最佳答案 首先，Python3(.x)是一种语言，可以有任意数量的实现。好的，直到今天，除了CPython之外，没有任何实现实际上实现了这些版本的语言。但这会改变(PyPy正在迎头catc
