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昨天承night_stalker老兄的提醒,去google了一下YARV,看看我是不是把事情记错了。记得Ruby还没1.9的时候我就稍微关注过YARV的信息,但印象中Ruby 1.9/YARV是没有JIT的……
Hmm,我貌似是没记错。目前的Ruby 1.9.1里并没有JIT。
首先需要定义我这里所指的JIT是什么。JIT,Just-In-Time Compiler,也就是所谓的即时编译器,其过程是JIT compilation,即时编译。
广义上说,只要有一个环境E直接支持某种语言B的运行,另外有一个程序是以语言A所编写的,在E上运行前没有单独的编译阶段,而是直接在运行前“即时”将A编译为B,这个即时编译的过程就可以称为JIT,无论A是高级语言也好字节码也好,B是别的字节码也好机器指令也好。
但实践中JIT一般是指将某种中间代码形式转换为机器指令的过程,及执行这个过程的编译器。例如说在x86上运行的Sun Hotspot JVM,其中的JIT会在一定条件下将JVM字节码编译为x86指令;或者说在x86上运行的微软CLR,其中的JIT会在执行某个托管方法之前先检查其是否已经被编译为x86指令,如果还没有的话就将其中的MSIL(CLR的字节码,也叫CIL)给JIT为x86指令,然后再执行那个方法。
Ruby(以下直接提到Ruby实现如无特别说明皆指CRuby,也就是官方版)在1.8系列及之前的版本采用的运行方式是:
Ruby源代码 => 解析为AST(抽象语法树) => 直接在抽象语法树上解释执行
由Sasada Koichi先生所写的YARV进化为了Ruby 1.9.x的虚拟机,它的运行方式是:
Ruby源代码 => 解析为AST => 从AST生成YARV字节码 => 直接在YARV字节码上解释执行
YARV后端的字节码解释器采用的是direct threaded code的解释方式,其特征是在每执行完一条指令之后直接对下一条指令解码,并直接跳转到下一条指令所对应的函数去;这样避免了使在一个大的中央循环内通过switch来做指令解码和分发,减少了CPU的分支预判的失败。在指令流水线较长的CPU上,这种技巧对提高执行速度很有好处。最经典的threaded code应该是各种Forth的实现,其中包括directed threaded code与indirected threaded code等不同的实现方式。
至少在Ruby 1.9.1上,YARV并没有将YARV字节码先JIT为本地机器指令后再执行。我认为这就可以称为“没有使用JIT”。
像是CPython的运行过程:
Python源代码 => 解析为AST => 从AST生成Python字节码 => 直接在Python字节码上解释执行
跟YARV的看起来很像对吧?如果YARV算是使用了JIT,那CPython自然也算是使用了JIT了。照这个推广,用JIT的解释器可就多了。老的SpiderMonkey(Mozilla FireFox的JavaScript引擎)也是先将源码编译为它自己的字节码然后在字节码上解释执行的,KJS(KDE Konqueror的JavaScript引擎)也是类似,……嘛
对YARV的实现方式有兴趣的话可以留意Ruby 1.9的源码里vm开头的源文件。其中字节码解释器的主循环在vm_exec.c的vm_exec_core()函数里;每条指令对应的函数则在vm.inc里。让我们看看其中加号对应的YARV字节码opt_plus的实现函数:
离JIT还是有一段距离的,嗯。
原本的YARV规划里是有JIT的,但,现实是在Ruby 1.9.1里它还没到位(*)。引用RubyConf 2005上Koichi先生的话:
和当时的图:
到RubyConf 2006的时候,AOT有进展了而JIT仍然没到位。
RubyConf 2008,Koichi先生第四次参加RubyConf……这次他没提到JIT的问题。还是得读代码去了解现状 =w=
(*):或者它到位了而我没发现。求知道详情的讲解一下~~
=========================================================================
YARV自己是还没有JIT,不过这不能阻止其他人为YARV编写JIT后端。下面是相关的两个项目,yajit和yarv2llvm的一些链接:
Shinichiro Hamaji: yajit
Miura: yarv2llvm
Inside yarv2llvm(その1)
Inside yarv2llvm(その2)
Inside yarv2llvm(その3)
Inside yarv2llvm(その4)
Inside yarv2llvm(その5)
Inside yarv2llvm(その6)
=========================================================================
再看看JRuby。它的执行方式可以在启动JRuby虚拟机之前配置,例如说强制使用或禁用某些编译模式之类。
默认情况下,JRuby的运行方式是:
Ruby源代码 => 解析为AST => 在AST上解释执行(JRuby自己的解释器)
==> 某个CallSite的成功调用次数超过一定限制后(现在默认为是50次),将对应方法的AST即时编译为JVM字节码
(由JVM执行字节码,有没有进一步的JIT取决于JVM)
JRuby也有预先编译的模式:
运行之前做预先编译(AOT,Ahead-of-Time compilation):
Ruby源代码 => 解析为AST => 将AST编译为JVM字节码
运行时:
JVM字节码由JVM执行(有没有JIT取决于JVM)
那JRuby算不算有JIT呢?
值得注意的是,JRuby自身是运行在JVM之上的。如果它底下的JVM是有JIT的,那么它也就算有了半个JIT。在JRuby的JIT模式被激活了之后,Ruby方法就会被JRuby编译为JVM字节码,进而有可能被JVM的JIT编译为本地机器指令。挺微妙的,呵呵。
至于JRuby的性能嘛,
Charles O. Nutter如是说:"Noise Cancelling" (2008-11-23)
而根据Antonio Cangiano在2008-12-09的测试结果:The Great Ruby Shootout (December 2008)
当然,那是去年年底的测试结果,使用的还是JRuby 1.1.6RC1 vs Ruby 1.9.1;它们其实算是不相上下,各有侧重。现在JRuby已经出到1.2.0RC1了,性能比起1.1.6又有了一定的提升;官方Ruby方面则暂时还没发布1.9.2系列的preview。谁更快其实不好说。
其实要说“谁更快”很关键的一点在于自己的应用的类型。如果是I/O-bound的类型,那无论VM速度如何可能对应用的性能都不会带来多少影响;如果是需要真的并行计算,那么在当前的Ruby 1.9.1里的GIL限制显然会让它慢于支持真正多线程的JRuby;如果是需要高的交互性能,那么解释执行反而可能比JIT更合适,等等。有很多外在因素使得各种microbenchmark与实际自己的应用侧重的性能需求有所不同,所以基本上大家在提到benchmarks的时候都会说“Benchmarks are just lies damn lies”(引用自John Lam)
JRuby比较占优势的应该是长时间运行、多线程的应用场景。运行时间不够长的话JRuby主要是在解释模式运行的;只有当某个CallSite被调用了超过50次并且都是指向同一个目标时,JRuby才会考虑把目标方法编译为JVM字节码。在长时间、高强度的循环里这会带来一定的好处。
不过,不出意外的,JRuby的JIT对底下的Sun JVM的Hotspot JIT也会造成影响:Hotspot会根据它所看到的JVM字节码来决定是否做内联、peephole之类的优化;当执行路径发生改变时,Hotspot会发现它做的一些假设不成立了,于是要退回到解释JVM字节码的模式,重新对执行状况做分析。Charles提到过他们在对JRuby做benchmark的时候,发现有些benchmark在执行到50次之前都还好好的,反而在50次之后JRuby做了JIT使Hotspot退到了慢速路径上而且久久没能恢复过来。以后JRuby还有很多潜力可以挖掘,让它与Hotspot能更好的匹配。(然而专门对Hotspot做的优化对其它JVM或许又是个毒药……要留心)
=========================================================================
IronRuby是.NET上的Ruby实现,它运行在CLI之上;在微软平台上的话,CLI的实现就是CLR;在*-nix平台上则有Novell支持的Mono作为CLI的实现。Anyway,为了讨论的方便,就以CLR为具体例子来说明。
目前的IronRuby也有两种运行模式,一种是预先编译的模式,另一种是解释模式;目前前者是默认模式。
预先编译模式:
Ruby源代码 => 解析为AST => 将AST转换为Expression Tree => 从Expression Tree生成MSIL => 由CLR执行(CLR会JIT)
解释模式:
Ruby源代码 => 解析为AST => 将AST转换为Expression Tree => 由DLR解释执行Expression Tree
所以IronRuby算不算有JIT呢?跟JRuby有相似之处。也是很微妙。不过目前IronRuby的解释模式不会触发Expression Tree => MSIL的编译过程,比JRuby的自适应性要弱一些。
更新:新的DLR解释器也开始有自适应编译了:先解释执行ETv2,一个“方法”被调用三次才触发ETv2 => MSIL的编译。请见这帖:http://www.iteye.com/topic/353790
看到这个,心里就想不会这么巧吧,在看看个人信息,果然是你。汗~~,太专业了,你看看大家看不太懂就没人拍你了,哈哈。
呃……我之前做什么很糟糕的事情了么? =v=
没呢,我只是随便说说,你还知道我是谁啊。
对了,关于threaded code,以前读过一本书在第二章就讲了许多,感觉挺有趣的。可惜某些必要的取址操作只能靠GCC扩展才行,标准C做不了。书名是《虚拟机:系统与进程的通用平台》。买了影印版来读。
最近我要看RPC/RMI原理方面的东西,要自己实现个简单的“玩具”RPC,有好书推荐吗?最好语言是用java,C#的也行。
见笑了 ^ ^
昨晚我真的是困惑了,因为最近没在读YARV的代码了,一下不是太肯定到底状况是怎么样的了。今天找了时间Google了一下"yarv jit"关键字,效果不是太好。还是直接读代码了,呵呵。
到底哪个Ruby实现比较快我自己还真是没第一手资料的。主要是benchmark对我的意义不太大,我又不用RoR搭网站也不用它来写计算密集型应用,就是平时当计算器用用而已……但多线程的问题我想关注一下,还有Ruby 1.9的兼容性问题。天啊,在Ruby 1.9.1上用不了Mechanize/Nokogiri真是太要命了。
Hmm,我貌似是没记错。目前的Ruby 1.9.1里并没有JIT。
看到这个,心里就想不会这么巧吧,在看看个人信息,果然是你。汗~~,太专业了,你看看大家看不太懂就没人拍你了,哈哈。
呃……我之前做什么很糟糕的事情了么? =v=
对了,关于threaded code,以前读过一本书在第二章就讲了许多,感觉挺有趣的。可惜某些必要的取址操作只能靠GCC扩展才行,标准C做不了。书名是《虚拟机:系统与进程的通用平台》。买了影印版来读。
Hmm,我貌似是没记错。目前的Ruby 1.9.1里并没有JIT。
看到这个,心里就想不会这么巧吧,在看看个人信息,果然是你。汗~~,太专业了,你看看大家看不太懂就没人拍你了,哈哈。
Hmm,我貌似是没记错。目前的Ruby 1.9.1里并没有JIT。
首先需要定义我这里所指的JIT是什么。JIT,Just-In-Time Compiler,也就是所谓的即时编译器,其过程是JIT compilation,即时编译。
广义上说,只要有一个环境E直接支持某种语言B的运行,另外有一个程序是以语言A所编写的,在E上运行前没有单独的编译阶段,而是直接在运行前“即时”将A编译为B,这个即时编译的过程就可以称为JIT,无论A是高级语言也好字节码也好,B是别的字节码也好机器指令也好。
但实践中JIT一般是指将某种中间代码形式转换为机器指令的过程,及执行这个过程的编译器。例如说在x86上运行的Sun Hotspot JVM,其中的JIT会在一定条件下将JVM字节码编译为x86指令;或者说在x86上运行的微软CLR,其中的JIT会在执行某个托管方法之前先检查其是否已经被编译为x86指令,如果还没有的话就将其中的MSIL(CLR的字节码,也叫CIL)给JIT为x86指令,然后再执行那个方法。
Ruby(以下直接提到Ruby实现如无特别说明皆指CRuby,也就是官方版)在1.8系列及之前的版本采用的运行方式是:
Ruby源代码 => 解析为AST(抽象语法树) => 直接在抽象语法树上解释执行
由Sasada Koichi先生所写的YARV进化为了Ruby 1.9.x的虚拟机,它的运行方式是:
Ruby源代码 => 解析为AST => 从AST生成YARV字节码 => 直接在YARV字节码上解释执行
YARV后端的字节码解释器采用的是direct threaded code的解释方式,其特征是在每执行完一条指令之后直接对下一条指令解码,并直接跳转到下一条指令所对应的函数去;这样避免了使在一个大的中央循环内通过switch来做指令解码和分发,减少了CPU的分支预判的失败。在指令流水线较长的CPU上,这种技巧对提高执行速度很有好处。最经典的threaded code应该是各种Forth的实现,其中包括directed threaded code与indirected threaded code等不同的实现方式。
至少在Ruby 1.9.1上,YARV并没有将YARV字节码先JIT为本地机器指令后再执行。我认为这就可以称为“没有使用JIT”。
像是CPython的运行过程:
Python源代码 => 解析为AST => 从AST生成Python字节码 => 直接在Python字节码上解释执行
跟YARV的看起来很像对吧?如果YARV算是使用了JIT,那CPython自然也算是使用了JIT了。照这个推广,用JIT的解释器可就多了。老的SpiderMonkey(Mozilla FireFox的JavaScript引擎)也是先将源码编译为它自己的字节码然后在字节码上解释执行的,KJS(KDE Konqueror的JavaScript引擎)也是类似,……嘛
对YARV的实现方式有兴趣的话可以留意Ruby 1.9的源码里vm开头的源文件。其中字节码解释器的主循环在vm_exec.c的vm_exec_core()函数里;每条指令对应的函数则在vm.inc里。让我们看看其中加号对应的YARV字节码opt_plus的实现函数:
vm.inc 写道
INSN_ENTRY(opt_plus){ { VALUE val; VALUE recv = TOPN(1); VALUE obj = TOPN(0); DEBUG_ENTER_INSN("opt_plus"); ADD_PC(1+0); PREFETCH(GET_PC()); POPN(2); #define CURRENT_INSN_opt_plus 1 #define INSN_IS_SC() 0 #define INSN_LABEL(lab) LABEL_opt_plus_##lab #define LABEL_IS_SC(lab) LABEL_##lab##_##t USAGE_ANALYSIS_INSN(BIN(opt_plus)); { #line 1287 "insns.def" if (0) { } #if 1 else if (FIXNUM_2_P(recv, obj) && BASIC_OP_UNREDEFINED_P(BOP_PLUS)) { /* fixnum + fixnum */ #ifndef LONG_LONG_VALUE val = (recv + (obj & (~1))); if ((~(recv ^ obj) & (recv ^ val)) & ((VALUE)0x01 << ((sizeof(VALUE) * CHAR_BIT) - 1))) { val = rb_big_plus(rb_int2big(FIX2LONG(recv)), rb_int2big(FIX2LONG(obj))); } #else long a, b, c; a = FIX2LONG(recv); b = FIX2LONG(obj); c = a + b; if (FIXABLE(c)) { val = LONG2FIX(c); } else { val = rb_big_plus(rb_int2big(a), rb_int2big(b)); } #endif } #endif else if (!SPECIAL_CONST_P(recv) && !SPECIAL_CONST_P(obj)) { if (0) { } #if 1 else if (HEAP_CLASS_OF(recv) == rb_cFloat && HEAP_CLASS_OF(obj) == rb_cFloat && BASIC_OP_UNREDEFINED_P(BOP_PLUS)) { val = DBL2NUM(RFLOAT_VALUE(recv) + RFLOAT_VALUE(obj)); } #endif #if 1 else if (HEAP_CLASS_OF(recv) == rb_cString && HEAP_CLASS_OF(obj) == rb_cString && BASIC_OP_UNREDEFINED_P(BOP_PLUS)) { val = rb_str_plus(recv, obj); } #endif #if 1 else if (HEAP_CLASS_OF(recv) == rb_cArray && BASIC_OP_UNREDEFINED_P(BOP_PLUS)) { val = rb_ary_plus(recv, obj); } #endif else { goto INSN_LABEL(normal_dispatch); } } else { INSN_LABEL(normal_dispatch): PUSH(recv); PUSH(obj); CALL_SIMPLE_METHOD(1, idPLUS, recv); } #line 1901 "vm.inc" PUSH(val); #undef CURRENT_INSN_opt_plus #undef INSN_IS_SC #undef INSN_LABEL #undef LABEL_IS_SC END_INSN(opt_plus);}}}
离JIT还是有一段距离的,嗯。
原本的YARV规划里是有JIT的,但,现实是在Ruby 1.9.1里它还没到位(*)。引用RubyConf 2005上Koichi先生的话:
Sasada Koichi 写道
JIT Compilation
• I made easy one for x86, but…
• Too hard to do alone. I retired.
• I made easy one for x86, but…
• Too hard to do alone. I retired.
和当时的图:
到RubyConf 2006的时候,AOT有进展了而JIT仍然没到位。
RubyConf 2008,Koichi先生第四次参加RubyConf……这次他没提到JIT的问题。还是得读代码去了解现状 =w=
(*):或者它到位了而我没发现。求知道详情的讲解一下~~
=========================================================================
YARV自己是还没有JIT,不过这不能阻止其他人为YARV编写JIT后端。下面是相关的两个项目,yajit和yarv2llvm的一些链接:
Shinichiro Hamaji: yajit
Miura: yarv2llvm
Inside yarv2llvm(その1)
Inside yarv2llvm(その2)
Inside yarv2llvm(その3)
Inside yarv2llvm(その4)
Inside yarv2llvm(その5)
Inside yarv2llvm(その6)
=========================================================================
再看看JRuby。它的执行方式可以在启动JRuby虚拟机之前配置,例如说强制使用或禁用某些编译模式之类。
默认情况下,JRuby的运行方式是:
Ruby源代码 => 解析为AST => 在AST上解释执行(JRuby自己的解释器)
==> 某个CallSite的成功调用次数超过一定限制后(现在默认为是50次),将对应方法的AST即时编译为JVM字节码
(由JVM执行字节码,有没有进一步的JIT取决于JVM)
JRuby也有预先编译的模式:
运行之前做预先编译(AOT,Ahead-of-Time compilation):
Ruby源代码 => 解析为AST => 将AST编译为JVM字节码
运行时:
JVM字节码由JVM执行(有没有JIT取决于JVM)
那JRuby算不算有JIT呢?
值得注意的是,JRuby自身是运行在JVM之上的。如果它底下的JVM是有JIT的,那么它也就算有了半个JIT。在JRuby的JIT模式被激活了之后,Ruby方法就会被JRuby编译为JVM字节码,进而有可能被JVM的JIT编译为本地机器指令。挺微妙的,呵呵。
至于JRuby的性能嘛,
Charles O. Nutter如是说:"Noise Cancelling" (2008-11-23)
Charles O. Nutter 写道
A year ago, we were generally a bit slower than Ruby 1.8.6; this year, we're faster in most cases than Ruby 1.9.
而根据Antonio Cangiano在2008-12-09的测试结果:The Great Ruby Shootout (December 2008)
Antonio Cangiano 09 Dec 2008 at 9:51 am 写道
JRuby was the second best, Ruby 1.9.1 was fastest.
当然,那是去年年底的测试结果,使用的还是JRuby 1.1.6RC1 vs Ruby 1.9.1;它们其实算是不相上下,各有侧重。现在JRuby已经出到1.2.0RC1了,性能比起1.1.6又有了一定的提升;官方Ruby方面则暂时还没发布1.9.2系列的preview。谁更快其实不好说。
其实要说“谁更快”很关键的一点在于自己的应用的类型。如果是I/O-bound的类型,那无论VM速度如何可能对应用的性能都不会带来多少影响;如果是需要真的并行计算,那么在当前的Ruby 1.9.1里的GIL限制显然会让它慢于支持真正多线程的JRuby;如果是需要高的交互性能,那么解释执行反而可能比JIT更合适,等等。有很多外在因素使得各种microbenchmark与实际自己的应用侧重的性能需求有所不同,所以基本上大家在提到benchmarks的时候都会说“Benchmarks are just lies damn lies”(引用自John Lam)
JRuby比较占优势的应该是长时间运行、多线程的应用场景。运行时间不够长的话JRuby主要是在解释模式运行的;只有当某个CallSite被调用了超过50次并且都是指向同一个目标时,JRuby才会考虑把目标方法编译为JVM字节码。在长时间、高强度的循环里这会带来一定的好处。
不过,不出意外的,JRuby的JIT对底下的Sun JVM的Hotspot JIT也会造成影响:Hotspot会根据它所看到的JVM字节码来决定是否做内联、peephole之类的优化;当执行路径发生改变时,Hotspot会发现它做的一些假设不成立了,于是要退回到解释JVM字节码的模式,重新对执行状况做分析。Charles提到过他们在对JRuby做benchmark的时候,发现有些benchmark在执行到50次之前都还好好的,反而在50次之后JRuby做了JIT使Hotspot退到了慢速路径上而且久久没能恢复过来。以后JRuby还有很多潜力可以挖掘,让它与Hotspot能更好的匹配。(然而专门对Hotspot做的优化对其它JVM或许又是个毒药……要留心)
=========================================================================
IronRuby是.NET上的Ruby实现,它运行在CLI之上;在微软平台上的话,CLI的实现就是CLR;在*-nix平台上则有Novell支持的Mono作为CLI的实现。Anyway,为了讨论的方便,就以CLR为具体例子来说明。
目前的IronRuby也有两种运行模式,一种是预先编译的模式,另一种是解释模式;目前前者是默认模式。
预先编译模式:
Ruby源代码 => 解析为AST => 将AST转换为Expression Tree => 从Expression Tree生成MSIL => 由CLR执行(CLR会JIT)
解释模式:
Ruby源代码 => 解析为AST => 将AST转换为Expression Tree => 由DLR解释执行Expression Tree
所以IronRuby算不算有JIT呢?跟JRuby有相似之处。也是很微妙。不过目前IronRuby的解释模式不会触发Expression Tree => MSIL的编译过程,比JRuby的自适应性要弱一些。
更新:新的DLR解释器也开始有自适应编译了:先解释执行ETv2,一个“方法”被调用三次才触发ETv2 => MSIL的编译。请见这帖:http://www.iteye.com/topic/353790
评论
5 楼
seraphim871211
2009-03-06
引用
引用
看到这个,心里就想不会这么巧吧,在看看个人信息,果然是你。汗~~,太专业了,你看看大家看不太懂就没人拍你了,哈哈。
呃……我之前做什么很糟糕的事情了么? =v=
没呢,我只是随便说说,你还知道我是谁啊。
引用
对了,关于threaded code,以前读过一本书在第二章就讲了许多,感觉挺有趣的。可惜某些必要的取址操作只能靠GCC扩展才行,标准C做不了。书名是《虚拟机:系统与进程的通用平台》。买了影印版来读。
最近我要看RPC/RMI原理方面的东西,要自己实现个简单的“玩具”RPC,有好书推荐吗?最好语言是用java,C#的也行。
4 楼
RednaxelaFX
2009-03-06
night_stalker 写道
赞,学习到了
果然多吐槽是可以抛砖引玉的……
果然多吐槽是可以抛砖引玉的……
见笑了 ^ ^
昨晚我真的是困惑了,因为最近没在读YARV的代码了,一下不是太肯定到底状况是怎么样的了。今天找了时间Google了一下"yarv jit"关键字,效果不是太好。还是直接读代码了,呵呵。
到底哪个Ruby实现比较快我自己还真是没第一手资料的。主要是benchmark对我的意义不太大,我又不用RoR搭网站也不用它来写计算密集型应用,就是平时当计算器用用而已……但多线程的问题我想关注一下,还有Ruby 1.9的兼容性问题。天啊,在Ruby 1.9.1上用不了Mechanize/Nokogiri真是太要命了。
seraphim871211 写道
RednaxelaFX 写道
Hmm,我貌似是没记错。目前的Ruby 1.9.1里并没有JIT。
看到这个,心里就想不会这么巧吧,在看看个人信息,果然是你。汗~~,太专业了,你看看大家看不太懂就没人拍你了,哈哈。
呃……我之前做什么很糟糕的事情了么? =v=
对了,关于threaded code,以前读过一本书在第二章就讲了许多,感觉挺有趣的。可惜某些必要的取址操作只能靠GCC扩展才行,标准C做不了。书名是《虚拟机:系统与进程的通用平台》。买了影印版来读。
3 楼
seraphim871211
2009-03-06
RednaxelaFX 写道
Hmm,我貌似是没记错。目前的Ruby 1.9.1里并没有JIT。
看到这个,心里就想不会这么巧吧,在看看个人信息,果然是你。汗~~,太专业了,你看看大家看不太懂就没人拍你了,哈哈。
2 楼
night_stalker
2009-03-06
赞,学习到了
果然多吐槽是可以抛砖引玉的……
果然多吐槽是可以抛砖引玉的……
1 楼
robbin
2009-03-06
这篇文章分析的好专业!
我来补充两点:
1、如同楼主所说,benchmark这个东西是有应用场景的。事实上现在rails2.3在ruby1.9.1上面的性能还不如ruby1.8.7,真让人失望~
2、JRuby评测速度虽然很不错,但实际运行rails的速度很缓慢,基本上还不具有实用价值。
其实以目前ruby 1.8.7的性能运行rails2.2也相当不错,也许只是我要求的太多,希望在很便宜的机器上面可以跑几百万PV这个目标太过分而已。
我来补充两点:
1、如同楼主所说,benchmark这个东西是有应用场景的。事实上现在rails2.3在ruby1.9.1上面的性能还不如ruby1.8.7,真让人失望~
2、JRuby评测速度虽然很不错,但实际运行rails的速度很缓慢,基本上还不具有实用价值。
其实以目前ruby 1.8.7的性能运行rails2.2也相当不错,也许只是我要求的太多,希望在很便宜的机器上面可以跑几百万PV这个目标太过分而已。
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