Unity热更新技术学习—

本文主要是介绍Unity热更新技术学习——Lua，Luajit，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

- Lua
- - - 预编译资源
    - 使用 Lua
    - luajit
- 其他语言
- 关于JIT
- - - IOS 和 JIT
    - IOS 和 jit 的后话

Lua

Lua是一门轻量级的脚本语言，使用C语言编写，编译器和解释器也是C语言编写。

下载资源：

源码 http://www.lua.org/ftp/
预编译好的Lua库和编译器 http://luabinaries.sourceforge.net/

预编译资源

下载第二个预编译好的lua资源（windows平台），包含如下文件：
在这里插入图片描述

文件	描述
lua.exe	lua脚本的编译器
lua53.dll	lua5.3的库
luac.exe	它将lua脚本翻译成字节码并输出到文本，而不会去执行。
wlua.exe	windows下的lua.exe

使用 Lua

将上面lua.exe所在的目录加入环境变量。新建一个lua脚本：test.lua。循环执行一段包含取余，乘法和加法的运算。然后测量其执行时间。

st = os.clock()a = 1
for i = 1, 100000000 dob = i % 1000a = b * b + 1
endet = os.clock()
print(string.format("cost time: %.2f s", (et - st)))

在命令行中敲入：

lua test.lua

结果：
在这里插入图片描述

luajit

luajit是Lua的另一款编译器，采用了JIT —— Just In Time技术。从 luajit 官网扒下来一张图它与普通的lua的编译器的速度区别（Arm 架构）：
在这里插入图片描述
图中显示，在多种基准测试中，luajit最快可以达到普通lua编译器的64倍。

我没找到它提供的预编译的版本，所以就先在这里下载luajit的源码。选择最新的stable版本即可。

在编译之前，你需要在电脑中安装好gcc和make工具，windows下推荐使用Cygwin工具下载，并使用阿里的Cygwin镜像。

解压源码，可以看到如下文件：
在这里插入图片描述
将命令行定位到当前目录，执行：

make

之后你就可以在 src 目录下找到 luajit.exe 了。
在这里插入图片描述
然后将src目录加入环境变量，并用luajit编译上面的lua脚本：

luajit test.lua

结果：
在这里插入图片描述
快了13倍！

其他语言

同样可以编写类似的C语言程序和python程序：

#include <stdio.h>
#include <time.h>int main()
{clock_t st, et;st = clock();int a = 1;for(int i=0;i<100000000;i++){int b = i % 1000;a = b * b + 1;}et = clock();printf("cost time: %f", (double)(et - st)/CLOCKS_PER_SEC);return 0;
}

import timest = time.time()a = 1
for i in range(100000000):b = i % 1000a = b * b + 1et = time.time()
print(f"cost time: {et - st} s")

C语言的结果：
在这里插入图片描述
Python的结果：

关于JIT

一般来说，将我们书写的源代码转化成目标机器CPU能够识别的机器指令有两种方法：

直接将源代码转化成机器码，然后执行程序；
实现一个解释器，然后使用解释器一句一句地将源码翻译成机器码并执行。

Lua就是第二种方式。lua.exe中的编译程序将lua源代码转化成平台无关的伪代码——字节码，然后再由解释程序将字节码一句句解释成机器码并执行。字节码的出现让语言能够很轻松地移植到多平台运行，而你只需要实现不同平台下的解释器即可。

Pascal是最早使用中间伪代码的一种语言，那时候，这种中间伪代码还叫（P-Code，即Pascal Code），后来被这个名称渐渐被字节码所取代，因为大多数的语言的中间伪代码都是一个字节的长度。

跨平台的问题解决了，却产生了性能问题。将字节码解释成机器码再执行肯定不如直接执行机器码来得快。而JIT的出现就是为了尝试结合两者的优点。它会在运行时将一部分经常执行的字节码转化成机器码，然后之后都会直接执行机器码。

理论上如果程序运行的时间足够长，那JIT的性能应当和静态编译的程序性能很相近。

一些采用JIT技术的例子：

Java：JVM（Java Virtual Machine）
C#：CLR（Common Language Runtime）
Android：DVM（Dalvik Virtual Machine），ART（Android RunTime）

在Java的例子中，JVM会追踪每个函数的执行计数，如果执行计数超过某个阈值，JVM会将该函数的字节码转化成机器码，之后执行到该函数的时候就直接执行机器码，而不是重复逐行解释逐行运行。

IOS 和 JIT

假如有这么一段代码：

int a = 1;
int b = a * 3 + 2;

然后虚拟机将它翻译成如下的字节码（下面用伪代码代替）：

asg a 1 // 赋值
asg temp [a] // 赋值
mul temp 3 // 乘
add temp 2 // 加
asg b [temp] // 赋值

上面有三种不同的字节码，即赋值（asg），乘法（mul），加法（add），虚拟机进一步解释字节码可以这么写：

void exec_bytecode(bytecode){string code_name = bytecode[0]; // 字节码的第一部分，表示操作val code_val_1 = bytecode[1]; // 字节码的第二部分，第一个操作数val code_val_2 = bytecode[2]; // 字节码的第三部分，第二个操作数switch(code_name){case "asg":set_register_val(code_val_1, code_val_2); // 为一个与 code_val_1 关联的寄存器赋值break;case "mul":mul_register_val(code_val_1, code_val_2); // 将 code_val_1 关联的寄存器中的值乘以 code_val_2 然后放回 code_val_1 关联的寄存器中。break;case "add":add_register_val(code_val_1, code_val_2); // 将 code_val_1 关联的寄存器中的值加上 code_val_2 然后放回 code_val_1 关联的寄存器中。break;default:// do something...}
}

某个实现了JIT的虚拟机需要将某一段字节码转化成机器码，为此它需要做这么几件事情：

申请一个可执行内存，将翻译后的机器码放入内存中
每当CPU执行到该函数的时候，虚拟机将CPU的指令寄存器修改到机器码所在的地址

然而在IOS中，第一步的申请可执行内存就是被禁止的行为。

每当提交一个应用程序给Apple时，它会对你的代码做审核和代码签名，标识你的程序所在的地址空间是可执行的。但它不允许你的程序新申请别的可执行内存，因为它绕过了Apple的代码验证。

更详细地说，无论从你的源码所生成的字节码是什么，字节码都不是可执行的。

如果你不采用JIT，最终执行的就是虚拟机中的代码，因为虚拟机已经写好了如何“解释”字节码的程序，你只需要运行这部分程序就可以了，而这部分代码在应用程序提交给Apple的时候就已经做过代码签名验证了。
相反，如果你采用JIT，你为字节码新生成的机器码是新的可执行代码，这在Apple看来是不被允许的。

这也就是为什么Lua的JIT在IOS平台上是不可用的原因，不过这也是后话了。

IOS 和 jit 的后话

IOS禁止jit已经是众所周知了，但是macOS是可以使用JIT的。只需要在申请内存的时候，给系统传递个 MAP_JIT 即可。请参考：
Allow Execution of JIT-compiled Code Entitlement

2020-10-12 补充：上面测试速度的代码例子可能不太准确，但是不同解释器/编译器的速度排序是对的。因为C的编译器在实际使用的时候往往会至少开启-O2级别的优化，做了优化之后，上面for循环中，实际只做了1000遍运算（因为往后，b和a都是重复赋值），所以C的运算结果耗时打印为0。
另外，尽管luajit无法在IOS上使用，但是luajit提供了解释器模式来兼容IOS平台。在windows/linux上，我们可以给luajit加上-joff 参数来使用解释器模式而不是JIT模式。这个测试下来会发现，luajit的解释器依然比lua原生的解释器要快上一倍左右。

这篇关于Unity热更新技术学习——Lua，Luajit的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！