JVM言語の動き方・動かし方 /make-jvm-lang

by Miyakawa Taku

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JVM言語の動き方・動かし方 2019-02-27 JJUGナイトセミナーハッシュタグ: #jjug 宮川拓

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⚫ @miyakawa_taku ⚫ JJUG幹事です ⚫ Salesforceで働いてます ⚫ 奄美出身の力士を応援しています☆ ⚫ オレオレJVM言語Kinkを作っています http://doc.kink-lang.org/ 自己紹介 #jjug 2/127

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背景 Graal+Truffleは素敵みたい Graal+Truffleの素敵さを納得するため、言語処理系のかんどころを分かっときたい #jjug 3/127

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演目言語処理系の構成コンピュータはどのようにプログラムを動かすのか JVMはどのようにプログラムを動かすのか JVM言語処理系の構成: Kinkを題材に #jjug 4/127

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演目言語処理系の構成コンピュータはどのようにプログラムを動かすのか JVMはどのようにプログラムを動かすのか JVM言語処理系の構成: Kinkを題材に #jjug 5/127

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そもそも「言語処理系」ってなに？ #jjug 6/127

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本セッションにおける用語定義書かれたプログラムくりかえし三回: 念仏.唱えるコンピュータ上での実行南無阿弥陀仏南無阿弥陀仏南無阿弥陀仏この間に必要なソフトウェア一式を「言語処理系」と呼ぶことにする #jjug 7/127

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言語処理系の二段階翻訳系 *1 実行系 *1 書かれたプログラム実行に適した表現: 機械語 or バイトコード or ... 実行に適した表現をコンピュータ上で実行 #jjug 8/127

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翻訳系ここはザックリ行きます #jjug 9/127

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翻訳系書かれたプログラム実行に適した表現: 機械語 or バイトコード or ... つまりコンパイラ #jjug 10/127

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翻訳系の中身書かれたプログラムトークン列抽象構文木 (AST) 実行に適した表現字句解析構文解析シンボル解決, 型検査, 最適化,,, " くりかえし ", " 三回 ", " : ", , , (loop 3 (call (var "念仏") "唱える")) #jjug 11/127

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つまり翻訳系は多段階のデータ変換処理プログラマの多くは、似たような処理を作った経験があるはず #jjug 12/127

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データ投入バッチタブ区切りテキストトークン列抽象構文木 (AST) データベース字句解析構文解析マスタ突合, バリデーション,,, "中島敦", "悟浄歎異", 1942, 改行,,, [{"author": "中島敦", "title": "悟浄歎異", "year": 1942},,,] 中島敦悟浄歎異 1942 深沢七郎風流夢譚 1960 ,,, やってることは翻訳系と同じ！ #jjug 13/127

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翻訳系でやっていることは、とても馴染み深いデータ変換処理ただし、型検査や最適化などは、それぞれが一大トピック #jjug 14/127

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実行系こっちが今日のメイン #jjug 15/127

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実行系実行に適した表現をコンピュータ上で実行 #jjug 16/127

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誰が実行する？実行対象実行の担い手機械語のプログラム CPUとOS つまりコンピュータそのもの機械語以外: バイトコード、木構造など実行系のプログラム: JVM, V8, YARVなどコンピュータの真似をする “Java Virtual Machine”! #jjug 17/127

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ここから先は、 ◼ コンピュータがどのようにプログラムを動かすのか ◼ JVMやJVM言語処理系が、どのようにコンピュータを真似するのかを見ていきます #jjug 18/127

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演目言語処理系の構成コンピュータはどのようにプログラムを動かすのか JVMはどのようにプログラムを動かすのか JVM言語処理系の構成: Kinkを題材に #jjug 19/127

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サンプルプログラム N = M + 42 ld x5, &M addi x6, x5, 42 sd x6, &N 書かれたプログラム RISC-Vの機械語プログラム x5, x6: レジスタ &M, &N: 変数の番地 #jjug 20/127

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OSの仕事: ローダ #jjug 21/127

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OS（ローダ）の仕事 1/2 プログラムが使う仮想アドレス空間を確保機械語命令列の領域グローバル変数の領域 100番地 200番地 #jjug 22/127

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OS（ローダ）の仕事 2/2 プログラムをアドレス空間にロード *2 #jjug ld x5, &M addi x6, x5, 42 sd x6, &N ... M N ... 100番地 200番地 204番地 23/127

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CPUの仕事: 計算 #jjug 24/127

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CPU CPUの概念図 *3 レジスタ群演算装置 ( ALU ) メモリデータ用ポート命令用ポート Program Counter +4 番地命令番地入力演算結果データ次の命令へレジスタ : 計算に使う数値を置いておく場所 Program Counter ( PC ) : 実行する命令の番地を表す特殊なレジスタ演算装置 ( ALU ) : 加算器とか除算器とかの回路のかたまり #jjug 25/127

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CPU ld x5, &M レジスタ群演算装置 ( ALU ) メモリデータ用ポート命令用ポート Program Counter +4 1) 100 6) x5 7) +4 3) &M=200 4) &M=200 5) M=3 1) 実行する命令の番地 2) 命令 5) M =3 をロード #jjug 2) 命令をロード 3, 4) M の番地 6) 3 をx5 レジスタに書き込み 7) +4 して次の命令の番地へ 26/127

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CPU addi x6, x5, 42 レジスタ群演算装置 ( ALU ) メモリデータ用ポート命令用ポート Program Counter +4 1) 104 3) x5 8) +4 5) 42 1) 実行する命令の番地 2) 命令 5) 即値をALU に入力 4) x5=3 6) 和=45 7) x6 #jjug 3, 4) x5 =3 をALU に入力 2) 命令をロード 6, 7) 和をx6 レジスタに 8) +4 して次の命令の番地へ 27/127

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CPU sd x6, &N レジスタ群演算装置 ( ALU ) メモリデータ用ポート命令用ポート Program Counter +4 1) 108 5) x6 7) +4 3) &N=204 4) &N=204 6) x6=45 1) 実行する命令の番地 2) 命令 5, 6) x6 =45 をN に書き込み #jjug 3, 4) N の番地 2) 命令をロード 7) +4 して次の命令の番地へ 28/127

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CPUの仕事: 手続き呼び出し #jjug 29/127

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手続き呼び出し高度なプログラムでは、手続きの呼び出しによって処理があちこちにジャンプする foo { ... bar() ... } bar { ... return; } call return #jjug 30/127

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手続きbarを呼び出す jal x1, &bar jal命令は次の2つを実行する 1. PC+4をx1に入れる ⚫ PC+4は、jal命令の次の命令の番地 ⚫ あとでこの戻り番地に戻ってくる 2. PCに&barを入れる ⚫ つまり、barの命令列にジャンプする #jjug 31/127

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手続きbarから戻る jalr x0, x1 #jjug jalr命令は次の2つを実行する 1. PC+4をx0に入れる ⚫ x0は、入れた値が捨てられる特殊なレジスタ ⚫ つまりここでは、PC+4は捨てられる 2. PCにx1を入れる ⚫ x1には、呼び出し元で設定された戻り番地が入っている ⚫ つまり、呼び出し元にジャンプ=returnする 32/127

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OSの仕事: スタックの確保 #jjug 33/127

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呼び出し先でレジスタの値が変えられると、元の処理が続けられないので困る呼び出し前後で、レジスタの元の値を退避しておく領域が必要 → これがスタック領域 #jjug 34/127

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スタックの確保スレッドXのスタック OSはスレッドごとにスタックを確保する #jjug スレッドYのスタックスレッドZのスタック 35/127

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スタックの中身 fooのフレーム barのフレーム callしたら呼び出しの作業領域として「フレーム」を確保する returnしたらフレームを捨てる #jjug スタックの中身のやりくりはプログラムの責任 36/127

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OSの仕事: 動的メモリ確保 #jjug 37/127

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動的メモリ確保 OSは実行中のプログラムの要求に応じて、仮想アドレス空間を動的に割り当てる #jjug 38/127

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小まとめ: コンピュータはどのようにプログラムを動かすのか #jjug 39/127

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プログラムを動かすためにコンピュータは ◼ プログラムのロード ◼ 計算 ◼ 手続き呼び出し＆スタック管理 ◼ 動的メモリ確保などを行います #jjug 40/127

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演目言語処理系の構成コンピュータはどのようにプログラムを動かすのか JVMはどのようにプログラムを動かすのか JVM言語処理系の構成: Kinkを題材に #jjug 41/127

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Java処理系の二段階翻訳系: javac 実行系: JVM Javaソースコード Javaバイトコード Javaバイトコードをコンピュータ上で実行 #jjug 42/127

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実行系はコンピュータの真似をするでも、まったく同じことをする必要はない！ ◼ 抽象度の高い枠組みを提供しても良い ◼ コンピュータの機能が使えるのであれば、そのまま使えば良い ◆ 加算器の回路をシミュレートするより、 add命令を使う方が良い #jjug 43/127

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コンピュータ, JVM, WebAssemblyの比較 #jjug 44/127

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WebAssembly 各種言語をブラウザ上で動かすための実行系の仕様 JVMと位置づけは似ているが、構成はかなり異なる #jjug 45/127

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オブジェクトシステムコンピュータ WebAssembly JVM オブジェクトシステムは存在しない Javaクラス＆インスタンス #jjug 46/127

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メモリ管理コンピュータ WebAssembly JVM フラットなアドレス領域を割り当て GCは存在しないオブジェクトの生成を管理参照関係を追跡して、不要なオブジェクトをGC #jjug 47/127

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手続きの呼び出しコンピュータ WebAssembly JVM アドレスへのジャンプクラスの仮想関数テーブルをルックアップ＆ジャンプまたはinvokedynamicで実行時に呼び出し方法を規定 #jjug 48/127

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スタックコンピュータ WebAssembly JVM 他の呼び出しのフレームも読み書き可能現在の呼び出しのフレーム以外は読み書きできない #jjug 49/127

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計算コンピュータ WebAssembly JVM PC, ALU, レジスタ, ... 仕様は項書換え系実装は様々バイトコードインタプリタ＆JITコンパイラ計算にはさまざまな実現方法がある #jjug 50/127

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計算: 項書換え系 #jjug 51/127

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項書換え系ルールに従って項（式の一部）を書き換える (1+2) * 3 3 * 3 9 項書換え系ですべてのプログラムが表せる！ → ラムダ計算、SKIコンビネータ計算 #jjug 52/127

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項書換え系利点 ◼ データと演算をひとまとめにするので理論的に扱いやすい ◼ 数学っぽくてかっこいい欠点 ◼ 素直に実装すると遅い #jjug 53/127

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計算: Metacircular Interpreter #jjug 54/127

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Meta-circular Interpreter ASTやそれに類する木構造を再帰的に手繰って計算を適用する「ASTを直接評価」という場合はこれのこと #jjug 55/127

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Meta-circular Interpreter 利点 ◼ ホスト言語（実行系を記述する言語）の制御構造が使えるため、実装が楽欠点 ◼ ホスト言語の制御構造に制約される #jjug 56/127

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計算: バイトコードインタプリタ #jjug 57/127

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バイトコードインタプリタ命令列の実行をホスト言語上でエミュレート命令の抽象度は機械語よりも高い ◼ JVMの場合: ◆ new命令: インスタンスを生成 ◆ getfield命令: オブジェクトからフィールドの値を取得 #jjug 58/127

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バイトコードインタプリタ実装のイメージ for (int pc = 0; pc < instructions_len; ++pc) { long insn = instructions[pc]; switch (get_opcode(insn)) { case GETFIELD: obj *obj = datastack[--sp]; sym field_sym = get_operand(insn); datastack[sp++] = obj->get_field(field_sym); break; case SETFIELD: ... } } #jjug 59/127

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バイトコードインタプリタ利点 ◼ Javaの場合、クラスファイルの内容が直接実行できる ◼ スタックを自前で管理する場合、ホスト言語の制御構造ではできないことも実現できる欠点 ◼ コンピュータよりは遅い #jjug 60/127

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計算？: JITコンパイラ #jjug 61/127

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JITコンパイラ実行系に内蔵された翻訳系のプログラム JVM バイトコードインタプリタ Javaバイトコードをコンピュータ上で実行 JITコンパイラ *4 Javaバイトコード機械語の命令列 #jjug 62/127

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JITコンパイラ実行系の実行時に ◼ 機械語の命令列を生成して ◼ コード領域を動的確保して ◼ コード領域に機械語命令列を書き込んで ◼ CPUに実行させる！ #jjug 63/127

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JITコンパイラ利点 ◼ 生成されたコードの実行は速い欠点 ◼ JITコンパイラの実行自体は重い → よく使われる所だけを対象とする #jjug 64/127

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小まとめ: JVMはどのようにプログラムを動かすのか #jjug 65/127

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JVMはコンピュータよりも抽象度の高い枠組みを提供している ◼ オブジェクトシステム ◼ GC ◼ 仮想関数テーブル経由の呼び出し ◼ スタックフレームの保護 JVMの計算はバイトコードインタプリタと JITコンパイラの組み合わせで実現される #jjug 66/127

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演目言語処理系の構成コンピュータはどのようにプログラムを動かすのか JVMはどのようにプログラムを動かすのか JVM言語処理系の構成: Kinkを題材に #jjug 67/127

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そもそも JVM言語処理系ってなに？ #jjug 68/127

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JVM言語処理系本セッションでは ◼ 実行系がJVM上で動く言語処理系、 ◼ または実行系がJVMそのものである言語処理系、 ◼ ただしJava以外のものとしておきます #jjug 69/127

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#jjug JVM言語処理系 Scala, Kotlin, Groovy, JRuby, Jython, Clojure, Kawa, Frege, Eta, BeanShell, Pnuts, ... and Kink! 70/127

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なぜJVM上で処理系を作るの？ #jjug 71/127

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#jjug GC JVMにGCが任せられるマルチスレッドの処理系で実用的に動く GCを作ることは、とてもむずかしい ◼ CRubyやCPythonは、各スレッドを排他的に動かして問題を回避している（Global Interpreter Lock） ◼ Luaの処理系は単一スレッドで動く 72/127

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#jjug 移植性つくった処理系がWindowsでもLinuxでも macOSでも動くのは嬉しい 73/127

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#jjug 性能プログラムをJavaバイトコードに翻訳する場合、JITコンパイルのおかげで速い 74/127

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#jjug Java API リッチなJava APIが使えるリフレクションのおかげで、 JVM言語の側からJava APIを操作することも簡単 75/127

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JVM言語処理系の構成 #jjug 76/127

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基本的な考え方 JVMの性能面の利点を活かすため、 JVMの仕組みをできればそのまま使いたいそのまま使えない場合は ◼ JVMの仕組みとのマッピングを頑張るか、 ◆ invokedynamicはこれを楽にする命令 ◼ それも難しい場合は自前の仕組みを作る #jjug 77/127

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JVM言語処理系の構成の傾向 Scala Kotlin Groovy JRuby Kink 実行系が JVMそのもの実行系に自前の要素が多い #jjug 78/127

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ここから先はKink処理系の実装の中で、 JVMの仕組みのどの部分が ◼ 使えるか ◼ 使えないか ◼ 使える可能性があるかを見ていきます #jjug 79/127

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Kinkとその処理系 #jjug 80/127

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Kinkってこんな言語 :new_dog <- { new_val( 'bark' { 'Bow' } 'howl' { 'Wow' } ) } :Dog <- new_dog stdout.print_line(Dog.bark) # => Bow stdout.print_line(Dog.howl) # => Wow :Another_dog <- new_dog Another_dog:howl <- { 'Grrr' } stdout.print_line(Another_dog.bark) # => Bow stdout.print_line(Another_dog.howl) # => Grrr #jjug Kink言語マニュアル: 特徴 81/127

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Kinkの処理系 kinkコマンド翻訳系実行系 Qcode Kinkソースコード Qcode: 自前のバイトコードを Javaで実装されたインタプリタで実行ひとつのコマンドで翻訳系・実行系をまかなう RubyやPythonなどと同様 #jjug 82/127

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Kinkの処理系: 翻訳系 *5 ソースコードトークン列 AST Qcode Itree Wire 最適化最適化木構造の中間表現フラットな中間表現 #jjug 83/127

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Kinkの処理系: 実行系オブジェクトシステムメモリ管理計算スタック自前継承のないオブジェクトシステム JVMのGCに依存自前のバイトコードインタプリタ自前のスタック管理 #jjug 84/127

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Kink: オブジェクトシステムとメモリ管理 #jjug 85/127

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Kinkは継承のないオブジェクトシステムを採用しています最初のオブジェクト指向言語である Simula Iと同様！ #jjug 86/127

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クラスベースの継承値データ X データ Y クラス親クラスメソッド a メソッド b メソッド b メソッド c instance-of is-a 例: ⚫ Java ⚫ Smalltalk ⚫ Ruby ⚫ C++ #jjug 87/127

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プロトタイプベースの継承値データ X データ Y プロトタイププロトの親メソッド a メソッド b メソッド b メソッド c delegate-to delegate-to 例: ⚫ JavaScript ⚫ SELF ⚫ Io ※ Luaは変わり種 #jjug 88/127

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delegate-to関係、必要？半端な値としての「プロトタイプ」の存在が気持ち悪い言語仕様に現れるべきものじゃなくない？処理系の実装が裏で頑張ればよくない？ #jjug 89/127

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Kinkのオブジェクトシステム値データ X データ Y メソッド a メソッド b メソッド c #jjug 90/127

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#jjug 値をつくる単にnew_val関数を呼び出して値を作る # 色 new_val( 'R' 64 'G' 128 'B' 255 ) 91/127

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#jjug トレイト複数の値で共有するフィールドのかたまりをトレイトと呼ぶ（実体はただの配列） # 色のトレイト :Color_trait <- [ 'lightness' {[:C] (C._max + C._min) // 2 } '_max' {[:C] [C.R C.G C.B].fold(0 COMPARE$max) } '_min' {[:C] [C.R C.G C.B].fold(255 COMPARE$min) } ] 92/127

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#jjug トレイトを使うトレイトはnew_val関数の引数として展開して使う new_val( # 色のトレイトを展開 ... Color_trait 'R' 64 'G' 128 'B' 255 ) 93/127

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意味は下記と同じ #jjug new_val( # トレイトが展開された結果 'lightness' { 省略 } '_max' { 省略 } '_min' { 省略 } 'R' 64 'G' 128 'B' 255 ) このとおり実装すると無駄が多いので、そこは実行系が工夫する 94/127

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どう実装する？ Javaのクラスベースのオブジェクトシステムへのマッピングはしんどい → 自前実装 #jjug 95/127

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オブジェクトシステムの実装 Kinkの値: Valクラス commonVarMapping traitVarMapping ownVarMapping 全ての値に共通のフィールド群（不変）: k1→v1, k2→v2,,, 複数の値に共有されるフィールド群（不変）: k1→v1, k2→v2,,, 値固有のフィールド群（可変）: k1→v1, k2→v2,,, #jjug 96/127

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メモリ管理 Kinkの値: Valクラス commonVarMapping traitVarMapping ownVarMapping k1→v1, k2→v2,,, k1→v1, k2→v2,,, k1→v1, k2→v2,,, 値同士の参照関係はJavaオブジェクトの参照関係にマッピングされている → メモリ管理はJavaのGCに丸投げできる #jjug 97/127

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Kink: 計算とスタック管理 #jjug 98/127

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Kinkは限定継続を使って例外やコルーチンを実現しています #jjug 99/127

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限定継続とはスタックを切り貼りする仕組み Kinkではreset関数とshift関数の組み合わせで限定継続を操作 #jjug 100/127

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reset & shift: 継続の保存 reset: スタック上にタグを打つ tag resetブロック内の処理 tag shift: タグまでの切片を関数(=継続)に保存 tag tag kont = #jjug 101/127

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継続は呼び出せる kont(Val): 継続の呼び出し: 継続に保存されたスタック切片を貼り付けるよその処理 tag #jjug 102/127

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スタックをどう実装する？ JVMのスタックをそのまま使うのは難しい ◼ JVMにはスタックをプログラムから操作する方法がない ※ でも世の中には無茶する人がいる ※ Quasarライブラリは例外とバイトコード変換で無理矢理操作 ※ Project Loomで状況が変わるかも → Kinkは自前のスタックを実装 #jjug 103/127

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計算をどう実装する？ KinkプログラムをJavaバイトコードに翻訳するのは苦労が多そう ◼ 自前のオブジェクトシステム ◆ putfield/getfield命令が使えない ◼ 自前の呼び出しスタック ◆ invoke*命令が使えない → 自前のバイトコードインタプリタ #jjug 104/127

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Kink: 性能 #jjug 105/127

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ベンチマーク: たらいまわし関数 #jjug :tarai <- {(:X :Y :Z) (X <= Y).if_else( { Y } { tarai( tarai(X - 1 Y Z) tarai(Y - 1 Z X) tarai(Z - 1 X Y) ) } ) } tarai(13 6 0) 106/127

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#jjug tarai(13 6 0) 3.8 秒 7.7 秒 12.0 秒 30.3 秒 43.5 秒 Ruby 2.5.1 Python 3.6.7 GNU awk 4.1.4 GNU bc 1.07.1 Kink @ Xeon E5-2699 v4 107/127

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プロファイリング #jjug 紫色の部分がスタック操作バイトコードインタプリタと合わせて、4割～を占める → 自前実行系の限界？ 108/127

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性能改善の余地計算をJVMにプッシュバックすれば性能改善が期待できる、かも ◼ JRuby方式: ◆ 自前バイトコードから JavaバイトコードへのJITコンパイル ◆ 最も実行される部分は、さらにJVMが機械語にJITコンパイルする ◼ Graal+Truffleに期待できる？ #jjug 109/127

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まとめ #jjug 110/127

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JVM言語処理系の構成にはさまざまなバリエーションがある JVMの仕組みがそのまま使えると嬉しい ◼ GC: 自前で作るのは大変！ ◼ JITコンパイラ: 計算が速くなる JVMの仕組みへのマッピングはときに大変 #jjug 111/127

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演目言語処理系の構成コンピュータはどのようにプログラムを動かすのか JVMはどのようにプログラムを動かすのか JVM言語処理系の構成: Kinkを題材に #jjug 112/127

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参考文献 #jjug 113/127

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中田育夫『コンパイラ: つくりながら学ぶ』, 2017 ◼ コンパイラと実行系をつくる ◼ 易しくて良い本 #jjug 114/127

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Abelson, Sussman, Sussman 『Structure and Interpretation of Computer Programs』, 1996 ◼ いわゆる「SICP」 ◼ Scheme言語の上で、Scheme言語の実行系を作ろう！という本 ◼ 5章がバイトコードインタプリタ ◆ 自前のメモリ管理も扱われています #jjug 115/127

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Patterson, Hennessy 『Computer Organization and Design: RISC-V Edition』, 2017 ◼ いわゆる「パタヘネ」 ◆ 「ヘネパタ」は別書なので注意！ ◼ CPUがプログラムをどうやって動かすか、という本 #jjug 116/127

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Pierce『型システム入門』, 訳書2013 ◼ いわゆる「TAPL」 ◼ 型システムの教科書 ◼ 序盤の3章～7章が特にオススメ ◆ 型を導入する準備として、型のない項書換え系が解説されている ◆ 型なしラムダ計算はこれでバッチリ！ #jjug 117/127

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中田育夫『コンパイラの構成と最適化』, 2版, 2009 ◼ 主に最適化の本 ◼ むずかしい #jjug 118/127

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浅井健一「shift/resetプログラミング入門」, 2011 ◼ 限定継続を紹介する文書 #jjug 119/127

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Gasbichler, Sperber 「Final Shift for call/cc: Direct Implementation of Shift and Reset」, 2002 ◼ Scheme処理系に限定継続を実装したよ、という論文 ◼ Kinkにおける限定継続の実装は、3節の「Direct Implementation」に該当する #jjug 120/127

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Chambers, Ungar, Lee 「An Efficient Implementation of SELF」, 1991 ◼ SELF言語の実行系をどうやって高速化したか ◼ ChromeのJSエンジンであるV8でも参考にされています: Fast Property Access #jjug 121/127

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脚注 #jjug 122/127

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*1 翻訳系、実行系次の分け方が普通（中田 (2017)） ◼ 変換系 = Translator ◼ 翻訳系 = Compiler ◼ 通訳系 = Interpreter 変換は翻訳の亜種/一部と割り切りました「通訳」は分かりづらい、「インタプリタ」はソースを直接動かすものと誤解されがち、ということで「実行系」としました #jjug 123/127

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*2 プログラムをロード実際は、プログラムの実行ファイルを、プロセスの仮想アドレス空間にメモリマップします ◼ @akachochin 「Linuxのユーザプロセスのメモリマップについて」, 2017 #jjug 124/127

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*3 CPUの概念図 Patterson, Hennessy (2017) のFigure 4.11を参考にしました #jjug 125/127

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*4 JITコンパイラ Graalの場合、JITコンパイラの入力は Javaバイトコードに限りません #jjug 126/127

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*5 Kinkの翻訳系ソース: FunHelper#compile #jjug 127/127