分享

在GitHub玩耍时，偶然发现了gopher-lua，这是一个纯Golang实现的Lua虚拟机。我们知道Golang是静态语言，而Lua是动态语言，Golang的性能和效率各语言中表现得非常不错，但在动态能力上，肯定是无法与Lua相比。那么如果我们能够将二者结合起来，就能综合二者各自的长处了（手动滑稽。

在项目Wiki中，我们可以知道gopher-lua的执行效率和性能仅比C实现的bindings差。因此从性能方面考虑，这应该是一款非常不错的虚拟机方案。

HelloWorld

这里给出了一个简单的HelloWorld程序。我们先是新建了一个虚拟机，随后对其进行了DoString()解释执行lua代码的操作，最后将虚拟机关闭。执行程序，我们将在命令行看到"HelloWorld"的字符串。

packagemainimport("/yuin/gopher-lua")funcmain(){l:=()()iferr:=(`print("HelloWorld")`);err!=nil{panic(err)}}//HelloWorld

提前编译

在查看上述DoString()方法的调用链后，我们发现每执行一次DoString()或DoFile()，都会各执行一次parse和compile。

func(ls*LState)DoString(sourcestring)error{iffn,err:=(source);err!=nil{returnerr}else{(fn)(0,MultRet,nil)}}func(ls*LState)LoadString(sourcestring)(*LFunction,error){((source),"string")}func(ls*LState)Load(,namestring)(*LFunction,error){chunk,err:=(reader,name)//proto,err:=Compile(chunk,name)//}

从这一点考虑，在同份Lua代码将被执行多次（如在httpserver中，每次请求将执行相同Lua代码）的场景下，如果我们能够对代码进行提前编译，那么应该能够减少parse和compile的开销（如果这属于hotpath代码）。根据Benchmark结果，提前编译确实能够减少不必要的开销。

packageglua_testimport("bufio""os""strings"lua"/yuin/gopher-lua""/yuin/gopher-lua/parse")//编译lua代码字段funcCompileString(sourcestring)(*,error){reader:=(source)chunk,err:=(reader,source)iferr!=nil{returnnil,err}proto,err:=(chunk,source)iferr!=nil{returnnil,err}returnproto,nil}//编译lua代码文件funcCompileFile(filePathstring)(*,error){file,err:=(filePath)()iferr!=nil{returnnil,err}reader:=(file)chunk,err:=(reader,filePath)iferr!=nil{returnnil,err}proto,err:=(chunk,filePath)iferr!=nil{returnnil,err}returnproto,nil}funcBenchmarkRunWithoutPreCompiling(b*){l:=()fori:=0;;i++{_=(`a=1+1`)}()}funcBenchmarkRunWithPreCompiling(b*){l:=()proto,_:=CompileString(`a=1+1`)lfunc:=(proto)fori:=0;;i++{(lfunc)_=(0,,nil)}()}//goos:darwin//goarch:amd64//pkg:glua//BenchmarkRunWithoutPreCompiling-810000019392ns/op85626B/op67allocs/op//BenchmarkRunWithPreCompiling-810000001162ns/op2752B/op8allocs/op//PASS//

虚拟机实例池

在同份Lua代码被执行的场景下，除了可使用提前编译优化性能外，我们还可以引入虚拟机实例池。

因为新建一个Lua虚拟机会涉及到大量的内存分配操作，如果采用每次运行都重新创建和销毁的方式的话，将消耗大量的资源。引入虚拟机实例池，能够复用虚拟机，减少不必要的开销。

funcBenchmarkRunWithoutPool(b*){fori:=0;;i++{l:=()_=(`a=1+1`)()}}funcBenchmarkRunWithPool(b*){pool:=newVMPool(nil,100)fori:=0;;i++{l:=()_=(`a=1+1`)(l)}}//goos:darwin//goarch:amd64//pkg:glua//BenchmarkRunWithoutPool-810000129557ns/op262599B/op826allocs/op//BenchmarkRunWithPool-810000019320ns/op85626B/op67allocs/op//PASS//

Benchmark结果显示，虚拟机实例池的确能够减少很多内存分配操作。

下面给出了README提供的实例池实现，但注意到该实现在初始状态时，并未创建足够多的虚拟机实例（初始时，实例数为0），以及存在slice的动态扩容问题，这都是值得改进的地方。

typelStatePoolstruct{[]*}func(pl*lStatePool)Get()*{()()n:=len()ifn==0{()}x:=[n-1]=[0:n-1]returnx}func(pl*lStatePool)New()*{L:=()//settingtheLuphere.//loadscripts,setglobalvariables,sharechannels,etcreturnL}func(pl*lStatePool)Put(L*){()()=app(,L)}func(pl*lStatePool)Shutdown(){for_,L:={()}}//GlobalLStatepoolvarluaPool=lStatePool{saved:make([]*,0,4),}

模块调用

gopher-lua支持Lua调用Go模块，个人觉得，这是一个非常令人振奋的功能点，因为在Golang程序开发中，我们可能设计出许多常用的模块，这种跨语言调用的机制，使得我们能够对代码、工具进行复用。

当然，除此之外，也存在Go调用Lua模块，但个人感觉后者是没啥必要的，所以在这里并没有涉及后者的内容。

packagemainimport("fmt"lua"/yuin/gopher-lua")constsource=`localm=require("gomodule")()print()`funcmain(){L:=()()("gomodule",load)iferr:=(source);err!=nil{panic(err)}}funcload(L*)int{mod:=((),exports)(mod,"name",("gomodule"))(mod)return1}varexports=map[string]{"goFunc":goFunc,}funcgoFunc(L*)int{("golang")return0}//golang//gomodule

变量污染

当我们使用实例池减少开销时，会引入另一个棘手的问题：由于同一个虚拟机可能会被多次执行同样的Lua代码，进而变动了其中的全局变量。如果代码逻辑依赖于全局变量，那么可能会出现难以预测的运行结果（这有点数据库隔离性中的“不可重复读”的味道）。

全局变量

如果我们需要限制Lua代码只能使用局部变量，那么站在这个出发点上，我们需要对全局变量做出限制。那问题来了，该如何实现呢？

我们知道，Lua是编译成字节码，再被解释执行的。那么，我们可以在编译字节码的阶段中，对全局变量的使用作出限制。在查阅完Lua虚拟机指令后，发现涉及到全局变量的指令有两条：GETGLOBAL（Opcode5）和SETGLOBAL（Opcode7）。

到这里，已经有了大致的思路：我们可通过判断字节码是否含有GETGLOBAL和SETGLOBAL进而限制代码的全局变量的使用。至于字节码的获取，可通过调用CompileString()和CompileFile()，得到Lua代码的FunctionProto，而其中的Code属性即为字节码slice，类型为[]uint32。

在虚拟机实现代码中，我们可以找到一个根据字节码输出对应OpCode的工具函数。

//获取对应指令的OpCodefuncopGetOpCode(instuint32)int{returnint(inst26)}

有了这个工具函数，我们即可实现对全局变量的检查。

packagemain//funcCheckGlobal(proto*)error{for_,code:={switchopGetOpCode(code){_GETGLOBAL:("notallowtoaccessglobal")_SETGLOBAL:("notallowtosetglobal")}}//对嵌套函数进行全局变量的检查for_,nestedProto:={iferr:=CheckGlobal(nestedProto);err!=nil{returnerr}}returnnil}funcTestCheckGetGlobal(t*){l:=()proto,_:=CompileString(`print(_G)`)iferr:=CheckGlobal(proto);err==nil{()}()}funcTestCheckSetGlobal(t*){l:=()proto,_:=CompileString(`_G={}`)iferr:=CheckGlobal(proto);err==nil{()}()}

模块

除变量可能被污染外，导入的Go模块也有可能在运行期间被篡改。因此，我们需要一种机制，确保导入到虚拟机的模块不被篡改，即导入的对象是只读的。

在查阅相关博客后，我们可以对Table的__newindex方法的修改，将模块设置为只读模式。

packagemainimport("fmt""/yuin/gopher-lua")//设置表为只读funcSetReadOnly(l*,table*)*{ud:=()mt:=()//设置表中域的指向为(mt,"__index",table)//限制对表的更新操作(mt,"__newindex",(func(state*)int{("notallowtomodifytable")return0}))=mtreturnud}funcload(l*)int{mod:=((),exports)(mod,"name",("gomodule"))//设置只读(SetReadOnly(l,mod))return1}varexports=map[string]{"goFunc":goFunc,}funcgoFunc(l*)int{("golang")return0}funcmain(){l:=()("gomodule",load)//尝试修改导入的模块iferr:=(`localm=require("gomodule");="helloworld"`);err!=nil{(err)}()}//string:1:notallowtomodifytable

写在最后

Golang和Lua的融合，开阔了我的视野：原来静态语言和动态语言还能这么融合，静态语言的运行高效率，配合动态语言的开发高效率，想想都兴奋（逃。

在网上找了很久，发现并没有关于Go-Lua的技术分享，只找到了一篇稍微有点联系的文章（京东三级列表页持续架构优化—Golang+Lua(OpenResty)最佳实践），且在这篇文章中，Lua还是跑在C上的。由于信息的缺乏以及本人（学生党）开发经验不足的原因，并不能很好地评价该方案在实际生产中的可行性。因此，本篇文章也只能当作“闲文”了，哈哈。

天下数据是国内屈指可数的拥有多处海外自建机房的新型IDC服务商，被业界公认为“中国IDC行业首选品牌”。

天下数据与全球近120多个国家顶级机房直接合作，包括香港、美国、韩国、日本、台湾、新加坡、荷兰、法国、英国、德国、埃及、南非、巴西、印度、越南等国家和地区的服务器、云服务器的服务.