![]()
01 ![]()
如图所示，Roma框架是我们自主研发的动态化跨平台解决方案，已支持iOS，android，web三端。目前在京东金融APP已经有200+页面，200+乐高楼层使用，为保证基于Roma框架开发的业务可以零成本、无缝运行到鸿蒙系统，需要将Roma框架适配到鸿蒙系统。 Roma框架是基于JS引擎运行的，在iOS系统使用系统内置的JavascriptCore，在Android系统使用V8，然而，鸿蒙系统当时却没有可以执行Roma框架的JS引擎，因此需要移植一个JS引擎到鸿蒙平台。 02 JS引擎选型
JS引擎选型
| 引擎名称 | 应用代表 | 公司 |
|---|---|---|
V8 | Chrome/Opera/Edge/Node.js/Electron | |
| SpiderMonkey | firefox | Mozilla |
| JavaScriptCore | Safari | Apple |
| Chakra | IE | Microsoft |
| Hermes | React Native | |
| JerryScript/duktape/QuickJS | 小型并且可嵌入的Javascript引擎/主要应用于IOT设备 | - |
V8移植工具选型
我们的开发环境各式各样可能系统是Mac，Linux或者Windows，架构是x86或者arm，所以要想编译出可以跑在鸿蒙系统上的v8库我们需要使用交叉编译，它是在一个平台上为另一个平台编译代码的过程，允许我们在一个平台上为另一个平台生成可执行文件。这在嵌入式系统开发中尤为常见，因为许多嵌入式设备的硬件资源有限，不适合直接在上面编译代码。
gn + ninja的构建流程如下：
1. CMake简介
cmake的构建流程如下：
2. CMake中的交叉编译设置
创建一个名为toolchain.cmake的文件，并在其中定义工具链的路径和设置：
# 设置C和C++编译器set(CMAKE_C_COMPILER "/path/to/c/compiler")set(CMAKE_CXX_COMPILER "/path/to/cxx/compiler")# 设置链接器set(CMAKE_LINKER "/path/to/linker")# 指定目标系统的类型set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm)# 其他与目标平台相关的设置 # ...
在执行cmake命令构建时，使用-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE参数指定工具链文件的路径：
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/path/to/toolchain.cmake /path/to/source这样，CMake就会使用工具链文件中指定的编译器和设置来为目标平台生成代码。
1. builtin
1.1 builtin是什么
1.2 builtin是如何生成的
例如v8源码中字节码Ldar指令的实现如下：
IGNITION_HANDLER(Ldar, InterpreterAssembler) {TNode<Object> value = LoadRegisterAtOperandIndex(0);SetAccumulator(value);Dispatch();}
上述代码只在V8的编译阶段由mksnapshot程序执行，执行后会产出机器码（JIT），然后mksnapshot程序把生成的机器码dump下来放到汇编文件embedded.S里，编译进V8运行时（相当于用JIT编译器去AOT）。
上述Ldar指令dump到embedded.S后汇编代码如下：
Builtins_LdarHandler:.def Builtins_LdarHandler; .scl 2; .type 32; .endef;.octa 0x72ba0b74d93b48fffffff91d8d48,0xec83481c6ae5894855ccffa9104ae800.octa 0x2454894cf0e4834828ec8348e2894920,0x458948e04d894ce87d894cf065894c20.octa 0x4d0000494f808b4500001410858b4dd8,0x1640858b49e1894c00000024bac603.octa 0x4d00000000158d4ccc01740fc4f64000,0x2045c749d0ff206d8949285589.octa 0xe4834828ec8348e289492024648b4800,0x808b4500001410858b4d202454894cf0.octa 0x858b49d84d8b48d233c6034d00004953,0x158d4ccc01740fc4f64000001640.octa 0x2045c749d0ff206d89492855894d0000,0x5d8b48f0658b4c2024648b4800000000.octa 0x4cf7348b48007d8b48011c74be0f49e0,0x100000000ba49211cb60f43024b8d.octa 0xa90f4fe800000002ba0b77d33b4c0000,0x8b48006d8b48df0c8b49e87d8b4cccff.octa 0xcccccccccccccccc90e1ff30c48348c6.byte 0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc
builtin在v8源代码v8\src\builtins\builtins-definitions.h中定义，这个文件还include一个根据ignition指令生成的builtin列表以及torque编译器生成的builtin定义，一共1700+个builtin。每个builtin，都会在embedded.S中生成一段代码。builtin生成的v8源代码在：v8\src\builtins\setup-builtins-internal.cc文件，其中BUILTIN_LIST宏内定义了所有的builtin，并根据其类型去调用不同的参数，参数有BUILD_CPP, BUILD_TFJ...这些，定义了不同的生成策略，这些参数去掉前缀代表不同的builtin类型（CPP, TFJ, TFC, TFS, TFH, BCH, ASM）。
直接生成机器码，ASM和CPP类型builtin使用这种方式（CPP类型只是生成适配器）
先生成turbofan的graph（IR），然后由turbofan编译器编译成机器码，除ASM和CPP之外其它builtin类型都是这种
例如Array.isArray使用torque语言实现如下：
namespace runtime {extern runtime ArrayIsArray(implicit context: Context)(JSAny): JSAny;} // namespace runtimenamespace array {// ES #sec-array.isarrayjavascript builtin ArrayIsArray(js-implicit context: NativeContext)(arg: JSAny):JSAny {// 1. Return ? IsArray(arg).typeswitch (arg) {case (JSArray): {return True;}case (JSProxy): {// TODO(verwaest): Handle proxies in-placereturn runtime::ArrayIsArray(arg);}case (JSAny): {return False;}}}} // namespace array
TNode<JSProxy> Cast_JSProxy_1(compiler::CodeAssemblerState* state_, TNode<Context> p_context, TNode<Object> p_o, compiler::CodeAssemblerLabel* label_CastError) {// other code ...if (block0.is_used()) {ca_.Bind(&block0);ca_.SetSourcePosition("../../src/builtins/cast.tq", 162);compiler::CodeAssemblerLabel label1(&ca_);tmp0 = CodeStubAssembler(state_).TaggedToHeapObject(TNode<Object>{p_o}, &label1);ca_.Goto(&block3);if (label1.is_used()) {ca_.Bind(&label1);ca_.Goto(&block4);}}// other code ...}
Builtins_ArrayIsArray:.type Builtins_ArrayIsArray, %function.size Builtins_ArrayIsArray, 214.octa 0xd10043ff910043fda9017bfda9be6fe1,0x540003a9eb2263fff8560342f81e83a0.octa 0x7840b063f85ff04336000182f9401be2,0x14000007d2800003540000607110907f.octa 0x910043ffa8c17bfd910003bff85b8340,0x35000163d2800020d2800023d65f03c0.octa 0x540000e17102d47f7840b063f85ff043,0xf94da741f90003e2f90007ffd10043ff.octa 0x17ffffeef85c034017fffff097ffb480,0xaa1b03e2f9501f41d2800000f90003fb.octa 0x17ffffddf94003fb97ffb477aa0003e3,0x840000000100000002d503201f.octa 0xffffffff000000a8ffffffffffffffff.byte 0xff,0xff,0xff,0xff,0x0,0x1,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc,0xcc
在这个过程中，JIT编译器turbofan同样干的是AOT的活。
2. snapshot
一般我们将负责编译的机器称为host，编译产物运行的目标机器称为target。
本文使用的host机器是Mac M1 ，Xcode版本Version 14.2 (14C18)
鸿蒙IDE版本：DevEco Studio NEXT Developer Beta5
鸿蒙SDK版本是HarmonyOS-NEXT-DB5
目标机器架构：arm64-v8a
调用本地编译器，编译一个Mac M1版本mksnapshot可执行程序
执行上述mksnapshot生成鸿蒙平台arm64指令并dump到embedded.S
调用鸿蒙sdk的工具链，编译链接embedded.S和v8的其它代码，生成能在鸿蒙arm64上使用的v8库
1. 首先安装cmake及ninja构建工具
鸿蒙sdk自带构建工具我们可以将它们加入环境变量中使用
2. 编写交叉编译V8到鸿蒙的CMakeList.txt
总共有1千多行，部分CMakeList.txt片段：
3. 使用host本机的编译工具链编译
mkdir build$ cd build$ cmake -G Ninja ..$ ninja 或者 cmake --build .
首先创建一个编译目录build，打开build执行cmake -G Ninja ..生成针对ninja编译需要的文件。
下面是控制台打印的工具链配置信息，使用的是Mac本地xcode的工具链：
查看build文件夹下生成的产物：
torque编译.tq文件生成的c++代码在torque-generated目录中：
mksnapshot程序自身的编译生成及执行在CMakeList.txt中的配置代码如下：
4. 使用鸿蒙SDK的编译工具链编译
因为在编译target平台的v8时中间生成的bytecode_builtins_list_generator，torque，mksnapshot可执行文件是针对target架构的无法在host机器上执行。所以首先需要把上面在host平台生成的可执行文件拷贝到/usr/local/bin，这样在编译target平台的v8过程中执行这些中间程序时会找到/usr/local/bin下的可执行文件正确的执行生成针对target的builtin和snapshot快照。
cp bytecode_builtins_list_generator torque mksnapshot /usr/local/bin$ mkdir ohosbuild #创建新的鸿蒙v8的编译目录$ cd ohosbuild#使用鸿蒙提供的工具链文件$ cmake -DOHOS_STL=c++_shared -DOHOS_ARCH=arm64-v8a -DOHOS_PLATFORM=OHOS -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/Applications/DevEco-Studio.app/Contents/sdk/HarmonyOS-NEXT-DB5/openharmony/native/build/cmake/ohos.toolchain.cmake -G Ninja ..$ ninja 或者 cmake --build .
1. 新建native c++工程
2. 导入v8库
将v8源码中的include目录和上面编译生成的.a文件放入cpp文件夹下
3. 修改cpp目录下CMakeList.txt文件
设置c++标准17，链接v8静态库
4. 添加napi方法测试使用v8
导出c++方法
使用TypeScript编程，遵循严格的类型化编程规则；
构建的时候将TypeScript直接编译为Bytecode，而不是生成JS文件，这样运行的时候就省去了Parse以及生成Bytecode的过程；
运行的时候，需要先将Bytecode编译为对应CPU的汇编代码；
由于采用了类型化的编程方式，有利于编译器优化所生成的汇编代码，省去了很多额外的操作。
将V8移植到鸿蒙系统是一个巨大的嵌入式范畴工作，涉及交叉编译、CMake、CLang、Ninja、C++、torque等各种知识，虽然我们经历了巨大挑战并掌握了V8移植技术，但出于应用包大小、稳定性、兼容性、维护成本等维度综合考虑，如果华为系统能内置V8，对Roma框架及业界所有依赖JS虚拟机的跨端框架都是一件意义深远的事情，通过和华为持续沟通，鸿蒙从API11版本提供了一个内置的JS引擎，它实际上是基于v8的封装，并提供了一套c-api接口。
Roma框架是一个涉及JavaScript、C&C++、Harmony、iOS、Android、Java、Vue、Node、Webpack等众多领域的综合解决方案，我们这里有各个领域优秀的小伙伴共同前行，大家如果想深入了解某个领域的具体实现，可以随时留言交流~
