如何看待方舟编译器于 4 月 9 日新增加的开源内容？
首先，他们这次开源的力度确实挺大的，不光是代码，还包括了一些比较核心的组件和设计理念。这对于想要深入了解或者参与到方舟编译器开发的人来说，绝对是个福音。以前很多东西可能只是个“黑箱”，现在大家都能进去瞅瞅了。
最核心的提升，我觉得可以从几个方面看：
对更多语言的支持和融合能力增强： 这次开源的内容，明显能看出方舟在“语言无关”这个方向上又迈进了一大步。它不仅仅是针对鸿蒙 OS 原生的 ArkTS 了，而是开始拥抱更广泛的语言生态。比如，他们提到了一些对其他主流语言的优化策略，以及如何将不同语言的代码更顺畅地集成进来。这对于构建一个真正跨语言、跨平台的开发环境至关重要。你可以想象一下，以后开发者用自己熟悉的语言写代码，然后方舟能帮它们生成高效的机器码，而且这些代码还能和鸿蒙生态内的其他语言无缝协作，这想想就挺酷的。
编译器整体架构的开放与模块化： 他们这次把编译器的内部结构也更清晰地展示了出来，并且进行了模块化的设计。这意味着什么呢？就好比一个汽车制造商，以前只卖整车，现在把发动机、变速箱等核心部件也拿出来让你看了，甚至允许你进行改造和升级。这种开放性使得第三方开发者可以更容易地在方舟编译器的基础上进行二次开发，或者针对特定场景（比如嵌入式设备、高性能计算等）进行定制优化。你不需要从零开始造一个编译器，而是可以在方舟这个坚实的基础上，加装你自己的“配件”。
性能优化技术的具体实现和披露： 这是大家最关心的部分之一了。这次开源内容中，包含了他们一些关键的性能优化技术，比如代码生成、运行时优化、内存管理等等。这些东西到底是怎么实现的，背后有什么样的算法和策略，以前可能只是听个概念，现在可以实实在在地看到代码和文档了。对于想了解“为什么方舟能这么快”的开发者来说，这简直就是一本武林秘籍。你可以去研究它的招式，甚至学以致用，在自己的项目中尝试类似的优化思路。
与生态伙伴的协同能力强化： 所谓的“开源”，不仅仅是代码的公开，更重要的是构建一个社区和生态。通过这次开源，方舟编译器显然是想吸引更多的开发者和企业加入进来，共同参与到这个项目中。这意味着未来会有更多的人发现问题、贡献代码、提出建议，从而推动编译器的快速迭代和完善。这就像一个开源项目，吸引了全世界的程序员一起写代码，它的进步速度往往是惊人的。
那么，这背后透露出什么信息呢？
1. 鸿蒙生态的决心和开放战略： 这次方舟编译器的深度开源，再次印证了鸿蒙生态在构建开放平台上的决心。它不仅仅是想把自己的技术藏起来，而是希望通过开放，吸引更多开发者和生态伙伴，共同构建一个繁荣的生态系统。编译作为底层技术，其重要性不言而喻，方舟编译器开源，意味着整个鸿蒙 OS 的底层能力也在向外界敞开大门。
2. 技术自信和社区驱动的尝试： 愿意把这么核心的技术开源出来，一方面说明他们对自己的技术有信心，另一方面也是希望通过社区的力量来打磨和完善。开源不是一蹴而就的，它需要一个活跃的社区来支撑。能否成功吸引到足够多的开发者参与进来，将是方舟编译器未来发展的重要看点。
3. 与国际主流技术的对标与融合： 很多前沿的编译器技术都源于开源社区（比如 LLVM）。方舟编译器的开源，也是在与国际主流技术进行对标和学习，并且试图将自身的一些创新融入到更广泛的技术社区中。这是一种双向的学习和融合。
当然，也要看到一些挑战：
社区活跃度和贡献质量： 能不能真正形成一个活跃且有贡献能力的社区，是关键。初期可能会有很多关注，但要保持长期的活力，需要持续的投入和良好的社区治理。
兼容性和稳定性： 在支持更多语言、更多场景的同时，如何保证编译器的兼容性和稳定性，也是一个巨大的挑战。
生态转化效率： 开源只是第一步，如何将这些开源的技术有效地转化为鸿蒙生态的实际优势，吸引开发者真正使用并构建应用，还需要很长的路要走。
总的来说，这次方舟编译器开源的内容，绝对是技术层面的一个大动作。它不仅提供了深入研究其技术细节的机会，也为开发者参与到鸿蒙生态的建设中打开了新的通道。未来的方舟编译器，会因为这次开源而变得更加强大和开放，这对于整个鸿蒙生态的发展来说，无疑是注入了一剂强心针。
我个人觉得，这事儿挺值得关注的，也期待看到它能带来什么样的后续影响。
网友意见
观望这个东西几个月了，预期上我是想拿它和 GraalVM 进行对标的，但是……就目前这个发展状况来看，方舟离我的预期还是差距很大。写这篇文章的时候我注意到19年8月华为收购了 Excelsior，也就是 Excelsior JET 的开发公司，所以我对未来方舟能发展起来还是报以期望，但就目前的状况来看，我觉得我是被愚弄了。
单纯技术上来说，方舟编译器并没有什么让人眼前一亮的突破。方舟的低暂停是以 ARC 配合其他兜底的 Tracing GC 算法，以吞吐量换低暂停，类似的策略在 CPyhon 上已经被大规模使用了，对于客户端来说不失为一种不错的选择，不过这种方案在现代 JVM 上有着相当强劲的对手，就是以 Zing C4 GC 为代表的一系列低暂停并发 GC，包括 JDK 11 开始支持的 zgc，以及 Redhat 开发并在 JDK 12 之后被大部分 OpenJDK 发行版内置的 Shenandoah GC。以 zgc 为例，它能够在 8MB ~ 12TB堆内存[1]工作，并确保最大暂停时间低于 10ms，正常工作情况下暂停时间几乎都低于 1ms，作为 Tracing GC 相比 ARC 来说吞吐量上更有优势，配置合理的情况下也不会因为兜底 GC 发生过长暂停 。在 Hotspot 已经有较成熟实现的情况下，未来安卓加入类似 GC 算法的支持的可能性也不小，ARC+Tracing GC 的策略的优势就会大幅度减小。
方舟主打的把 Java 编译成机器码，也就是 AOT 编译，这也是从 GCJ[2] 和 Excelsior JET[3] 到 GraalVM 一直在做的事情。AOT 和 JIT 各有优劣，不过 AOT 的优势：启动速度快、内存占用低，对于客户端应用来说较为重要，但 AOT 也并非什么新鲜玩意，Excelsior JET 和 GraalVM 把这一点都做的比较成熟了，GraalVM 的 aot 编译甚至还能够和 Hotspot 协同工作，JDK 9 以上附带的 jaotc 工具就是基于 GraalVM 的技术实现的。
至于方舟所说的多语言协同，想法很不错，但是官网上
当前方舟编译器支持Java/Kotlin程序字节码的前端输入，其它编程语言的支持（如 C/C++/JS 等）还在规划中
hmmm……实现基础的平台虽然也不是什么简单的事，但是后期实现支持各种语言更是一个大问题。而且，隔壁 GraalVM 不仅也以多语言协同作为核心卖点之一，它用于协同的 Polyglot 机制也已经相对完善，在其上的 Sulong（LLVM 的实现，可以用来运行 C、C++、Rust 等极多语言）也较成熟；Graal.js（JavaScript 的实现）已经与 ECMAScript 2019 规范兼容，性能整体虽然逊于 V8，但预热后的峰值性能也已经有和 V8 相比的能力；GraalPython 处于早期阶段，但也能兼容运行不少 Python 包了，性能也明显强过最常用的 CPython。除了这些，GraalVM 目前还有 Ruby、WASM 和正则的实现，并且都在积极维护更新，致力于和主流实现兼容。方舟设计上没有优势，成熟度还停留在“还在规划中”，差距不言而喻。
当然，技术归技术，目前在安卓上也确实没有成熟的 Java 低暂停+ AOT 的方案，如果方舟能实现的话在成熟度上领先也是很不错的，我报以期望的也是这一点。然而我从官宣一直观望到现在，方舟编译器……至少在我能看见的部分，还是停留在demo的程度上，反而 GraalVM 在 AArch64 平台上日渐成熟，可以在 Android 和 iOS 上工作（Gluon Client Samples），哪怕安卓方面的成熟度，目前方舟公开部分也没什么优势。华为能收购 Excelsior，我相信方舟未来能够积极发展，但是在与其目标和功能相近，成熟度远高于它，并且被 Oracle 和开源社区一起支持的 GraalVM 面前，我认为方舟不说能赶上差距，就算想不被拉开更远都是一件难事。
参考
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