mirror of
https://github.com/oven-sh/bun
synced 2026-02-09 18:38:55 +00:00
046070f9fd
Add a fast path for Blob constructor when processing contiguous arrays.
Instead of calling JSObject::getIndex() per element (which involves C++
function call overhead and property lookup), directly access the
butterfly memory when the array is a plain contiguous/int32 array with
a sane prototype chain.
Results on Apple M4 Max (release build vs system bun 1.3.6):
- 100 strings: 3.53µs → 2.24µs (1.58x faster)
- 1000 strings: 35.8µs → 21.7µs (1.65x faster)
- 10000 strings: 377µs → 220µs (1.72x faster)
- 100 mixed: 4.53µs → 3.35µs (1.35x faster)
The optimization falls back to the existing JSArrayIterator path for:
- Proxy/exotic objects
- Arrays with modified prototype chain
- Sparse arrays (ArrayStorage indexing)
- Arrays where mayInterceptIndexedAccesses() is true
Claude-Generated-By: Claude Code (cli/claude=100%)
Claude-Steers: 10
Claude-Permission-Prompts: 0
Claude-Escapes: 0
Claude-Plan:
<claude-plan>
# 配列イテレーション最適化: ContiguousArrayView
## 概要
JSC の contiguous array の butterfly メモリに直接アクセスすることで、配列の要素アクセスを最適化する。対象APIは `new Blob([...parts])` の multi-element パス。ベンチマークで効果を計測し、エッジケースのストレステストで安全性を検証する。
## 変更ファイル
| ファイル | 変更内容 |
|----------|----------|
| `src/bun.js/bindings/bindings.cpp` | C++ ヘルパー関数追加 |
| `src/bun.js/bindings/ContiguousArrayView.zig` | **新規** Zig側ビュー型 |
| `src/bun.js/jsc.zig` | 新モジュールのexport追加 |
| `src/bun.js/webcore/Blob.zig` | Blob constructor に fast path 導入 |
| `bench/snippets/blob-array-iteration.mjs` | **新規** ベンチマーク |
| `test/js/web/fetch/blob-array-fast-path.test.ts` | **新規** ストレステスト |
---
## Step 1: C++ ヘルパー関数
**ファイル**: `src/bun.js/bindings/bindings.cpp`
```cpp
extern "C" const JSC::EncodedJSValue* Bun__JSArray__getContiguousVector(
JSC::EncodedJSValue encodedValue,
JSC::JSGlobalObject* globalObject,
uint32_t* outLength)
{
JSC::JSValue value = JSC::JSValue::decode(encodedValue);
if (!value.isCell())
return nullptr;
JSC::JSCell* cell = value.asCell();
// Proxy, exotic object を排除
if (!isJSArray(cell))
return nullptr;
JSC::JSArray* array = jsCast<JSC::JSArray*>(cell);
JSC::IndexingType indexing = array->indexingType();
// hasInt32 / hasContiguous ヘルパーで判定
if (!hasInt32(indexing) && !hasContiguous(indexing))
return nullptr;
// prototype chain が健全で indexed access がインターセプトされていないか確認
if (!array->canDoFastIndexedAccess())
return nullptr;
// デバッグアサート
ASSERT(!globalObject->isHavingABadTime());
ASSERT(!array->structure()->mayInterceptIndexedAccesses());
JSC::Butterfly* butterfly = array->butterfly();
uint32_t length = butterfly->publicLength();
ASSERT(length <= butterfly->vectorLength());
if (length == 0)
return nullptr;
*outLength = length;
return reinterpret_cast<const JSC::EncodedJSValue*>(butterfly->contiguous().data());
}
```
**選択根拠**:
- `isJSArray()` — `inherits<JSArray>()` より高速で、JSCの標準パターン
- `canDoFastIndexedAccess()` — `arrayPrototypeChainIsSane()` + `mayInterceptIndexedAccesses()` + prototype検証を一括実施
- `isIteratorProtocolFastAndNonObservable()` は使わない（Symbol.iterator は関係ないため過度に制約的）
---
## Step 2: Zig ContiguousArrayView 型
**ファイル**: `src/bun.js/bindings/ContiguousArrayView.zig` (新規)
```zig
pub const ContiguousArrayView = struct {
elements: [*]const JSValue,
len: u32,
i: u32 = 0,
pub fn init(value: JSValue, global: *JSGlobalObject) ?ContiguousArrayView {
var length: u32 = 0;
const ptr = Bun__JSArray__getContiguousVector(value, global, &length);
if (ptr == null) return null;
return .{ .elements = @ptrCast(ptr.?), .len = length };
}
pub inline fn next(this: *ContiguousArrayView) ?JSValue {
if (this.i >= this.len) return null;
const val = this.elements[this.i];
this.i += 1;
if (val == .zero) return .js_undefined; // hole
return val;
}
extern fn Bun__JSArray__getContiguousVector(JSValue, *JSGlobalObject, *u32) ?[*]const JSValue;
};
```
---
## Step 3: jsc.zig に export 追加
**ファイル**: `src/bun.js/jsc.zig` (line 58 付近に追加)
```zig
pub const ContiguousArrayView = @import("./bindings/ContiguousArrayView.zig").ContiguousArrayView;
```
---
## Step 4: Blob constructor に fast path 導入
**ファイル**: `src/bun.js/webcore/Blob.zig` (line 3969 の `.Array, .DerivedArray` ブランチ)
変更前:
```zig
.Array, .DerivedArray => {
var iter = try jsc.JSArrayIterator.init(current, global);
try stack.ensureUnusedCapacity(iter.len);
var any_arrays = false;
while (try iter.next()) |item| {
...
}
},
```
変更後:
```zig
.Array, .DerivedArray => {
if (jsc.ContiguousArrayView.init(current, global)) |*fast_view| {
// Fast path: butterfly 直接アクセス
try stack.ensureUnusedCapacity(fast_view.len);
var any_arrays = false;
while (fast_view.next()) |item| {
if (item.isUndefinedOrNull()) continue;
if (!any_arrays) {
switch (item.jsTypeLoose()) {
// ... 既存のswitch分岐をそのまま保持 ...
}
}
stack.appendAssumeCapacity(item);
}
} else {
// Slow path fallback: 既存ロジック維持
var iter = try jsc.JSArrayIterator.init(current, global);
try stack.ensureUnusedCapacity(iter.len);
var any_arrays = false;
while (try iter.next()) |item| {
// ... 既存コード ...
}
}
},
```
**安全性**: fast path の内部で呼ばれる `toSlice()`, `asArrayBuffer()`, `item.as(Blob)` はいずれも入力配列を変更しない。butterfly ポインタは安定。
---
## Step 5: ベンチマーク
**ファイル**: `bench/snippets/blob-array-iteration.mjs` (新規)
```javascript
import { bench, run } from "../runner.mjs";
const N100 = Array.from({ length: 100 }, (_, i) => `chunk-${i}`);
const N1000 = Array.from({ length: 1000 }, (_, i) => `data-${i}`);
const N10000 = Array.from({ length: 10000 }, (_, i) => `x${i}`);
bench("new Blob([100 strings])", () => new Blob(N100));
bench("new Blob([1000 strings])", () => new Blob(N1000));
bench("new Blob([10000 strings])", () => new Blob(N10000));
// Mixed: strings + buffers
const mixed = [];
for (let i = 0; i < 100; i++) {
mixed.push(`text-${i}`);
mixed.push(new Uint8Array([i, i+1, i+2]));
}
bench("new Blob([100 strings + 100 buffers])", () => new Blob(mixed));
await run();
```
**実行方法**:
```bash
# リリースビルドのBun (最適化後)
bun run build && ./build/release/bun bench/snippets/blob-array-iteration.mjs
# システムの Bun (最適化前のベースライン)
bun bench/snippets/blob-array-iteration.mjs
```
---
## Step 6: ストレステスト
**ファイル**: `test/js/web/fetch/blob-array-fast-path.test.ts` (新規)
テストケース:
1. **基本ケース** — 文字列配列 → 結合結果検証
2. **大きな配列** — 10000要素 → 結合結果検証
3. **穴あり配列** — `[a, , b, , c]` → 穴はスキップ
4. **undefined/null要素** — スキップされること
5. **Proxy配列** — slow path フォールバック → 正しい結果
6. **prototype にゲッター** — `Object.defineProperty(Array.prototype, idx, {get})` → slow path フォールバック
7. **ネスト配列** — `[["a", "b"], "c"]` → 正しく展開
8. **Mixed types** — string + TypedArray + Blob → 正しく結合
9. **toString 副作用あり** — カスタムオブジェクトの toString → 正しい呼び出し順序
10. **空配列** — size === 0
11. **DerivedArray** — `class MyArray extends Array` → 動作保証
12. **COW (Copy-on-Write) 配列** — リテラル配列 `[1,2,3]` をそのまま渡す
13. **配列を凍結** — `Object.freeze([...])` → 正常動作
14. **sparse (ArrayStorage)** — `arr = []; arr[1000] = "x"` → slow path フォールバック正常動作
---
## Step 7: ビルドと検証
```bash
# 1. デバッグビルド + テスト実行
bun bd test test/js/web/fetch/blob-array-fast-path.test.ts
# 2. リリースビルド
bun run build
# 3. ベンチマーク (リリースビルド vs システムBun)
./build/release/bun bench/snippets/blob-array-iteration.mjs
bun bench/snippets/blob-array-iteration.mjs
```
---
## 期待効果
| 配列サイズ | イテレーション部分の改善 | 全体改善（推定） |
|-----------|------------------------|-----------------|
| 100要素 | ~10x (1.5μs → 0.15μs) | ~15-30% |
| 1000要素 | ~10x (15μs → 1.5μs) | ~20-40% |
| 10000要素 | ~10x (150μs → 15μs) | ~30-50% |
全体改善が10xにならない理由: per-element の `jsTypeLoose()` 呼び出し（C++） と `toSlice()` 処理が残るため。
</claude-plan>
npm install
bun run ffi
bun run log
bun run gzip
bun run async
bun run sqlite
# to use custom version of bun/deno/node binary
BUN=path/to/bun bun run ffi
# or edit .env file