选择合适的java脚本语言

2019-11-18 13:41:03

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供稿：网友

　　选择合适的java脚本语言
--假如你正考虑在java应用中集成脚本解释器，最难得是决定使用那种

摘要：脚本语言已经向java开发者证实了它的价值。它让客户实现应用功能的扩展和界面的个性化，从而程序的价值得以提升。另外，它们可以显著的简化程序开发者的设计任务，通过实现动态定义、装载和评估。对于开发人员，集成一种或多种脚本语言的任务是简单的，从越来越长的可选列表中选出一个确实困难的。本文描述了一些伴随java应用中脚本语言支持的问题，并从不同角度比较了Groovy, JudoScript, Pnuts, JRuby, Jacl, Jython, Rhino和Beanshell，以期能帮助读者作出正确的决定。

三年前，我在javaworld写了一遍叫做“javascripting语言，那种是适合你的？”的文章。当我收集解释器并进行比较时，我尽量选择那些看起来满足苛刻商务需求的。理想状态下，我希望解释器能够方便的扩展应用的用户接口，并且有易读的脚本代码，高可靠，快速，有好的支持和文档，并且是完备的。在那个时候，我把列表限制到了Jacl，Jython，Rhion和BeanShell。

过去的三年中发生了很多变化。可选项不再是很少的几个，不管是动态开发还是直接选择，可选的脚本语言都有一打以上。可靠的选择列表比三年前增多了，现在还包括了Groovy, JudoScript, Pnuts和BeanShell。我们还可以考虑不再这个列表中的其他解释器，但这个列表中，已经足够开发人员自己的所需了。

我预备标准化所有解释器，看看Jacl, Jython, Rhion和BeanShell在2002年后性能有没有提高，并看看Groovy, JudoScript, Jruby和Pnuts同它们比较起来会怎样。我认为，看看不同脚本语言有什么独特之处，有什么非凡的强项和弱点是很有意思的事情。

商务风险

在以前的文章里，我讲述了一些闻名的优秀脚本解释器的资料，并说明了结合脚本解释器时你可能碰到的风险。本文中，我把这些内容简化为一些要点，并根据我在写那些文章之后的经验进行了改进。Java脚本解释器的优点是毋庸置疑的。使用脚本语言编码比使用java简单；脚步语言使程序的应用逻辑和用户界面的推动（drive/驱动？）和扩展成为可能；脚本代码可以违反java应用中类接口而运行，这是非常强大的功能。这样可以轻易的编写程序测试驱动（write test drivers against your PRogram），与编码并编译用于java类的单元测试相比，这是更加快速的。另外，假如用户花时间使用脚本扩展你的应用，他们就作你的工具上进行了投资，这使得你在竞争中多了一件利器。

但是，当在应用中集成jiava脚本解释器时，你必须面对一定的风险。两个主要的风险是，解释器可能成为孤儿，或者是当你把产品装上后，你可能发现解释器的致命缺陷。大多数解释器是通过开源模型动态维护和更新的，在这种情况下，你可以向研究你所发现问题的专家寻求帮助，给解释器打补丁，或者在未来版本中包含你需要的bug-fix（bug修理？）。这是一种安全的赌博，但并不能得到足够保证。假如你正严厉的考虑采用某个特定的解释器，请先看看它的开发站点，看看它的代码的进化，看看上面的流言板，用户的提问都有答案否。这可以帮助你了解代码支持的实际情况。

自我保护的另一格措施是，对你预备采用的任脚本何解释器进行完全测试。一些解释器在发布时包含了一个单元测试集。在测试你的应用中集成的解释器时，这些单元测试可以作为你的更大的测试集中的一部分。在测试解释器和应用之间的集成时，可以剔出自己的工作（you have your work cut out for you），因为脚本解释器有足够的弹性，并向开发人员暴露了足够的功能。你在早期向质量保证投入时间，而不是在应用已经成为产品，当用户需要急切的bug修复时才考虑。

新的竞争者列表

假如你正在寻找一个脚本解释器，你有很多选择。一些解释器支持已经存在的语言，比如Ruby, Python, javascript, Java和Tcl。另外一些解释器，如JudoScript, Groovy和Pnuts，选择了它们自己的类似java的语言语法。在比较不同的解释器，需要进行的最大的选择是，那种脚本语言的语法能很好的适合你的应用。像这种个人偏好发生作用的技术选择，可能在不同的开发人员团队引起激烈的争论。也许本文能有助于解决一些争论。

我收集比较了最近发布的八种不同的脚本解释器。解释器及其版本都在下表中列出。假如你对这些解释器并不熟悉，我还给出了每种解释器功能和开发活动的概要（a thumbnail sketch）。

脚本语言

版本号

简短描述

Jacl

1.3.1

Tcl解释器的java实现。假如你希望在脚本中使用工具包来创建用户接口类，看看Swank工程中的包裹（wrap）java swing 工具的类集。Jacl已经存在较长时间了，并且还在持续改进。

Jython

2.1

Python解释器的java实现。我注重到的一个问题是，已经有很长一段时间没有看到这个解释器的新版本了。但在Jython的网站上，说明了改变这种现状的计划，并且有基金支持。

Rhino

1.6.1

javascript解释器的java实现。它还支持把脚本编译成类文件。它的最新版本在几个月前发布，并加入了xml支持。

JRuby

0.8

Ruby解释器的java实现。它正在发展中，其测试版0.8表现良好。

BeanShell

2.0 beta 2

它是一个java源文件解释器，正在持续的发展和加入新特性。2.0版本提供了完全的普通java源文件解释支持。

Groovy

1.0 beta 9

Groovy是把Python和Ruby的特征加入java类似语法形成的，由很多令人兴奋的特征。可以把脚本直接编译成类文件，对不同的IDE，又很多Groovy插件可供选择，JSR委员会正在制定Groovy的规范。

JudoScript

0.9

它有和javascript类似的编程语法，学习和使用更加轻易。在它的FAQ中提到了它的一个明确目标：“支持对象级，操作系统级和应用级的脚本”。我测试的0.9版运行良好。

Pnuts

1.1 beta 2

Pnuts有和java相似的编程语法，并保持持续更新。它可以把脚本直接编译成java类文件。

第一个指标：性能

未来测试第一项指标，我为每个解释器编写了等价的脚本代码，让他们完成简单的任务集并记录它们执行脚本所花的时间。我的测试脚本主要关注基本操作，如循环，整数比较和大的一维、二维数组分配和初始化。用于各个解释器的测试脚本和运行它们的java程序可以在原文资源部分下载。

在基准测试中最有用的信息是，解释器完成简单任务速度的apples-to-apples比较。假如你重点考虑吞吐量，基准数将十分重要。对每种脚本语言，我尽力编写相识的测试代码。测试使用Java1.4.2在东芝Tecra8100笔记本上运行，CPU为PIII700MHz，内存256MB。启动JVM时使用了默认的堆尺寸。出于向你展示解释器到底有多快还是多慢的爱好，我编写了测试用例的java代码，并在java1.4.2上运行了。测试集包括：

1到1，000，000的计数

1，000，000次整数相等比较

分配并初始化包含100，000个元素的数组

分配并初始化一个500*500的二维数组

在2002年后有提高么？

在告诉你哪个解释器最快之前，我们先看看图1，这个条状图列出了很多耗时任务的结果：1百万次整数相等比较。对2002年文章中讲述的4种脚本解释器，我给出了在Java1.3.1JVM和Java1.4.2上运行所需的时间。非常有趣的是，测试Jython时用的是同一个版本的脚本解释器，结果表明新版JVM上速度提升了25%。在加上我使用了和前一次测试完全相同的硬件，所以可以肯定JVM1.4.2减少了运行基础测试所需的时间。现在看看Rhino，BeanShell和Jacl发生了什么：新版Rhino在1.4.2的JVM上比在1.3.1的JVM上运行的旧版本快乐86%，Jacl的这个数字是76%。可以看出，性能提高了很多。

四项任务的总时间

由于解释器在速度方面都十分相似（至少对我的基准测试是这样），我把各解释器完成四项基准测试所耗的总时间算出来并在图2中给出。

多变的标志

对这些简单测试，Rhino，Pnuts和Jytho始终是最快的，紧跟在后面的时Groovy，然后是JudoScript，然后是其他的。这些性能参数对你是否有用，取决于你希望脚本语言做的事情。假如你的脚本函数包含大量的迭代，并且用户要等待结果，你就需要关注速度最快的解释器，或者你就该考虑用java实现高性能要求的算法，而不是脚本代码。假如你的脚本只需要很少的重复操作，这些解释器速度的差异就不是那么重要了，快速的硬件也会使问题变得不同。

还有一点需要指出的是，即使最快的解释器，完成上面测试所用的时间也是同样功能java代码所用时间的大约40倍。假如速度是你最主要的问题，你必须清楚，最有意义的事情是用java代替脚本代码实现要害算法。

一些脚本解释器支持脚本代码直接编译成字节码。我对这将会产生多大的性能差异非常好奇，所以我进行了另一项测试。我用Rhino脚本解释器把基准测试脚本编译成了字节码，然后我把整个基准测试集用脚本和脚本产生的字节码分别运行了10遍。令人惊异的是，与直接运行脚本相比，脚本码编译成字节码再运行仅仅节省了10%的时间。我最初任务，JVM的魔咒占用了运行测试集的大部分时间，但进一步的检查发现JVM魔咒本身只占测试集运行总时间的20%。简单脚本代码编译成字节码看起来会有积极的意义，但这并不一定是显著提高性能的银弹。也许在更长的或者，更加计算中心的脚本中，会看到不同的结果。

第二个标准：集成难度

第三个标准：许

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