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引言

Ontology 的 NeoVM 虚拟机新增加了 DCALL、HAS_KEY、KEYS 以及 VALUES 等几条新的指令。因此，基于 NeoVM 的引用性动态语言对象的设计理论上可行，这可使得当前语言的支持能更接近原生语义。对象模型设计的必要性Ontology NeoVM 对用户暴露的对象语义有4种，分别是 bytearray、array、struct 和 map。当前 Python、Go、C#编译器的实现都是直接复用这4种对象语义，这样一来就产生了几个问题：

• 首先，高级语言的基本对象往往不止这几种对象语义，就会出现对象语义多对一的情况。

  不同对象的运算有不同的行为，导致的后果是必须要牺牲其中一种对象的语义。

• 其次， 高级语言对象对应的底层对象，语义不一定是完全对等的。

综上，需要设计一个较通用的对象模型框架，以适应不同语言的语义对象，满足多语言智能合约的支持。以 Python 为例，Python 是引用性的动态类型语言，在编译时获取的信息量较少。当前 Ontology 的 Neptune 编译器已基本实现 Python 的运算逻辑及控制逻辑。静态类型的语言如 Go和C#等，在编译时即可处理类型检查、对象语义区分等问题。但对于 Python 这类动态类型的语言，如果没有较完备的对象内存模型，其表达能力是有限的，不能精确区分不同对象的语义。本文基于 Ontology NeoVM 提出一种引用性动态语言内存模型的设计，作为升级重构 Neptune 以及 Go 编译器和更精确实现其它语言编译器的理论分析。

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对象模型

理论上，底层指令的语义模型需要足够简单抽象，才能满足不同类型语言语义的实现。而且很难有一套指令架构，能满足所有语言语义的运行要求。所以绝大多数高级语言都是重新定义特定的语义模型，构建在特定虚拟机之上运行。而相对底层的语言如 Rust，C 和 C++等则直接编译后运行在 CPU 上。内存对象模型最佳的方式是不直接使用 Ontology NeoVM 的内置语义对象，而是重新根据语言特性设计其对象模型，更精准的语义对开发者更友好。但是重写设计对象语义的代价在于，相同的逻辑实现，会产生数倍于当前实现编译生成的字节码，且编译器的实现会更复杂。当前按照 Python 一切皆对象的语义设计，所有对象使用 map 或者 array 实现。为简化表达，这里假设使用 map 实现对象。map 的第一个 key 为内置的__type__或用编码表示，编译器会检查属性 key 字段不属于系统预留字段。在 Python 中，基本对象类型为：Number、string、List、Tuple、Set、Dict；基本运算符为[](subscript), +/-/*/%///以及 le 等。而这些运算符号是相应对象的成员属性。在运行时，可通过 type 字段，对运算符做不同的语义区分。同样的， 函数也是对象。各对象可用如下结构表示：

{"__type__":"function", "offset":xxx}{"__type__":"int", "__value__":value}{"__type__":"string", "__value__":value}{"__type__":"list", "__value__":lsitvalue}{"__type__":"map", "__value__":mapvalue}

在具体的实现中， 由于字符串会占用较大的字节码空间或影响性能，对于全局结构，可以静态映射为整数表示。

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符号表及重定位

为实现动态类型， 符号表需要保存在运行时环境，即全局运行时对象环境。对于加减乘除等运算，使用对象类型结合运算符名的修饰方式可确定函数对象；而对于对象的其他成员函数，使用对象名结合成员函数名修饰方式。而重定位的时机是编译完成时，所有的函数偏移已确定。在系统构建好全局对象后，立即跳转到重定位函数去处理需要重定位的符号信息。当需要访问对象时，可以正确获取对象的偏移，如函数调用为伪代码：

function args # 可支持动态参数的参数栈结构global object # 获取全局运行时对象push function object index # 将函数对象编码压栈pickitem     # 获取函数对象。pick function object offset # 获取函数偏移DCALL # 跳转

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全局对象的静态映射

由于直接使用符号索引，会导致字节码增大，且 ARRAY 字节码的处理性能相对 map 更高，所以编译时尽量减少符号的压栈，而使用静态符号表的方式，将全局或局部变量，映射为 index，减少字节码的生成，提高性能。同时，在编译时检查出更多的语法错误，如未定义，重复定义等。全局对象可保存在 array 结构中：

[funcobj, classobj, intobj,  stringobj....]

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成员对象访问及对象继承处理

如上所述，全局对象保存在全局运行时环境中，而局部对象保存在函数的局部运行时环境中，某个对象的成员变量在访问之前，该对象已从运行时环境中取出。所以，在当访问成员变量时，根据索引成员变量的 key 即可获取。由于是动态类型，无法在编译时根据信息映射为 index 整数，只能直接使用变量名。伪码如下：

push class objectpush member object  # 编译器根据成员对象名，生成指令dup                  # 复制一份作为临时变量has_Key object        # 判断是否存在jmpifnot label0     # 如果不存在跳转到label0  get inherit object  # 获取继承对象，如果不存在继承继承，则运行时报错swaplebal0:Pickitem            # 如果是函数访问，则需要生成DCALL指令

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运算符实现及重载

由于对象模型的变换，所有的运算符逻辑不能直接使用 NeoVM 的指令逻辑，需要用对应对象的逻辑实现。每个运算符的语义和特定的对象绑定。编译时通过ast获取运算符。对于不同的对象，编译时生成不同的对象运算符函数；运行时根据对象类型的不同跳转到相应的对象处理函数。比如 string 对象的加法和int对象加法，是两个不同的函数实现。所以根据以上方法，任何对象，都可以重载 add 函数，实现对象的新的加法语义定义。其他运算类似。对于系统内建类型，如 Int、string、list、map。都需要在编译时生成内建的运算符处理函数。

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控制逻辑

控制逻辑与对象语义关系不大，但是控制指令在判断时需要将对象转换成 Ontology NeoVM 的 Boolean 或 big.int。

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NeoVM Service 处理

NeoVM service 返回的数据都是 Ontology NeoVM 语义上的， 所以需要根据返回类型的不同，构造为当前设计的对象类型。对 Syscall 的翻译，不能直接使用 Syscall + servicename 的方式。后面还需要加上对应的对象类型构造。而对于 syscall 传入参数是，也需要复原成 Ontology NeoVM 底层语义的对象。

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结论

由于语言语义的多样性，仅仅直接复用 Ontology NeoVM 原生语义，是不能很好的实现支持语言原生语义的。对象模型的设计，可以使得智能合约支持的语言语义更加精确，扩展能力更强，通过优化不断地接近原生语义，对现有的内建对象 int、 string、list、map 支持更丰富精确的原生语义，对开发者更友好。但是，这同时会产生数倍于当前编译器生成的字节码，而且编译器的实现更加复杂。

上期回顾

下列选项表述正确的是？ 

A. Ontology Wasm 只支持使用 Rust 语言开发 

B. Ontology-wasm-cdt-rust 已经封装了链上数据增删改查的操作方法

C. 在使用 Rust 进行 Ontology Wasm 合约开发时，开发者需要自己实现与本体区块链交互的接口 

D. ontio_std 库不提供链上数据的模拟

恭喜@康有为【深耕区块链】@强子 @星钻1  率先答对，请私信后台收件地址

本期互动

下列哪个说法不正确？

A. Ontology NeoVM 对用户暴露的对象语义有4种，分别是 bytearray、array、struct 和 map

B. 当前 Ontology 的 Neptune 编译器已基本实现 Python 的运算逻辑及控制逻辑

C. 内存对象模型最佳的方式是不直接使用 Ontology NeoVM 的内置语义对象，而是重新根据语言特性设计其对象模型

D. 对象模型的设计不会使得相关编译器的实现更加复杂

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