我正在寻找关于如何优化 LuaJIT 2 的 Lua 代码的良好指南。它应该关注 LJ2 的细节，比如如何检测哪些跟踪正在编译，哪些没有编译等。
有什么建议吗？收集 Lua ML 帖子的链接可以作为答案（在此处总结这些链接的奖励积分。）
更新：我已将标题文本从“分析”指南更改为“优化”指南，因为这样更有意义。
【问题讨论】：
Mike 最近为 LuaJIT 创建并发布了一个出色的轻量级分析器，您可以在 here 找到它。
wiki 在这方面增加了几页，尤其是 this one，其中详细介绍了原始答案中未提及的一些额外内容，并且基于 Mike 的 mailing list post。
LuaJIT 最近推出了自己的 wiki 和 mailing list，伴随着这样的事情而来的是更多关于加速 LuaJIT 代码的宝石。
现在 wiki 很薄（但一直在寻找添加到它的人），然而，最近添加的一个很棒的页面是 a list of NYI functions。 NYI 函数会导致 JIT 退出并回退到解释器，因此很明显应该在 hotpath 上尽可能避免 NYI 函数，尤其是在循环中。
邮件列表中一些感兴趣的主题：
并且只是重复下面所说的内容（因为它很有帮助），-jv 是性能调整的最佳工具，它也应该是您进行故障排除时的第一站。
我怀疑您实际上会发现很多，主要是因为 LJ2 仍处于测试阶段，因此大多数配置文件都是天真的完成的，因为没有针对 LJ2 特定事物（如跟踪记录器）的调试挂钩。
从好的方面来说，新的 FFI 模块确实允许直接调用高分辨率计时器（或分析 API，如 VTune/CodeAnalyst），您可以通过这种方式进行分析，但更多需要扩展 LJ2 JIT 核心，这不应该太难了，因为代码很清楚并且有注释。
一个跟踪记录器命令行参数（取自here）：
-jv 和 -jdump 命令是用 Lua 编写的扩展模块。他们 主要用于调试 JIT 编译器本身。为一个 它们的选项和输出格式的描述，请阅读 源代码开头的注释块。它们可以在 源码分发的lib目录或安装在jit下 目录。默认情况下，这是 /usr/local/share/luajit-2.0.0-beta8/jit 在 POSIX 系统上。
这意味着您可以使用命令中的模块代码来形成 LuaJIT 2 的分析模块的基础。
随着问题的更新，这变得更容易回答了。那么让我们从源头开始吧，LuaJIT.org:
在手动优化代码之前，最好检查一下 JIT 的优化调优资源：
编译
从Running页面我们可以看到设置JIT参数的所有选项，为了优化，我们关注-O选项。 Mike 立即告诉我们启用所有优化对性能的影响最小，因此请确保在 -O3（现在是默认设置）中运行，因此对我们来说真正有价值的唯一选项是 JIT 和 Trace 阈值。
这些选项非常特定于您正在编写的代码，因此除了默认值之外没有通用的“最佳设置”，但不用说，如果您的代码有很多循环，请尝试循环展开并计时执行时间（但如果您正在寻找冷启动性能，则在每次运行之间刷新缓存）。
-jv 还有助于避免知道 issues/'fallbacks' 会导致 JIT 退出。
除了FFI tutorial 中的一些小花絮之外，该网站本身并没有提供太多关于如何编写更好或更优化的代码：
函数缓存
函数的缓存在 Lua 中是一个很好的性能提升器，但在 LuaJIT 中不太重要，因为 JIT 自己完成了大部分这些优化，需要注意的是 FFI C 的缓存函数不好，最好缓存它们所在的命名空间。
页面示例：
不好：
local funca, funcb = ffi.C.funcb, ffi.C.funcb -- Not helpful!
local function foo(x, n)
for i=1,n do funcb(funca(x, i), 1) end
end
好：
local C = ffi.C -- Instead use this!
local function foo(x, n)
for i=1,n do C.funcb(C.funca(x, i), 1) end
end
FFI 性能问题
Status 部分详细介绍了降低代码性能的各种构造和操作（主要是因为它们未编译，而是使用 VM 回退）。
现在我们转到所有 LuaJIT gem 的 源，Lua mailing list：
Avoiding C Calls and NYI Lua calls in loops：如果您希望 LJ2 跟踪器启动并提供有用的反馈，您需要避免跟踪编译器无法执行的 NYI（尚未实现）函数或 C 调用。因此，如果您有任何可以导入 lua 并在循环中使用的小型 C 调用，请导入它们，最坏的情况它们可能比 C 编译器实现“慢 6%”，最好的情况是更快。
李>Use linear arrays over ipairs：根据 Mike 的说法，与其他方法相比，pairs/next 总是会更慢（其中还有一个关于跟踪器符号缓存的小知识）。
Avoid nested loops：每个嵌套级别都需要额外的一次跟踪，并且优化程度会稍低，特别是避免迭代次数较少的内部循环。
You can use 0-base arrays：Mike 在这里说，与标准 Lua 不同，LuaJIT 对基于 0 的数组没有性能损失。
Declare locals in the most inner scope as possible: 没有真正的解释为什么，但 IIRC 这与 SSA 活力分析有关。还包含一些关于如何避免过多本地人的有趣信息（这会破坏活力分析）。
Avoid lots of tiny loops：这会扰乱展开的启发式算法，并会减慢代码速度。
小花絮：
分析工具可用于普通 Lua，但是，有一个较新的项目与 LuaJIT 正式兼容（我怀疑它会考虑任何 LuaJIT 功能）luatrace。 Lua wiki 在optimization tips 上也有一个普通 Lua 页面，需要在 LuaJIT 下测试它们的有效性（这些优化中的大部分可能已经在内部执行），但是，LuaJIT 仍然使用默认 GC，这就离开了作为手动优化收益仍然可以很大的一个领域（直到 Mike 添加了他在这里和那里提到的自定义 GC）。
LuaJIT 的源代码包含一些用于调整 JIT 内部的设置，但是，这些设置需要大量测试来调整它们以适应特定代码， 事实上，完全避免它们可能会更好，尤其是对于那些 不熟悉 JIT 的内部结构。
【讨论】：
-jv -jdump 神奇的键，它确实打印了一些有用的信息。
我过去使用过ProFi，发现它非常有用！
【讨论】：
不是您想要的，但我已经对 jit.* 跟踪工具进行了一些逆向工程。下面的内容有点粗糙、不准确、可能会发生变化并且非常不完整。我很快就会在luatrace 中开始使用它。这些函数在几个 -j 库文件中使用。 dump.lua 可能是一个不错的起点。
jit.attach
您可以使用jit.attach 将回调附加到许多编译器事件。可以调用回调：
使用jit.attach(callback, "event") 设置回调并使用jit.attach(callback) 清除相同的回调
传递给回调的参数取决于所报告的事件：
callback(func)。 func 是刚刚录制的函数。callback(what, tr, func, pc, otr, oex)
what 是对跟踪事件的描述：“flush”、“start”、“stop”、“abort”。适用于所有活动。tr 是跟踪号。不可用于冲洗。func 是被跟踪的函数。可用于启动和中止。pc 是程序计数器 - 正在记录的函数的字节码编号（如果这是一个 Lua 函数）。可用于启动和中止。otr start：父跟踪号，如果这是边跟踪，中止：中止代码（整数）？oexstart：父trace的退出号，abort：中止原因（字符串）callback(tr, func, pc, depth)。第一个参数与跟踪启动相同。 depth 是当前字节码的内联深度。callback(tr, ex, ngpr, nfpr)。
tr 和之前一样是跟踪号ex 是出口号ngpr 和 nfpr 是在出口处活动的通用和浮点寄存器的数量。jit.util.funcinfo(func, pc)
当从 jit.attach 回调传递 func 和 pc 时，
jit.util.funcinfo 返回有关函数的信息表，
很像debug.getinfo。
表格的字段是：
linedefined：至于debug.getinfo
lastlinedefined：至于debug.getinfo
params: 函数接受的参数个数stackslots: 函数局部变量使用的栈槽数upvalues: 函数使用的上值数bytecodes: 编译函数的字节码数gcconsts: ??nconsts: ??currentline：至于debug.getinfo
isvararg: 如果函数是可变参数函数`source：至于debug.getinfo
loc：描述源和当前行的字符串，如 "ffid：函数的快速函数id（如果是1）。在这种情况下，只有上面的 upvalues 和下面的 addr 有效addr：函数的地址（如果不是Lua函数）。如果是 C 函数而不是快速函数，则只有上面的 upvalues 有效【讨论】：