对于大多数动态语言,都支持 eval
这个神奇的函数。这打他们太爷爷 Lisp 开始就支持这种方法。虽然写法(eg: (eval '(+ 1 2 3))
)有稍许不同,但语义是一样的,就是说 eval
函数接受一个字符串类型作为参数,将其解析成语句并混合在当前作用域内运行。但我想大家也都听过这么一句话:
eval is evil.
但是 How evil is eval?那么既然 eval
如此罪恶,那么为什么它仍被那么多动态语言作为接口暴露呢?我们不妨来仔细探讨一下 eval
在使用中究竟会产生什么问题,在日常编程中究竟该不该使用 eval
,如果要用,那么又该如何使用。
说到 eval
第一个会被讨论的当然就是其安全性。比如说,我们现在来实现一个四则运算器:
loop do
print('Expression: ')
puts("result: #{eval gets.chomp}")
end
Expression: 1+1
result: 2
Expression: 2+2
result: 4
Expression: 3*4
result: 12
Expression: 4+(1*1)
result: 6
Awesome! 这段程序实现了全部四则运算的功能!只不过,这东西实现了 不止 四则运算的功能,事实上,它能处理任意 Ruby 语句,实际上这已经是一个 REPL(Read-Eval-Print Loop)了。我们可以运行一些「危险」的代码,比如:
Expression: exit
Process exit with code 0
更实际的应用是,在 JavaScript 中,如果你想要支持 IE7 的话,JSON.parse()
是不被支持的,除非你引入一个 JSON 解析库,最方便的写法就是 eval(json)
,因为毕竟 JSON 也是合法的 JavaScript 语句,这样的方法安全性问题是显然的。
这样的问题不止 eval
有,事实上,所有和字符串打交道的事情,或多或少都有类似的问题。比如「SQL 注入」说到底也就是这么一回事。再比如你在 Ruby 代码中试图操作 git
命令的时候,如果你使用反引号,也可能遇到这样的问题。
不过我们来看下面这个例子:
# gems/rest-client-1.6.7/bin/restclient 摘自《Ruby 元编程(第二版)》第 142 页
POSSIBLE_VERBS = ['get', 'put', 'post', 'delete']
POSSIBLE_VERBS.each do |m|
eval <<-end_eval
def #{m}(path, *args, &b)
r[path].#{m}(*args, &b)
end
end_eval
end
在这个例子中,也使用了 eval
,也在 eval
中拼接了字符串,存在字符串拼接的安全性问题吗?并没有。因为是从常量数组中读取的字符串,并不存在用户任意输入导致注入的问题。
但,我们反过来说,SQL 驱动自带的 query
函数都可能存在注入,难道我们就不用 SQL 了吗?并没有。事实上,注入问题是可以被解决的。如果我们做好对用户输入的 过滤 和 转义 同样也能解决。问题就在于,这么做的成本和 eval
带来的动态性好处,哪个更大的权衡问题。
本来想用中文写这个小标题,但感觉「词法分析器和语法分析器」实在这标题太长了
学过一些《编译原理》都知道,无论是解释器还是编译器,拿到字符串无非就是
词法分析 -> 语法分析 -> 语义检查 -> 生成语法树 -> 代码优化 -> 生成目标代码/执行
使用 eval
函数意味着,你的程序需要在运行时经历全部的这些步骤。通常来说即使是脚本语言,在你加载所有文件初始化运行的过程中。前期步骤通常都已经完成了,只剩下最后一步执行了。不过加入 eval
之后就不一样了。因为 eval
传入的是字符串,所以这意味着它需要对这一部分代码从词法分析开始重新走一遍。事实上,词法分析、语法分析、语义检查并不快。
比如说,我们对比下面的代码
GC.disable # 禁用 GC 以避免后一段代码在运行过程中遭遇 GC 对其不公
time = Time.now.to_f
1000000.times do
rand+rand
end
puts "Without eval: #{Time.now.to_f - time}"
time = Time.now.to_f
1000000.times do
eval('rand+rand')
end
puts "With eval: #{Time.now.to_f - time}"
Without eval: 0.11499691009521484
With eval: 6.516125917434692
慢了 55 倍。如果我们用 Ruby 自带的 profiler 对这两段代码跑一下的话,结果如下:
没有 eval:
% cumulative self self total
time seconds seconds calls ms/call ms/call name
62.15 17.03 17.03 1000000 0.02 0.02 nil#
18.65 22.14 5.11 1 5110.00 27400.00 Integer#times
12.77 25.64 3.50 2000000 0.00 0.00 Kernel#rand
6.42 27.40 1.76 1000000 0.00 0.00 Float#+
0.00 27.40 0.00 2 0.00 0.00 Time.now
0.00 27.40 0.00 2 0.00 0.00 Fixnum#fdiv
0.00 27.40 0.00 2 0.00 0.00 Numeric#quo
0.00 27.40 0.00 2 0.00 0.00 Time#to_f
0.00 27.40 0.00 1 0.00 0.00 Float#-
0.00 27.40 0.00 1 0.00 0.00 Float#to_s
0.00 27.40 0.00 2 0.00 0.00 IO#write
0.00 27.40 0.00 1 0.00 0.00 IO#puts
0.00 27.40 0.00 1 0.00 0.00 Kernel#puts
0.00 27.40 0.00 1 0.00 0.00 TracePoint#enable
0.00 27.40 0.00 1 0.00 0.00 TracePoint#disable
0.00 27.40 0.00 2 0.00 0.00 IO#set_encoding
0.00 27.40 0.00 2 0.00 0.00 Fixnum#+
0.00 27.40 0.00 2 0.00 0.00 Time#initialize
0.00 27.40 0.00 1 0.00 27400.00 #toplevel
有 eval:
% cumulative self self total
time seconds seconds calls ms/call ms/call name
57.58 25.67 25.67 1000000 0.03 0.03 Kernel#eval
16.02 32.81 7.14 1000000 0.01 0.04 nil#
13.14 38.67 5.86 1 5860.00 44580.00 Integer#times
9.17 42.76 4.09 2000000 0.00 0.00 Kernel#rand
4.08 44.58 1.82 1000000 0.00 0.00 Float#+
0.00 44.58 0.00 2 0.00 0.00 Fixnum#fdiv
0.00 44.58 0.00 2 0.00 0.00 Numeric#quo
0.00 44.58 0.00 2 0.00 0.00 Time#to_f
0.00 44.58 0.00 1 0.00 0.00 Float#-
0.00 44.58 0.00 1 0.00 0.00 Float#to_s
0.00 44.58 0.00 2 0.00 0.00 IO#write
0.00 44.58 0.00 1 0.00 0.00 IO#puts
0.00 44.58 0.00 1 0.00 0.00 Kernel#puts
0.00 44.58 0.00 1 0.00 0.00 TracePoint#enable
0.00 44.58 0.00 1 0.00 0.00 TracePoint#disable
0.00 44.58 0.00 2 0.00 0.00 IO#set_encoding
0.00 44.58 0.00 2 0.00 0.00 Fixnum#+
0.00 44.58 0.00 2 0.00 0.00 Time#initialize
0.00 44.58 0.00 2 0.00 0.00 Time.now
0.00 44.58 0.00 1 0.00 44580.00 #toplevel
虽然在 profile 的掺和下,差距被缩小到了几倍之内,但也可以看出 eval
函数自行的语法解析有多么耗时。所以说,如果你的 eval
是一次性运行与加载时候的,比如上面那个 Rest Client 的例子里,问题并不大,但如果你的 eval
是被频繁调用的话,使用 eval
是非常影响性能的,不应该这么使用。
在分析这个问题前,我们先来看两段代码:
#include <cstdio>
void recursion_loop(int count){
printf("Count: %d\n", count);
if (count == 0) {return;}
recursion_loop(count - 1);
}
int main(){
recursion_loop(100000);
return 0;
}
def recursion_loop(count)
puts("Count: #{count}")
return if count == 0
recursion_loop(count - 1)
end
recursion_loop(100000)
为什么第一段代码在 C++ 中可以正确运行(注:需要开启 -O2 编译选项),而第二段代码在 Ruby 下会报错。
/Users/Delton/RubymineProjects/untitled/script4.rb:2:in `puts': stack level too deep (SystemStackError)
from /Users/Delton/RubymineProjects/untitled/script4.rb:2:in `puts'
from /Users/Delton/RubymineProjects/untitled/script4.rb:2:in `recursion_loop'
from /Users/Delton/RubymineProjects/untitled/script4.rb:4:in `recursion_loop'
from /Users/Delton/RubymineProjects/untitled/script4.rb:4:in `recursion_loop'
from /Users/Delton/RubymineProjects/untitled/script4.rb:4:in `recursion_loop'
from /Users/Delton/RubymineProjects/untitled/script4.rb:4:in `recursion_loop'
from /Users/Delton/RubymineProjects/untitled/script4.rb:4:in `recursion_loop'
from /Users/Delton/RubymineProjects/untitled/script4.rb:4:in `recursion_loop'
... 10908 levels...
from /Users/Delton/RubymineProjects/untitled/script4.rb:4:in `recursion_loop'
from /Users/Delton/RubymineProjects/untitled/script4.rb:7:in `<top (required)>'
from -e:1:in `load'
from -e:1:in `<main>'
报错的原因很显然,栈太深了。这个用递归实现的循环,需要建一个深度高达 100000 层深栈。一般的运行时都不会允许这么深的栈。诶?等一下,那为什么在 C++ 中这段代码可以正常运行呢?因为你的 C++ 编译器发现了这是一个「尾递归」,可以进行「尾递归优化」。尾递归可以被优化成一个非递归形式,自然就不需要那么深的栈了。
这就是 词法分析 -> 语法分析 -> 语义检查 -> 生成语法树 -> 代码优化 -> 生成目标代码/执行
的倒数第二步。Ruby 中也有尾递归优化的选项,但默认不开启。开启的话方法也比较复杂,需要用到 InstrctionSequence
这个编译中间码的类,代码如下:
RubyVM::InstructionSequence.compile_option = {
:tailcall_optimization => true,
:trace_instruction => false
}
source = <<-end_source
def recursion_loop(count)
puts("Count: \#{count}")
return if count == 0
recursion_loop(count - 1)
end
recursion_loop(100000)
end_source
RubyVM::InstructionSequence.new(source).eval
注:事实上,这里开启的是尾调用优化,尾调用是尾递归的超集,开启尾调用优化不止会优化尾递归。
但下面这段尾递归代码在即使开启优化的情况下,一样不会得到优化:
def recursion_loop(count)
puts("Count: #{count}")
return if count == 0
eval('recursion_loop(count - 1)')
end
recursion_loop(100000)
这段代码把一个明明是尾递归的情况破坏成了非尾递归。因为编译器静态分析的时候根本不知道你 eval
里是什么东西。怎么可能给你优化?
虽然这个例子非常极端,但其实不止 eval
,比如:
@next_recursion = proc { |count|
recursion_loop(count - 1)
}
def recursion_loop(count)
puts("Count: #{count}")
return if count == 0
@next_recursion.call(count)
end
recursion_loop(100000)
大多数动态方法,都没有办法被静态分析,以提供足够的优化。以至于动态语言的代码优化也一直是一大难点。
总结一下,谈一谈对「eval 魔法」的思考。eval
在元编程里也一直属于接近于禁术的那种类型。就好像核武器一样可怕。在用 eval
的时候要充分认识到可能带来的后果,才能对其进行使用。核国家的战争也不一定非要互相丢核武器,如果常规武器可以解决的,不必如此大动干戈。比如说前面 rest-client 的例子,也可以不用 eval
:
POSSIBLE_VERBS = ['get', 'put', 'post', 'delete']
POSSIBLE_VERBS.each do |m|
define_method(m) do |path, *args, &b|
r[path].send(m, *args, &b)
end
end
也可以解决这样的问题。不过 define_method
的方法,也不能给代码带来静态分析,而这又是在启动时一次性执行的代码,对性能的提升是微乎其微的。所以 rest-client 的 eval
实现并谈不上 evil。
eval
被那么多语言至今沿用,其巨大的灵活性带来的便利是毋庸置疑的。只是说,使用 eval
包括使用任何元编程技巧的时候,都要充分考虑到这么做的可能造成的后果,以免莽撞瞎写,误伤自己。
在 Leetcode #20 括号匹配问题里,有一个可以用 JavaScript 的 eval
实现的魔法写法,非常有趣,大家可以看看开心开心。
/**
* @param {string} s
* @return {boolean}
*/
var isValid = function(s) {
s = s.replace(/\(/g, '+(');
s = s.replace(/\[/g, '+[');
s = s.replace(/\{/g, '+{0:');
s = s.replace(/\)/g, '+0)');
s = s.replace(/\]/g, '+0]');
s = s.replace(/\}/g, '+0}');
try{
eval(s);
} catch(err) {
return false;
}
return true;
};