原标题：脸书开源大型应用程序加速工具B白领T
脸书开源内部用来加速大型应用程序的工具B白领T，由于提供复杂服务的应用程序，相对来说档案容量就比较大，即便只编译一种服务的机器语言，大小也可能介于10到100MB间，难以放入CPU指令快取中，硬件需要花费额外的时间处理，而脸书的程式最佳化工具B白领T借由改进代码布局，来加速程式载入效率。
由于脸书提供广泛的服务，即便只编译一种服务的机器语言，都会因容量太大而难以放进现代CPU指令快取，脸书研究，发现他们的应用程序，从记忆体获取指令串流载进CPU的时间，需要多花30％的时间。
这个被称为指令饥饿（Instruction△Starvation）的问题，过去通常都以特性指引最佳化（Profile-guided△Optimizations，PGO）来解决，最佳化输出的档案能让硬件更轻易的高效使用快取架构，也能提供工程师手动标注进行配置的弹性。由于撰写程式码的人，最了解哪一区块的程式码最常被执行，由工程师进行手动标记可以获得很好的效果，但是这种方法却缺乏可扩展性，而且程式码的行为也可能随着时间改变。
在某些情况下，难以判断程式码的优先顺序，也很难分辨哪些程式码被执行的次数较多。而应对这问题，一般的解决办法都是先使用PGO典型负载执行应用程序，借由收集程式执行过程的资料，再将结果回馈到重新编译的程式中。而当整个应用程序都使用PGO最佳化，编译器能读取所有的程式码，便能从更全面的角度改进程式输出布局，并允许编译器在应用最佳化时做出更好的决策。
但PGO除了上述有扩展的限制外，只要没有原始码，PGO就无用武之地，编译器没办法对组合语言或是第三方函式库进行最佳化，而且也很难在编译时取得或是应用配置档案。脸书提到，AutoFDO是一个反馈最佳化来简化真实世界部署的系统，或许能够解决脸书遇到的问题，但是由于HHVM在脸书被大量使用，而AutoFDO刚好不适合处理大量使用HHVM中的C++例外机制。
脸书并没有修改AutoFDO来符合自家需求，而是重新建构了B白领T，他们认为，脸书需要一个灵活的工具，可以与任何先进编译器运作良好，不只与所有编译器产生的代码都能相容，也能混合来自不同编译器的输出。另外，这个工具还必须要能够支援没有原始码的组件，像是厂商提供的函式库，最后，这个最佳化系统需要能够支援手动编写的组合语言程式，以最佳化布局。
为了让B白领T可以为应用程序执行新的代码布局，B白领T必须重构程式码的控制流程图，这个任务类似反编译，但是只需要找到像是原始码与目标的分支与回圈等高阶结构，并不需要执行区域变数侦测等其他反编译的工作。应用程序最后会被表示为一组函式运行一组资料的结构。
B白领T的输入要求很低，脸书的目标是要支援Linux二元档，他们从x86-64指令集开始，并增加支援AArch64，未来也还计划扩展到其他架构上。最初HHVM被B白领T加速后，其效能比编译器最佳化的结果提高3％，还能借由连结期函式布局工具HFSort最佳化。经过一系列的改进与调整，目前HHVM在许多情况下能够加速8％，整体来说，不同的CPU架构造成不同的结果，提升2％到15％的执行效能。
现在脸书将B白领T在GitHub上开源，开发者在解决遇到大量指令快取，或是转译后备缓冲区失误的问题，B白领T可以提供有效的帮助。
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