Python 3.15 JIT 重回正轨：社区协作与幸运决策的胜利

【导语2026 年 3 月 17 日消息Python 3.15 的 JIT 提前达成性能目标在 macOS AArch64 和 x86_64 Linux 系统上均有显著提速。回顾其发展历程曾面临诸多困境如今的成功得益于社区协作、幸运决策和优秀团队。】JIT 提前达成性能目标Python 3.15 的 JIT 在 macOS AArch64 系统上提前一年多、在 x86_64 Linux 系统上提前几个月达成性能目标。3.15 版本的 alpha 版 JIT 在 macOS AArch64 上比尾调用解释器快约11 - 12%在 x86_64 Linux 上比标准解释器快5 - 6%。实际范围大概是慢 20% 到快 100% 以上不考虑 unpack_sequence 微基准测试。社区主导推动 JIT 发展2025 年Faster CPython 团队失去主要赞助商项目开启社区管理模式。在剑桥的 CPython 核心冲刺活动中JIT 核心团队制定计划目标是在 3.15 版本中让 JIT 提速 5%在 3.16 版本中提速 10%并实现自由线程支持同时降低关键人物风险。通过将复杂问题分解成可管理的部分如 Brandt 开启多个大型问题将 JIT 优化拆分成简单任务作者借鉴其想法并制定详细说明鼓励新贡献者参与。社区的优化努力使 JIT 在 x86_64 Linux 上的速度从比解释器快 1% 提升到了 3 - 4%。幸运决策助力 JIT 提速在剑桥活动中Brandt 怂恿作者将 JIT 前端重写为跟踪式前端。最初原型效果不佳后因作者误解 Mark 的建议采用双调度机制使 JIT 从慢 6% 提升到几乎没有速度损失最终速度提升了 1.x%还使 JIT 代码覆盖率提高了 50%。另一个幸运决策是尝试消除引用计数。早期 Matt Page 在 CPython 字节码优化器中做了相关工作作者发现 JIT 编译后的代码中引用计数递减操作的分支消耗性能消除分支的工作不仅容易并行化还让人们学习到 JIT 的关键部分。优秀团队保障 JIT 进展基础设施团队虽只有 Savannah 一人但她用壁橱里的四台机器为 JIT 工作每天进行 JIT 运行对反馈循环起到关键作用帮助发现 JIT 性能的回归问题并验证优化效果。Mark 技术出色Diego 负责 ARM 硬件上的 JIT 并致力于让 JIT 对性能分析工具更友好Brandt 为机器代码后端奠定基础降低了新贡献者的参与门槛。交流分享拓宽 JIT 视野作者感谢 CF Bolz - Tereick 教会其关于 PyPy 的知识加入和 Max Bernstein 的友好编译器交流群也让作者保持项目动力。和编译器开发者交流拓宽了作者的视野使其在编写 JIT 方面更出色。编辑观点Python 3.15 JIT 的成功是社区协作、幸运决策和优秀团队共同作用的结果。这不仅为 Python 性能提升带来希望也为开源项目发展提供了可借鉴的模式。