由于JIT、曲轴、类型推断器和数据优化代码，V8的速度很快。标记指针，双精度对象的nan标记。 当然，它会在中间进行正常的编译器优化。

普通的ruby, python和perl引擎都不做这些，只是做了一些基本的优化。

唯一接近的主流虚拟机是luajit，它甚至不做类型推断、常量折叠、nan标记和整数，但使用类似的小代码和数据结构，不像糟糕的语言那么胖。 我的原型动态语言，potion和p2有和luajit相似的特性，并且性能优于v8。有了可选的类型系统，“渐变类型”，你可以很容易地超越v8，因为你可以绕过曲轴。看到飞镖。

已知的优化后端，如pypy或jruby仍然受到各种过度工程技术的影响。

是什么阻碍了Ruby和Python获得V8的Javascript速度?

什么都没有。

好吧，钱。(还有时间、人力和资源，但如果你有钱，这些都是可以买到的。)

V8有一个优秀的、高度专业化的、经验丰富的(因此薪酬很高的)工程师团队，他们在为动态OO语言创建高性能执行引擎方面有几十年的经验(我是单独说的——总的来说更像是几百年的经验)。他们基本上是创建Sun HotSpot JVM(以及其他许多JVM)的同一群人。

首席开发人员Lars Bak已经在vm上工作了25年(所有这些vm都已经发展到V8)，这基本上是他的整个(职业)生涯。一些编写Ruby vm的人甚至不到25岁。

是否有Ruby / Python特性阻碍了V8引擎的优化实现(例如内联缓存)?

考虑到至少IronRuby、JRuby、MagLev、MacRuby和Rubinius都有单态(IronRuby)或多态内联缓存，答案显然是否定的。

现代Ruby实现已经做了大量的优化。例如，对于某些操作，Rubinius的Hash类比YARV的更快。现在，这听起来并不令人兴奋，直到您意识到Rubinius的Hash类是100%纯Ruby实现的，而YARV的Hash类是100%手工优化的C实现的。

所以，至少在某些情况下，Rubinius可以生成比GCC更好的代码!

或者这是谷歌在V8项目中投入的资源问题。

是的。不只是谷歌。V8的源代码已经有25年的历史了。在V8上工作的人还创建了Self VM(迄今为止创建的最快的动态OO语言执行引擎之一)，Animorphic Smalltalk VM(迄今为止创建的最快的Smalltalk执行引擎之一)，HotSpot JVM(有史以来创建的最快的JVM，可能是最快的VM时期)和OOVM(有史以来创建的最高效的Smalltalk VM之一)。

事实上，V8的首席开发人员Lars Bak参与了其中的每一个项目，以及其他一些项目。

因为JavaScript实现不需要关心其绑定的向后兼容性。

Until recently the only users of the JavaScript implementations have been web browsers. Due to security requirements, only the web browser vendors had the privilege to extend the functionality by writing bindings to the runtimes. Thus there was no need keep the C API of the bindings backwards compatible, it was permissible to request the web browser developers update their source code as the JavaScript runtimes evolved; they were working together anyways. Even V8, which was a latecomer to the game, and also lead by a very very experienced developer, have changed the API as it became better.

OTOH Ruby(主要)用于服务器端。许多流行的ruby扩展被编写为C绑定(考虑RDBMS驱动程序)。换句话说，如果不保持兼容性，Ruby就永远不会成功。

今天，这种差异在某种程度上仍然存在。使用node.js的开发人员抱怨很难保持他们的本机扩展向后兼容，因为V8会随着时间改变API(这也是node.js被分叉的原因之一)。IIRC ruby在这方面仍然采取更为保守的方法。

这很大程度上与社区有关。Python和Ruby在很大程度上没有企业支持。没有人会因为全职从事Python和Ruby而获得报酬(特别是他们不会因为一直从事CPython或MRI而获得报酬)。另一方面，V8得到了世界上最强大的IT公司的支持。

此外，V8可以更快，因为对V8的人来说唯一重要的事情是解释器——他们没有标准库可以工作，不需要考虑语言设计。他们只编写解释器。就是这样。

这与知识产权法无关。Python也不是由谷歌的人共同开发的(它的创建者和其他一些提交者一起在那里工作，但他们没有为Python工作而获得报酬)。

Python速度的另一个障碍是Python 3。它的采用似乎是语言开发人员最关心的问题——以至于他们冻结了新语言特性的开发，直到其他实现赶上来。

关于技术细节，我不太了解Ruby，但是Python有很多地方可以使用优化(Unladen Swallow，一个谷歌项目，在失败之前就开始实现这些)。这是他们计划的一些优化。如果CPython实现了像PyPy一样的JIT，我可以看到Python在未来达到V8的速度，但这在未来几年似乎不太可能(现在的重点是采用Python 3，而不是JIT)。

许多人还认为Ruby和Python可以从移除它们各自的全局解释器锁中获益良多。

You also have to understand that Python and Ruby are both much heavier languages than JS -- they provide far more in the way of standard library, language features, and structure. The class system of object-orientation alone adds a great deal of weight (in a good way, I think). I almost think of Javascript as a language designed to be embedded, like Lua (and in many ways, they are similar). Ruby and Python have a much richer set of features, and that expressiveness is usually going to come at the cost of speed.

正如其他人所提到的，Python有一个PyPy形式的高性能JIT编译器。

Making meaningful benchmarks is always subtle, but I happen to have a simple benchmark of K-means written in different languages - you can find it here. One of the constraints was that the various languages should all implement the same algorithm and should strive to be simple and idiomatic (as opposed to optimized for speed). I have written all the implementations, so I know I have not cheated, although I cannot claim for all languages that what I have written is idiomatic (I only have a passing knowledge of some of those).

我没有任何明确的结论，但PyPy是我得到的最快的实现之一，比Node好得多。相反，CPython位于排名最慢的一端。

我刚刚遇到了这个问题，还有一个很大的技术原因导致了性能差异，但没有提到。Python有一个非常强大的软件扩展生态系统，但这些扩展大多数是用C或其他低级语言编写的，以提高性能，并与CPython API紧密相关。

有很多众所周知的技术(JIT、现代垃圾收集器等)可以用来加速CPython的实现，但所有这些技术都需要对API进行重大更改，破坏了过程中的大多数扩展。CPython会更快，但是Python吸引人的很多东西(广泛的软件堆栈)将会丢失。举个例子，有一些更快的Python实现，但与CPython相比，它们几乎没有吸引力。