背景
WebAssembly 在最近几年里可以说是如火如荼了。从基于 LLVM 的 Emscripten ，到尝试打造全流程工具链的 binaryen ，再到 Rust 社区出现的wasm-bindgen……现在 webpack 4 已经内置了wasm的引入，甚至连 Go 社区也不甘落后地推出了相关的计划。
作为一个普通的前端开发者，我虽然一直在关注它的发展，但始终没有直接操刀使用的机会。直到最近，我们想使用 crc32 算法做一些字符串校验时，我想看看 WebAssembly 是否能够在这项计算任务上，比原生 JavaScript 更具有性能优势。
有关 crc32
crc32 算法是一个专门用于 校验数据 是否被意外篡改的算法。它在计算量上比md5 、 sha 这类密码学信息摘要算法要小很多，但修改任何一个字节，都会引起校验和发生变化。crc32 并不是密码学安全的，构造两组校验和相同的数据并不困难。因此，crc32 适合用在意外篡改的检查上，而不适合用在对抗人工篡改的环境下。
在原理上， crc32 可以被看作是使用数据对某个选定的数字（Polynomial，常被缩写为“Poly”，实际是一个生成数字的多项式简写形式），进行某种形式的除法。除法产生的余数，就是校验和。具体的算法原理略微复杂一些，大家可以参考这篇《无痛理解CRC》。
不同的数字会对算法有很强的影响。在计算机领域，有好几个不同的数字在不同的领域采用。gzip 用的 crc32 的数字，就和 ext4 文件系统用的不同。
历史上， crc32 的算法也被改进过多次。从最简单的逐位计算，到采用查找表进行优化，再到使用多张查找表优化，其性能被提升了数百倍之多。关于这点，大家可以在 Fast CRC32 上查看详情。对于大部分场景，我们追求性能而不是代码体积，因此尽可能利用查找表，能够让算法发挥最强的性能。
要想对比 JS 版和 Rust 版 crc32 的性能差距，首先要排除掉算法实现不同带来的影响。因此，下面我在进行性能对比时所采用的 crc32 算法，都是我自己参考第三方代码来写的，并不直接采用现成的包。
不过由于 crc32 的实现版本太多，这里只挑取其中性能较好同时查找表体积适中的 Slicing-by-8 实现来写。
用 JavaScript 写一个 crc32
现在我们新建一个crc32.js文件，存放我写的 crc32 。这种 crc32 的实现需要进行两个步骤，第一个步骤是生成查找表：
// crc32.js
const POLY = 0xedb88320;
const TABLE = makeTable(POLY);
const TABLE8 = (function () {
const tab = Array(8);
for (let i = 0; i < 8; i++) {
tab[i] = new Uint32Array(256);
}
tab[0] = makeTable(POLY);
for (let i = 0; i <= 0xFF; i++) {
tab[1][i] = (tab[0][i] >>> 8) ^ tab[0][tab[0][i] & 0xFF];
tab[2][i] = (tab[1][i] >>> 8) ^ tab[0][tab[1][i] & 0xFF];
tab[3][i] = (tab[2][i] >>> 8) ^ tab[0][tab[2][i] & 0xFF];
tab[4][i] = (tab[3][i] >>> 8) ^ tab[0][tab[3][i] & 0xFF];
tab[5][i] = (tab[4][i] >>> 8) ^ tab[0][tab[4][i] & 0xFF];
tab[6][i] = (tab[5][i] >>> 8) ^ tab[0][tab[5][i] & 0xFF];
tab[7][i] = (tab[6][i] >>> 8) ^ tab[0][tab[6][i] & 0xFF];
}
return tab;
})();
function makeTable(poly) {
const tab = new Uint32Array(256);
for (let i = 0; i < 256; i++) {
let crc = i;
for (let j = 0; j < 8; j++) {
if (crc & 1 === 1) {
crc = (crc >>> 1) ^ poly;
} else {
crc >>>= 1;
}
tab[i] = crc;
}
}
return tab;
}这个步骤我放在模块全局了，因为查找表只需要生成一次，后面实际进行 crc32 的计算时，只读就可以了。
第二个步骤就是 crc32 本身的计算：
// 续crc32.js
// 读取和拼装32位整数
function readU32(buf, offset) {
return buf[0 + offset] + ((buf[1 + offset]) << 8) + ((buf[2 + offset]) << 16) + ((buf[3 + offset]) << 24);
}
// 实际计算
function crc32(buf) {
let crc = ~0;
let leftLength = buf.byteLength;
let bufPos = 0;
while (leftLength >= 8) {
crc ^= readU32(buf, bufPos);
crc = TABLE8[0][buf[7 + bufPos]] ^
TABLE8[1][buf[6 + bufPos]] ^
TABLE8[2][buf[5 + bufPos]] ^
TABLE8[3][buf[4 + bufPos]] ^
TABLE8[4][(crc >>> 24) & 0xFF] ^
TABLE8[5][(crc >>> 16) & 0xFF] ^
TABLE8[6][(crc >>> 8) & 0xFF] ^
TABLE8[7][crc & 0xFF];
bufPos += 8;
leftLength -= 8;
}
for (let byte = 0; byte < leftLength; byte++) {
crc = TABLE[(crc & 0xFF) ^ buf[byte + bufPos]] ^ (crc >>> 8);
}
return ~crc;
}
module.exports = crc32;为方便未来对比，我将这个函数导入并重新命名，然后搭建一个对比测试的环境：
// index.js
const Benchmark = require('benchmark');
const crc32ByJs = require('./crc32');
// 导入测试文本数据
const testSource = fs.readFileSync('./fixture/jquery.js.txt', 'utf-8');
const text = testSource;
// 为了屏蔽掉编码带来的性能影响，我预先就将字符串编码
const textInU8 = stringToU8(text);
// 辅助工具函数，帮我们把字符串编码 的二进制数据
function stringToU8(text) {
return Buffer.from(text, 'utf8');
}注意，这里虽然使用了 UTF-8 ，但其实也可以选择其他的编码，比如 UTF-16 或者 UTF-32，只不过 UTF-8 的支持更加广泛一些，另外不必关心字节序，也更方便于解码。
现在我们可以开始搞 WebAssembly 版的 crc32ByWasm了。
WebAssembly 与 Rust
WebAssembly 本身是非常类似机器码的一种语言，它紧凑且使用二进制来表达，因此在体积上天然有优势。但要让开发者去写机器码，开发成本会非常高，因此伴随着 WebAsssembly 出现的还有相应的人类可读的文本描述—— S 表达式描述：
(module
(type $type0 (func (param i32 i32) (result i32)))
(table 0 anyfunc)
(memory 1)
(export "memory" memory)
(export "add" $func0)
(func $func0 (param $var0 i32) (param $var1 i32) (result i32)
get_local $var1
get_local $var0
i32.add
)
)S表达式已经比机器码可读性强很多了，但我们能使用的依然是一些非常底层的操作，比较类似汇编语言。因此，目前更常见的玩法，是将其他编程语言编译到 WebAssembly，而不是直接去写 WebAssembly 或者 S 表达式。
Rust 社区在这方面目前进展比较不错，有专门的工作小组来支持这件事。我虽然之前没有太多 Rust 经验，但这次非常想利用社区的工作成果，以避开其他语言生成 WebAssembly 的各种不便。
打造 Rust 工具链
Rust 社区和 JavaScript 社区有一些相似，大家都是乐于在工程化上投入精力，并致力于提升开发舒适度的群体。搭建一个 Rust 开发环境其实非常简单，总共只需要3步：
- 下载并安装
rustup。这一步和安装nvm差不多。 - 使用
rustup来安装和使用nightly版的 rust。这一步相当于使用nvm安装具体的 Node.js 版本 - 继续使用
rustup，下载安装名为wasm32-unknown-unknown的编译目标。这一步是rust独有的了，不过实际上任何能交叉编译的编译器，都要来这么一遍。
这里稍微说一下什么叫做“交叉编译”。
正常来讲，如果我在 Linux x86 的系统里安装一套 C++ 编译器，那么当我使用这套编译器生成可执行程序的时候，它生成的就是本机能用的程序。那如果我有一台 Windows 的机器，却没有在其中安装任何编译器，该怎么办呢？这时，如果有一套 C++ 编译器能在 Linux x86 上运行，但产生的代码却是执行在 Windows 上的，这套编译器就是交叉编译工具了。相对应的，这个过程就叫做交叉编译。
如之前所说， WebAssembly 是一种机器码，那么用 Rust 编译器（本来生成的是macOS或者Linux x86的可执行程序）生成它，自然就是一种交叉编译了。
这个过程整理成脚本就是如下的样子了：
# 执行完这句话以后，和安好nvm一样，要在命令行里引入一下 rustup
curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh
rustup toolchain install nightly # 安装 nightly 版 rust
rustup target add wasm32-unknown-unknown # 安装交叉编译目标注意，不同的平台上的Rust安装过程可能略有差异，届时需要根据具体情况来做调整。明确自己所用的 Rust 版本非常重要，因为 Rust 对 WebAssembly 的支持还在早期阶段，一些工程化的代码随时可能发生变化。在写这篇文章时，我所用的 Rust 版本为 rustc 1.28.0-nightly (2a1c4eec4 2018-06-25)。
创建一个 Rust 项目
安装好 Rust 之后，会自带一个名为 cargo 的命令行。cargo 是 Rust 社区的包管理命令行工具，比较类似于 Node.js 社区的 npm 。创建 Rust 项目可以直接使用 cargo 进行：
cargo new crc32-example这样我们就可以在当前目录下创建一个新目录 crc32-example，并在其中初始化好了我们的代码。cargo 默认会新建两个文件，分别是 Cargo.toml 和 lib.rs（具体代码可参见文末的源码），他们的作用分别是：
Cargo.toml相当于是 Rust 社区的package.json，用于存放依赖描述和一些项目元信息。lib.rs是代码的入口文件，以后我们写的 Rust 代码就会放在其中。
下面我们会详细说说 WebAssembly 的调用。
Node.js 调用 WebAssembly
Node.js 不同的版本对 WebAssembly 支持各不相同，在我自己的测试中发现，Node.js 8.x的支持就算是比较稳定了，因此后面我都会用 Node.js 8.x 来写。
WebAssembly 在 JavaScript 中如何调用的文章在网上比较多了，大家可以自己搜索参考一下，这里我只列出一些核心，不做具体的介绍了。
WebAssembly 在 JavaScript 当中可以被看作是一种特殊“模块” ，这个模块对外导出若干函数，同时也能接受 JavaScript 向其中导入函数。由于 JavaScript 自己的内存管理是通过垃圾回收器来自动做的，而其他一些静态语言通常是开发者手动管理内存，WebAssembly 当中所用的内存，需要从普通的 JavaScript 内存中区分开来，单独开辟和管理。
在使用 WebAssembly 时，首先要对其进行初始化。初始化的时候，JavaScript 引擎会校验 WebAssembly 的合法性，并将单独开辟内存、导入函数，和模块进行关联。 这个过程变成代码的话，就是如下的样子：
// 续index.js
const wasmFile = fs.readFileSync('./target/wasm32-unknown-unknown/release/wasm_crc32_example.wasm');
const wasmValues = await WebAssembly.instantiate(wasmFile, {
env: {
memoryBase: 0,
tableBase: 0,
// 单独开辟的内存
memory: new WebAssembly.Memory({
initial: 0,
maximum: 65536,
}),
table: new WebAssembly.Table({
initial: 0,
maximum: 0,
element: 'anyfunc',
}),
// 导入函数，如果要在 Rust 当中使用任何 JavaScript 函数，都要像这样导入
logInt: (num) => {
console.log('logInt: ', num);
},
},
});WebAssembly.instantiate 将返回一个 Promise 对象，对象内部我们关心的是instance 属性，它就是初始化后可用的 WebAssembly 对象了：
// 续index.js
const wasmInstance = wasmValues.instance;
const {
// 将 WebAssembly 导出的函数 crc32 重命名为 crc32ByWasm
// 因为我们已经有一个 JavaScript 的实现，以防混淆
crc32: crc32ByWasm,
} = wasmInstance.exports;
const text = testSource;
const checksum = crc32ByWasm(text);上面的代码尝试使用 WebAssembly 导出的函数，来计测试文本的校验和。
然而，这种代码其实是行不通的。最大的问题在于，WebAssembly 是没有真正的字符串类型的。
WebAssembly 在当前的设计中，能够使用类型其实只有各种类型的数字，从8位整数到64位整数都有。但这里面没有布尔值，也没有字符串等相对比较有争议的类型。
因此，在 JavaScript 和 WebAssembly 之间传递字符串，要靠开辟出的内存来进行辅助传递。
有 C 编程基础的同学可能这里会比较容易理解，这个字符串的传递，其实就是把 JavaScript 中的字符串，编码为 UTF-8 ，然后逐字节复制到内存当中：
// 续index.js
function copyToMemory(textInU8, memory, offset) {
const byteLength = textInU8.byteLength;
const view = new Uint8Array(memory.buffer);
for (let i = 0; i < byteLength; i++) {
view[i + offset] = textInU8[i];
}
return byteLength;
}实际在使用内存块时，往往需要更加精细的内存管理，以便同一块内存块可以尽可能地多次使用而又不破坏先前的数据。
上面的memory来自wasmInstance.exports，所以我们的代码需要稍微调整一下了：
// 续index.js
const {
// 注意这里需要导出的 memory
memory,
crc32: crc32ByWasm,
} = wasmInstance.exports;
const text = "testSource";
const textInU8 = stringToU8(text);
const offset = 10 * 1024;
const byteLength = copyToMemory(textInU8, memory, offset);
crc32ByWasm(offset, byteLength);注意crc32ByWasm的第一个参数，这个参数所代表的含义是字符串数据在内存块的偏移量。
在进行测试时，我发现内存块的开头有时会出现其他数据，因此这里我偏移了 10KB ，以防和这些数据发生冲突。我没有深究，但我觉得这些数据很有可能是 WebAssembly 机器码附带的数据，比如查找表。
用 Rust 写一个 crc32
Rust 社区有自己的包管理工具，同时也有自己的依赖托管网站，我在其中找到了crc32这个模块。但如同前面所说，我们希望这次做性能测试的时候，能够排除算法实现差异带来的影响，因此 Rust 版的 crc32 我没有直接使用它，而是自己从rust-snappy 里复制出来了一份相似的实现，然后稍微做了些改动。
算法的实现和 JavaScript 差不多，因此不详细贴在这里了，唯独这个实现的导出，可能大家会有些不解，因此我下面稍作一些解释，剩下的大家看文末的源码就可以了：
// no_mangle 标记会告知编译器，crc32 这个函数的名字和参数不要进行改动
// 因为我们要保持这个函数的接口对 WebAssembly 可用
#[no_mangle]
pub extern fn crc32(ptr: *mut u8, length: u32) -> u32 {
// std::slice::from_raw_parts 对于编译器来说会产生不可知的后果，这里需要 unsafe 来去除编译器的报错
unsafe {
// 将我们传递进来的偏移量和长度，转化为 Rust 当中的数组类型
let buf : &[u8] = std::slice::from_raw_parts(ptr, length as usize);
return crc32_internal(buf);
}
}每一行的含义基本都写在注释里了，这里面唯一比较难理解概念，大概是unsafe 了。
Rust 这门语言的设计哲学当中包含一项“内存安全”。也就是说，使用 Rust 写出的代码 ，都应该不会引发内存使用上带来的问题。Rust 做到这一点，靠的是编译器的静态分析，这就要求所有内存使用，在编译时就确定下来。但是在我们的代码当中，我们需要使用 WebAssembly 当中的内存块，而内存块的实际情况，是在运行时才真正能够确定的。
这种矛盾就体现在我们需要 Rust 信任我们传递过来的“偏移量”上。因此这段代码需要被标记为 unsafe，以便让编译器充分地信任我们所写的代码。
Benchmark 与性能调优
好了，现在 WebAssembly 版的代码和 JavaScript 版的代码都有了，我想看看他们谁跑的更快一些，所以弄了个简单的 benchmark ：
// 续index.js
const suite = new Benchmark.Suite;
const offset = 10 * 1024;
const byteLength = copyToMemory(textInU8, memory, offset);
suite
.add('crc32ByWasm', function () {
crc32ByWasm(offset, byteLength);
})
.add('crc32ByJs', function () {
crc32ByJs(textInU8);
})
.on('cycle', function (event) {
console.log(String(event.target));
})
.on('complete', function () {
console.log('Fastest is ' + this.filter('fastest').map('name'));
})
.run({
'async': true
});是骡子是马拉出来溜溜了！
crc32ByJs x 22,444 ops/sec ±1.20% (83 runs sampled)
crc32ByWasm x 37,590 ops/sec ±0.90% (89 runs sampled)
Fastest is crc32ByWasm太好了，性能有67%的提升。现在我们可以证明 WebAssembly 版的 crc32 确实比 JavaScript 版的快了。
但这里还有一个问题被忽略了，那就是如果我们要使用 WebAssembly 版的 crc32 ，我们就不得不将其复制到 WebAssembly 的内存块中；而如果我们使用 JavaScript 版本的就不必这样。于是，我又重新做了一次性能测试，这次我在测试中充分考虑了内存复制：
crc32ByJs x 21,383 ops/sec ±2.36% (80 runs sampled)
crc32ByWasm x 34,938 ops/sec ±0.86% (84 runs sampled)
crc32ByWasm (copy) x 16,957 ops/sec ±1.74% (79 runs sampled)
Fastest is crc32ByWasm可以看出，增加了内存复制和编码之后，WebAssembly 版本的性能跌落非常明显，和 JavaScript 相比已经没有优势了。不过这是 Node.js 当中的情况，浏览器中会不会有什么不同呢？于是我尝试了一下在浏览器中进行测试。
在浏览器中尝试 WebAssembly
除了IE，其他比较先进的浏览器都已经支持了 WebAssembly。这里我就使用 Chrome 67 来进尝试。
这里，浏览器和 Node.js 环境差别不大，只是字符串的编码，没有 Buffer 帮我们去做了，我们需要调用 API 来进行：
function stringToU8(text) {
const encoder = new TextEncoder();
return encoder.encode(text);
}Webpack 4虽然已经支持了 WebAssembly ，但为了能够自定义初始化 WebAssembly 模块，我还是采用了单独的arraybuffer-loader 来加载 WebAssembly 模块。具体的配置和代码可以参考我的源码。
测试结果是，JavaScript 版的 crc32 更慢了， JavaScript 版的实现虽然看起来比带内存复制的 WebAssembly 版更快，但优势不明显：
crc32ByJs x 10,801 ops/sec ±1.28% (52 runs sampled)
crc32ByWasm x 28,142 ops/sec ±1.13% (51 runs sampled)
crc32ByWasm (copy) x 11,604 ops/sec ±1.16% (54 runs sampled)
Fastest is crc32ByWasm考虑到实际在业务中使用时，几乎总是要进行内存复制的，WebAssembly 版本的 crc32 即使在计算上有优势，也会被内存问题给掩盖，实用性大打折扣。
在某些情况下 Webpack 4 自带的 uglify 会产出带有语法错误的文件，因此在实际测试时我关掉了 uglify 。
优化尺寸
执行性能上的对比暂时告一段落了，但我们前端工程师除了关注执行性能外，还关注模块的实际体积。
在 webpack 打包时，我刻意留意了 WebAssembly 相关文件的打包，结果令人大跌眼镜：
webpack v4.12.0
6d1b9c1ec10ef7b04017
size name module status
489 B 0 (webpack)/buildin/global.js built
32.4 kB 1 ./fixture/jquery.js.txt built
879 kB 2 ./target/wasm32-unknown-unknown/release/wasm_crc32_example.wasm built
1.8 kB 8 ./crc32.js built
497 B 10 (webpack)/buildin/module.js built
2.25 kB 12 ./browser.js built
size name asset status
1.03 MB main app.js emitted
Δt 3837ms (7 modules hidden)结果中， wasm_crc32_example.wasm 占据了令人惊讶的 879 kB。而 crc32.js 只占 1.8 kB。
说好的更紧凑的二进制呢！区区一个 crc32 怎么会这么大呢？顺着社区的指引，我开始使用 wasm-gc 来尝试优化体积。
使用之后的情况：
webpack v4.12.0
0f45cfd553d632ac59ce
size name module status
489 B 0 (webpack)/buildin/global.js built
32.4 kB 1 ./fixture/jquery.js.txt built
313 kB 2 ./target/wasm32-unknown-unknown/release/wasm_crc32_example.wasm built
1.8 kB 8 ./crc32.js built
497 B 10 (webpack)/buildin/module.js built
2.25 kB 12 ./browser.js built
size name asset status
459 kB main app.js emitted
Δt 3376ms (7 modules hidden)wasm_crc32_example.wasm 的体积被缩减到了 313 kB。但我还是觉得不够满意——我明明也就写了几十行代码而已。为此我借助 twiggy 检查了生成的 wasm 文件包含什么：
Shallow Bytes │ Shallow % │ Item
───────────────┼───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
227783 ┊ 34.62% ┊ "function names" subsection
87802 ┊ 13.34% ┊ data[0]
21853 ┊ 3.32% ┊ data[1]
4161 ┊ 0.63% ┊ core::num::flt2dec::strategy::dragon::format_shortest::hf5755820aea88984
3471 ┊ 0.53% ┊ core::num::flt2dec::strategy::dragon::format_exact::hc11617164ea3324a
3466 ┊ 0.53% ┊ dlmalloc::dlmalloc::Dlmalloc::malloc::hc22818825fdee93b
2325 ┊ 0.35% ┊ core::num::flt2dec::strategy::grisu::format_shortest_opt::he434a538cbbb5c09
2247 ┊ 0.34% ┊ <std::net::ip::Ipv6Addr as core::fmt::Display>::fmt::hee517e812c10fa59注意，分析结果已经过精简。实际分析结果非常冗长，这里只截取了最有助于判断的部分。
从分析结果里可以看出，尺寸占比最大的是函数名。另外，大量我们没有使用到的函数，也在文件当中包含了。比如 std::net::ip::Ipv6Addr ，我们根本没用到。
为什么会这样呢？最大的问题在于我们引入了 std 这个 “包装箱”（英文为 crate，Rust 社区对包的称呼）。
引入 std 的原因主要在两方面。
首先，在初始化 crc32 查找表时，代码采用了 lazy_static 这个包装箱提供的功能，它能够初始化一些比较复杂的变量——比如我们的查找表。但其实查找表是固定的，我完全可以写成纯静态的。这个 lazy_static 是从 rust-snappy 里复制的，现在可以我干掉它，自己在源码中直接写出构造好的查找表。
其次，我们代码里使用了 std::slice::from_raw_parts 这个来自 std 的方法，来把指针转换为数组。对于我这个 Rust 新手来说，这个就有些懵了。为此，我专门在 StackOverflow 上求解了一番，换用 core::slice::from_raw_parts 来进行转换。
这样，我们就可以摆脱掉 std 了：
实际摆脱掉 std 需要多做一些其他事情，大家可以在源码的src/lib-shrinked.rs文件中详细查看。缩减 Rust 编译结果的体积是一个比较繁琐的话题，且根据 Rust 版本不同而不同，具体大家可以参考官方的指南。
webpack v4.12.0
8af21121a96f83596bfa
size name module status
489 B 0 (webpack)/buildin/global.js built
32.4 kB 1 ./fixture/jquery.js.txt built
13.2 kB 2 ./target/wasm32-unknown-unknown/release/wasm_crc32_example.wasm built
1.8 kB 8 ./crc32.js built
497 B 10 (webpack)/buildin/module.js built
2.25 kB 12 ./browser.js built
size name asset status
160 kB main app.js emitted
Δt 3317ms (7 modules hidden)不错，现在 wasm_crc32_example.wasm 只占 13.2 KB 了。这 13.2 KB 还能不能缩呢？其实还是能缩的，但再缩下去需要牺牲一些性能了。原因是我们静态的查找表一共需要 9 * 256 项数据，每项数据占 4 字节，因此查找表本身就占去了 9 KB。大家可以去 ./target/wasm32-unknown-unknown/release/ 目录下看看，其实真正 wasm 当中的代码实际只有约 1KB ，但由于 webpack 在打包二进制数据时使用了 base64 编码，因此整个文件的尺寸发生了膨胀。
如果还想把查找表也去掉的话，就必须要在运行时动态生成查找表，性能必定会有一些牺牲。 JavaScript 版本的 crc32 查找表就是动态生成的，如果我把它硬编码出来，它其实也是这么大。
在我们之前的性能测试中，我们没有将查找表的生成时间计入，因此还算公平。
总结
WebAssembly 虽然在计算时性能优异，但其实在实际使用中困难重重，有一些门槛可以跨过，而有一些则需要等待标准进一步演化和解决。下面总结了几个 Rust + WebAssembly 的坑：
- WebAssembly 只支持整数和浮点数，其他高级类型需要自己序列化和反序列化，这个过程可能会非常耗时，甚至成为性能瓶颈
- WebAssembly 的内存独立，除了内存复制之外，没有其他共享 JavaScript 一侧内存的方案
- WebAssembly 的内存块是分页的，一页内存块64KB，需要处理更多内容时，要么对内容进行拆分，要么扩容内存块，这样代码可能会更加复杂
- Rust 编译出的 WebAssembly 机器码通常因为
std模块的参与而变得体积庞大，替换掉std是可能的，但需要花很多心思 - 如果不加任何处理，编译出的 WebAssembly 模块有 600KB 多
- 通过各种策略，我能够将代码缩减到13.2 KB，这里面有 9KB 是 crc32 算法所需要的表
- 排除查找表所占体积，实际 WebAssembly 机器码所占体积会比 JavaScript 略小，但经过 base64 编码后会发生膨胀，在我的例子里和 JavaScript 相比优势不明显
- WebAssembly 机器码在调试上目前还无法和 JavaScript 代码并肩，调试比较困难
- WebAssembly 目前只在部分浏览器版本中支持，日常使用仍然需要编写 JavaScript 版本的代码进行降级
- 尽管 WebAssembly 已经非常接近汇编机器码，但一些 CPU 高级指令并不在 WebAssembly 当中包含，而这些指令往往对性能有巨大提升
- 例如 SIMD 、CRC32 等（对，有些 CPU 直接实现了 crc32）
当然，如果这些对你来说都不是问题，那么 WebAssembly 依然可以一战。但是就我目前的观察来看， WebAssembly 离日常开发还有很多路要走，希望它越变越好。
最后附上已经上传至 Github 的源码链接，大家可以在其中探索。如果有错漏之处，也欢迎开 Issues 给我，多谢了。
后续补遗
在本文成文之后，我和 Rust 社区的大佬们沟通后发现如果在 Rust 中启用 LTO （链接时优化，一种优化技术），则会在编译时自动移除大量 std 的内容，从而使最终的 wasm 文件体积显著减小。
根据测算，如果不手动移除 std 依赖，生成的 wasm 文件大约 30KB ；手动移除后，是否启用 LTO 没有明显变化。
未来在 Rust 编译 WebAssembly 文件时启用 LLD （LLVM提供的链接器）之后， wasm 文件体积会自动变小，不再需要大家操心。
