我已经在网上阅读了有关元循环解释器（包括SICP）的信息，并且研究了一些实现的代码（例如PyPy和Narcissus）。
我已经阅读了很多有关两种语言的文章，它们充分利用了元循环评估Lisp和Smalltalk。据我了解，Lisp是第一个自托管的编译器，而Smalltalk具有第一个“真正的” JIT实现。
我尚未完全了解的一件事是，那些解释器/编译器如何才能获得如此出色的性能，或者换句话说，为什么PyPy比CPython更快？是因为反射吗？
而且，我的Smalltalk研究使我相信JIT，虚拟机和反射之间存在联系。诸如JVM和CLR之类的虚拟机允许进行大量的类型自省，我相信它们可以在实时（我想是AOT）编译中大量使用。但是据我所知，虚拟机有点像CPU，因为它们具有基本的指令集。虚拟机是否有效，因为它们包含类型和参考信息，从而可以实现与语言无关的反映？
我之所以这么问，是因为现在许多解释型语言和编译型语言都将字节码用作目标（LLVM，Parrot，YARV，CPython），并且传统的VM（例如JVM和CLR）已经获得了令人难以置信的性能提升。有人告诉我它与JIT有关，但据我所知，自从Smalltalk和Sun自己的Self从事Java以来，JIT并不是什么新鲜事物。我不记得过去的VM表现特别出色，JVM和.NET之外的非学术类VM并不多，而且它们的性能绝对不如现在好（我希望可以提出这一主张，但我想从个人经验谈起）。
然后突然之间，在2000年代末，情况发生了变化，甚至对于既定的语言，也出现了许多具有良好性能的VM。是否发现了有关JIT实现的信息，该信息使几乎每个现代VM的性能都飙升了？可能是纸还是书？
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钱。过去用于C ++和Fortran的资金现在被用于HotSpot，CLR，Mono，V8，Nitro，SpiderMonkey等。
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JörgW Mittag 2013年
我只能猜测，但是我认为这只是随着时间的推移而有所改善，就像此处所描述的joelonsoftware.com/articles/fog0000000017.html
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布朗
关于PyPy如何比CPython更快的方法：它不是用Python编写的，而是用一种完全不同的语言编写的，可以有效地AOT优化。
@Gomi这与实现语言与实现的语言有多相似无关。有用RPython编写的JavaScript，Lisp，Prolog，SmallTalk和Ruby解释器，它们得到的PyPy完全相同。RPython基于Python的唯一原因是它是由一群Python爱好者创建的。RPython的使PyPy快速运行的功能与Python无关：自动JIT编译器生成，垃圾收集器等-是的，原则上，大多数都可以使用其他语言来完成。但是，您必须创建一个全新的编译器。
-1，因为您似乎在这里至少有3个不同的问题：（a）为什么元循环实现如此好？（b）由于类型信息，虚拟机是否高效？自省对性能有好处吗？（c）在2000年代后期，VM的普及率如何飙升，突然之间它们都有良好的表现？我认为最好单独问这些问题。
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2013年