首页
/ Espruino JavaScript引擎中的栈溢出问题分析

Espruino JavaScript引擎中的栈溢出问题分析

2025-06-28 00:18:01作者:侯霆垣

问题概述

在Espruino JavaScript引擎2v20版本中,存在一个递归调用导致的栈溢出问题。该问题发生在解析JavaScript函数调用时,当处理特定构造的复杂代码时,解析器会进入深度递归状态,最终导致栈空间耗尽,引发程序异常。

技术背景

Espruino是一个专为微控制器设计的JavaScript解释器,其解析器采用递归下降的方式处理JavaScript代码。这种解析方式虽然实现简单,但在处理某些语法结构时容易出现深度递归问题。

问题细节

问题的核心在于jspeFactorFunctionCall函数(位于jsparse.c文件第1220行)在处理函数调用时的递归逻辑。当解析器遇到特定构造的复杂代码时,会不断递归调用自身,无法正常返回,最终导致栈空间耗尽。

触发条件

  1. 构造一个超长的函数参数字符串
  2. 通过字符串拼接使参数字符串呈指数级增长
  3. 使用new Function()动态创建函数
  4. 执行该函数触发解析过程

问题代码分析

在提供的测试用例中,首先构造一个初始字符串"( foo ",然后通过16次循环拼接使字符串长度呈指数增长。当使用这个超长字符串作为参数创建新函数时,解析器在处理函数参数时会进入深度递归。

影响分析

该问题可导致以下后果:

  1. 系统异常:可能导致Espruino解释器异常终止
  2. 内存问题:栈溢出可能影响相邻内存区域
  3. 设备不稳定:在嵌入式环境中可能导致设备重启或功能异常

解决方案

解决此类问题通常需要考虑以下方法:

  1. 限制递归深度:为解析器设置最大递归深度阈值
  2. 尾递归优化:将递归实现改为迭代方式
  3. 输入验证:对动态生成的函数参数长度进行检查
  4. 栈空间监控:实时监控栈使用情况,提前终止可能引发溢出的操作

使用建议

对于使用Espruino的开发者:

  1. 及时更新到修复后的版本
  2. 避免执行不可信的JavaScript代码
  3. 在隔离环境中运行用户提供的脚本
  4. 对动态生成的函数参数实施长度限制

总结

这个栈溢出问题揭示了递归下降解析器在处理复杂构造输入时的潜在风险。在嵌入式JavaScript引擎设计中,必须特别注意资源限制和异常输入处理,特别是在内存受限的环境中。通过合理的防御性编程和输入验证,可以有效预防此类问题的发生。

登录后查看全文
热门项目推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8