jax 的 `@jit` 并非仅编译一次全局函数，而是根据输入的形状、dtype 和静态参数等构建缓存键，为每组兼容输入独立缓存一份 jaxpr 与编译产物，从而兼顾性能与语义正确性。
JAX 的 @jit 装饰器在首次调用时执行追踪（tracing）→ JAXPR 生成 → XLA 编译三步流程，并将结果缓存；但关键在于：缓存不是“单例式”的，而是多态的。JAX 会为每一组具有不同“缓存键（cache key）”的输入生成并保存独立的 JAXPR 与编译后可执行代码。
这个缓存键由以下要素共同决定：
- 所有数组参数的 shape 与 dtype（例如 f32[8] 与 f32[3] 视为不同键）；
- 所有被标记为 static_argnums 或 static_argnames 的参数的 Python 值哈希（如 @jit(static_argnums=(0,)) 下传入的整数或布尔值）；
- 全局配置状态（如 jax.default_device()、jax.debug_nans 等）；
- 函数定义本身（源码哈希或 AST 等效性）。
因此，在你的示例中：
import jax
import jax.numpy as jnp
@jax.jit
def test(x):
if x.shape[0] > 4:
return 1
else:
return -1
x8 = jnp.ones(8) # shape = (8,)
x3 = jnp.ones(3) # shape = (3,)首次调用 test(x8) 时，JAX 追踪得到一个恒返回 1 的 JAXPR（因为 x.shape[0] == 8 > 4 为常量真，分支被完全剪枝），并缓存该版本；
当调用 test(x3) 时，因输入 shape 变为 (3,)，缓存键不匹配，JAX 重新追踪，此时 x.shape[0] == 3 > 4 为假，JAXPR 恒返回 -1，并缓存第二个版本。
你可以通过 func._cache_size() 直观验证这一行为：
print(test._cache_size()) # 0 — 尚未调用 test(x8) print(test._cache_size()) # 1 — 缓存了 (8,) 版本 test(x8) print(test._cache_size()) # 1 — 复用，不新增 test(x3) print(test._cache_size()) # 2 — 新增 (3,) 版本
✅ 重要提示：JAX 不在运行时插入条件跳转（如 if 分支），而是在追踪阶段依据具体输入值做常量传播与控制流展开。这意味着 if 语句是否被“执行”，取决于其条件能否在追踪时被完全求值（即所有参与运算的值均为已知常量，如 shape、static 参数等）。这也解释了为何 test(jnp.ones(8)) 的 JAXPR 中不出现条件节点——它已被静态消除。
若希望强制共享同一份编译代码（例如规避多次编译开销），可显式使用 static_argnums 将 shape 相关逻辑移出追踪范围（需确保语义允许）：
@jax.jit(static_argnums=(0,))
def test_static(n):
x = jnp.ones(n) # n 是 Python int，不参与 tracing
if n > 4: # 此处 n 是 static，if 在 tracing 时求值
return 1
else:
return -1但注意：这会使 n 成为编译常量，每次传入新 n 都触发全新编译（除非 n 值重复），且无法支持 n 来自运行时数组（如 n = x.shape[0]）。
总结：JAX 的 jit 缓存是细粒度、基于输入签名的多版本缓存，而非单次全局编译。理解缓存键构成，有助于合理设计函数接口（如适时使用 static_argnums）、诊断意外重编译，以及正确预期控制流行为。
