Java程序在运行的期间,可能会有某个方法或者代码块的运行特别频繁时,就会把这些代码认定为“热点代码”。为了提高热点代码的执行效率,在运行时JVM会将这些代码编译成与本地平台相关的机器码,并进行各种层次的优化,完成这个任务的编译器称为即时编译器(Just In Time Compiler,JIT编译器)。
事实上,现在许多主流的商用虚拟机,都同时包含有解释器与编译器,解释器与编译器两者各有优势。与解释器相比,编译器会将常运行到的代码编译成本地代码区实现,可以获取更高的执行效率。而当程序运行环境中内存资源限制较大时,可以使用解释执行节约内存,反之可以使用编译执行来提高效率。解释器和编译器之间还可以通过逆优化退回到解释状态继续执行,因此,在整个虚拟机执行架构中,解释器与编译器经常配合工作。 关系如图所示:
**HotSpot编译器中出现两个编译器Client Compiler称为C1编译器,Server Compiler称为C2编译器。**JVM默认采用解释器与其中一个编译器直接配合的方法工作,程序使用哪个编译器,取决于虚拟机运行的模式,HotSpot虚拟机会根据自身版本与宿主机器的硬件性能自动选择运行模式,用户也可以使用“-client”或“server”参数去强制指定虚拟机运行在Client模式还是Server模式。
解释器与编译器搭配使用的方式在虚拟机中称为“混合模式”,用户可以使用参数”-Xint”强制虚拟机运行于解释模式,也可以使用“-Xcomp”强制虚拟机运行于编译模式。
为了在程序启动响应速度与运行效率之间达到最佳平衡,HotSpot虚拟机还会逐渐启动分层编译的策略,分层编译根据编译器编译、优化的规模与耗时,划分出不同的编译层次,其中包括: - 第0层,程序解释执行,解释器不开启性能监控功能,可触发第1层编译。 - 第1层,也成为C1编译,将字节码编译为本地代码,进行简单、可靠的优化,如有必要时将加入性能监控的逻辑。 - 第2层(或2层以上):也成为C2编译,也是将字节码编译为本地代码,但是会启动一些编译耗时较长的优化,甚至会根据性能监控信息进行一些不可靠的激进优化。
事实上,用Client Compiler获取更高的编译速度,用Server Compiler来获取更好的编译质量,在解释执行的时候也无须再承担收集性能监控信息的任务。
在运行过程中会被即时编译器编译的“热点代码”有两类: 1. 被多次调用的方法。 2. 被多次执行的循环体。
对于第一种情况,由于是由方法调用触发的编译,因此编译器会以整个方法作为编译对象,这种编译也是虚拟机中标准的JIT编译方式。而对第二种情况,尽管编译动作是由循环体所触发的,但编译器依然会以整个方法作为编译对象,这种编译方式因为编译发生在方法执行过程之中,因此形象地被称为栈上替换,简称为OSR编译,即方法栈帧还在栈上,方法就被替换了。
判断一段代码是不是为热点代码,是不是需要触发即时编译,这样的行为称为热点探测,但进行热点探测也是不一定要知道方法具体被调用了多少次,目前主要的热点探测判定方法有两种: * 基于采样的热点探测:虚拟机会周期性地检查各种线程的栈顶,如果发现某个或者某些方法经常出现在栈顶,那这个方法就是“热点方法”。 优点:实现简单、高效,还可以很容易地获取方法调用方法。 缺点:很难精确地确认一个方法的热度,容易因为受到线程阻塞或别的外界因素的影响而扰乱热点探测。
在HotSpot中使用的是第二种方法,基于计数器的热点探测法,因此它为每个方法准备了两类计数器:方法调用计数器和回边计数器(回边计数器是统计一个方法中循环体代码执行的次数,在字节码中遇到控制流向后跳转的指令称为”回边“;显然,建立回边计数器统计的目的是为了触发OSR 编译) - 方法调用计数器(统计方法被调用次数) 当一个方法被调用时,会先检查该方法是否存在被JIT 编译过的版本,如果存在,则优先使用编译后的本地代码来执行。如果不存在已被编译过的版本,则将此方法的调用计数器值加1,然后判断方法调用计数器与回边计数器值之和是否超过方法计数器的阈值。若超过了,则将会向即时编译器提交一个该方法的代码编译请求; 整个JIT 编译的交互过程如下图所示:
在默认设置下,无论是方法调用产生即使编译请求,还是OSR编译请求,虚拟机在代码编译器还未完成之前,都仍然将按照解释方式继续执行,而编译动作则在后台的编译线程中进行。
在后台执行编译的过程中,对于Client Compiler来说,它是一个简单快速的三段式编译器,主要的关注点在于局部性的优化,而放弃了许多耗时较长的全局优化手段。 1. 一个平台独立前段将字节码构造成一种高级中间代码表示(HIR),HIR使用 静态单分配的形式来表示代码值,这可以使得一些在JIR的构造过程之中和之后进行的优化动作更容易实现。在此之前,编译器会在字节码上完成一部分基础优化,如方法内联、常量传播等。 2. 一个平台相关的后端从HIR中产生低级中间代码表示,而在此之前,在HIR上完成另外一些优化, 如空值检查消除、范围检查消除等。 3. 在平台的后端使用线性扫描算法在LIR上分配寄存器,并在LIR上做窥孔优化,然后产生机器代码。
过程如图所示:
对于Server Compiler则是专门面向服务端的典型应用并为服务端的性能配置特别调整过的编译期,也是一个充分优化过的高级编译器,它会执行所有经典的优化动作。 Server Compiler的寄存器分配器是一个全局图着色分配器,它可以充分利用某些处理器架构上的大寄存器集合。所以它也是比较缓慢的,但是编译代码质量高,可以减少本地代码的执行时间,从而抵消了额外的编译时间开销,所以很多非服务端的应用选择使用server模式的虚拟机运行。
虚拟机中的具有代表性的优化技术: **语言无关的经典优化技术之一:公共子表达式消除。 语言相关的经典优化技术之一:数组范围检查消除。 最重要的优化技术之一:方法内联 最前沿的优化技术之一:逃逸分析**
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