【JVM】深入JIT优化机制

news2024/9/20 7:54:08

1.JIT优化技术

在将高级语言转化为计算机可识别的机器语言时，常用的两种方式是编译和解释。Java在编译过程中，首先将代码编译成字节码。但是，字节码并不能直接在机器上执行。因此，JVM中内置了解释器（Interpreter），它在运行时将字节码逐行翻译成机器码并执行。

然而，解释器的执行方式是一边翻译，一边执行，导致执行效率较低。为了提高效率，HotSpot JVM引入了JIT（Just-In-Time）编译技术。

有了JIT技术后，JVM仍然通过解释器进行初始执行。但当JVM发现某个方法或代码块被频繁执行时，它将其标记为“热点代码”（Hot Spot Code）。JIT随后将这些热点代码编译为机器码，并进行优化。优化后的机器码被缓存起来，以便下次直接使用，从而显著提升执行效率。

2.热点检测

上面我们说过，要想触发JIT，首先需要识别出热点代码。目前主要的热点代码识别方式是热点探测，有以下两种

基于采样的方式探测： 周期性检测各个线程的栈顶，发现某个方法经常出现在栈顶，就认为是热点方法。好处就是简单，缺点就是无法精确确认一个方法的热度。容易受线程阻塞或别的原因千扰热点探测。
基于计数器的热点探测： 采用这种方法的虚拟机会为每个方法，甚至是代码块建立计数器，统计方法的执行次数，某个方法超过阀值就认为是热点方法，触发JIT编译。

在HotSpot虚拟机中使用的是第二种一一基于计数器的热点探测方法，因此它为每个方法准备了两个计数器: 方法调用计数器和回边计数器。

方法计数器。顾名思义，就是记录一个方法被调用次数的计数器

回边计数器。是记录方法中的for或者while的运行次数的计数器

3.编译优化

逃逸分析

全局逃逸：对象超出了方法或线程的范围，比如被存储在静态字段或作为方法的返回值。

public class GlobalEscapeExample {
    private static object staticObject;
    
    public void globalEscape() {
        static object = new 0bject();// 这个对象赋值给静态字段，因此它是全局逃逸的
    }
    public static stringBuffer craetestringBuffer(string sl,string s2){
        StringBuffer sb =new stringBuffer();
        sb.append(s1);
        sb.append(s2);
        return sb;
    }
}

如我们新建的staticObject就是全局逃逸的。以及下面的方法中的sb对象，也是全局逃逸的。

参数逃逸： 对象被作为参数传递或被参数引用，但在方法调用期间不会全局逃逸。

public class ArgEscapeExample {
    public void methodA() {
        obiect localobject =new object();
		methodB(localobject);//localobject作为参数传递，但不会从methodB中逃逸
    }

    public void methodB(object param){
        //在这里使用param
    }
}

如传递到methodB中的param对象，就是发生了参数逃逸的。因为他从methodA中逃逸到了methodB中

无逃逸： 对象可以被标量替换，意味着它的内存分配可以从生成的代码中移除。

public static string createstringBuffer(string s1,string s2) {
    stringBuffer sb = new stringBuffer();
    sb.append(s1);
    sb.append(s2);
    return sb.tostring();
}

如上面的sb，就没有发生逃逸，因为这个对象本身没有作为参数传递，也没有被当做方法返回值，并没有赋值给静态变量。

在Java中，不同的逃逸状态影响JIT (即时编译器)的优化策略：

全局逃逸： 由于对象可能被多个线程访问，全局逃逸的对象一般不适合进行栈上分配或其他内存优化。但JIT可能会进行其他类型的优化，如方法内联或循环优化。
参数逃逸： 这种情况下，对象虽然作为参数传递，但不会被方法外部的代码使用。JIT可以对这些对象进行一些优化，例如锁消除。
无逃逸： 这是最适合优化的情况。JIT可以采取多种优化措施，如在栈上分配内存，消除锁甚至完全消除对象分配 (标量替换)。这些优化可以显著提高性能，减少垃圾收集的压力。