目錄

• 簡介
• JIT編譯器
• Tiered Compilation分層編譯
• OSR（On-Stack Replacement）
• Deoptimization
• 常見的編譯優化舉例
  • Inlining內聯
  • Branch Prediction分支預測
  • Loop unswitching
  • Loop unrolling展開
  • Escape analysis逃逸分析
• 總結

簡介

小師妹已經學完JVM的簡單部分了，接下來要進入的是JVM中比較晦澀難懂的概念，這些概念是那麼的枯燥乏味，甚至還有點惹人討厭，但是要想深入理解JVM，這些概念是必須的，我將會盡量嘗試用簡單的例子來解釋它們，但一定會有人看不懂，沒關係，這個系列本不是給所有人看的。

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JIT編譯器

小師妹:F師兄，我的基礎已經打牢了嗎？可以進入這麼複雜的內容環節了嗎？

小師妹不試試怎麼知道不行呢？了解點深入內容可以幫助你更好的理解之前的知識。現在我們開始吧。

上次我們在講java程序的處理流程的時候，還記得那通用的幾步吧。

小師妹：當然記得了，編寫源代碼，javac編譯成字節碼，加載到JVM中執行。

對，其實在JVM的執行引擎中，有三個部分：解釋器，JIT編譯器和垃圾回收器。

解釋器會將前面編譯生成的字節碼翻譯成機器語言，因為每次都要翻譯，相當於比直接編譯成機器碼要多了一步，所以java執行起來會比較慢。

為了解決這個問題，JVM引入了JIT(Just-in-Time)編譯器，將熱點代碼編譯成為機器碼。

Tiered Compilation分層編譯

小師妹你知道嗎？在JDK8之前，HotSpot VM又分為三種。分別是 client VM, server VM, 和 minimal VM，分別用在客戶端，服務器，和嵌入式系統。

但是隨着硬件技術的發展，這些硬件上面的限制都不是什麼大事了。所以從JDK8之後，已經不再區分這些VM了，現在統一使用VM的實現來替代他們。

小師妹，你覺得Client VM和Server VM的本質區別在哪一部分呢？

小師妹，編譯成字節碼應該都是使用javac，都是同樣的命令，字節碼上面肯定是一樣的。難點是在執行引擎上面的不同？

說的對，因為Client VM和Server VM的出現，所以在JIT中出現了兩種不同的編譯器，C1 for Client VM， C2 for Server VM。

因為javac的編譯只能做少量的優化，其實大量的動態優化是在JIT中做的。C2相對於C1，其優化的程度更深，更加激進。

為了更好的提升編譯效率，JVM在JDK7中引入了分層編譯Tiered compilation的概念。

對於JIT本身來說，動態編譯是需要佔用用戶內存空間的，有可能會造成較高的延遲。

對於Server服務器來說，因為代碼要服務很多個client，所以磨刀不誤砍柴工，短暫的延遲帶來永久的收益，聽起來是可以接受的。

Server端的JIT編譯也不是立馬進行的，它可能需要收集到足夠多的信息之後，才進行編譯。

而對於Client來說，延遲帶來的性能影響就需要進行考慮了。和Server相比，它只進行了簡單的機器碼的編譯。

為了滿足不同層次的編譯需求，於是引入了分層編譯的概念。

大概來說分層編譯可以分為三層：

1. 第一層就是禁用C1和C2編譯器，這個時候沒有JIT進行。
2. 第二層就是只開啟C1編譯器，因為C1編譯器只會進行一些簡單的JIT優化，所以這個可以應對常規情況。
3. 第三層就是同時開啟C1和C2編譯器。

在JDK7中，你可以使用下面的命令來開啟分層編譯：

-XX:+TieredCompilation

而在JDK8之後，恭喜你，分層編譯已經是默認的選項了，不用再手動開啟。

OSR（On-Stack Replacement）

小師妹：F師兄，你剛剛講到Server的JIT不是立馬就進行編譯的，它會等待一定的時間來搜集所需的信息，那麼代碼不是要從字節碼轉換成機器碼？

對的，這個過程就叫做OSR（On-Stack Replacement）。為什麼叫OSR呢？我們知道JVM的底層實現是一個棧的虛擬機，所以這個替換實際上是一系列的Stack操作。

上圖所示，m1方法從最初的解釋frame變成了後面的compiled frame。

Deoptimization

這個世界是平衡的，有陰就有陽，有優化就有反優化。

小師妹：F師兄，為什麼優化了之後還要反優化呢？這樣對性能不是下降了嗎？

通常來說是這樣的，但是有些特殊的情況下面，確實是需要進行反優化的。

下面是比較常見的情況：

1. 需要調試的情況

如果代碼正在進行單個步驟的調試，那麼之前被編譯成為機器碼的代碼需要反優化回來，從而能夠調試。

1. 代碼廢棄的情況

當一個被編譯過的方法，因為種種原因不可用了，這個時候就需要將其反優化。

1. 優化之前編譯的代碼

有可能出現之前優化過的代碼可能不夠完美，需要重新優化的情況，這種情況下同樣也需要進行反優化。

常見的編譯優化舉例

除了JIT編譯成機器碼之外，JIT還有一下常見的代碼優化方式，我們來一一介紹。

Inlining內聯

舉個例子：

int a = 1;
int b = 2;
int result = add(a, b);
...
public int add(int x, int y) { return x + y; }
int result = a + b; //內聯替換

上面的add方法可以簡單的被替換成為內聯表達式。

Branch Prediction分支預測

通常來說對於條件分支，因為需要有一個if的判斷條件，JVM需要在執行完畢判斷條件，得到返回結果之後，才能夠繼續準備後面的執行代碼，如果有了分支預測，那麼JVM可以提前準備相應的執行代碼，如果分支檢查成功就直接執行，省去了代碼準備的步驟。

比如下面的代碼：

// make an array of random doubles 0..1
double[] bigArray = makeBigArray();
for (int i = 0; i < bigArray.length; i++)
{
 double cur = bigArray[i];
 if (cur > 0.5) { doThis();} else { doThat();}
}

Loop unswitching

如果我們在循環語句裏面添加了if語句，為了提升併發的執行效率，可以將if語句從循環中提取出來：

  int i, w, x[1000], y[1000];
  for (i = 0; i < 1000; i++) {
    x[i] += y[i];
    if (w)
      y[i] = 0;
  }

可以改為下面的方式：

  int i, w, x[1000], y[1000];
  if (w) {
    for (i = 0; i < 1000; i++) {
      x[i] += y[i];
      y[i] = 0;
    }
  } else {
    for (i = 0; i < 1000; i++) {
      x[i] += y[i];
    }
  }

Loop unrolling展開

在循環語句中，因為要不斷的進行跳轉，所以限制了執行的速度，我們可以對循環語句中的邏輯進行適當的展開：

 int x;
 for (x = 0; x < 100; x++)
 {
     delete(x);
 }

轉變為：

 int x; 
 for (x = 0; x < 100; x += 5 )
 {
     delete(x);
     delete(x + 1);
     delete(x + 2);
     delete(x + 3);
     delete(x + 4);
 }

雖然循環體變長了，但是跳轉次數變少了，其實是可以提升執行速度的。

Escape analysis逃逸分析

什麼叫逃逸分析呢？簡單點講就是分析這個線程中的對象，有沒有可能會被其他對象或者線程所訪問，如果有的話，那麼這個對象應該在Heap中分配，這樣才能讓對其他的對象可見。

如果沒有其他的對象訪問，那麼完全可以在stack中分配這個對象，棧上分配肯定比堆上分配要快，因為不用考慮同步的問題。

我們舉個例子：

  public static void main(String[] args) {
    example();
  }
  public static void example() {
    Foo foo = new Foo(); //alloc
    Bar bar = new Bar(); //alloc
    bar.setFoo(foo);
  }
}

class Foo {}

class Bar {
  private Foo foo;
  public void setFoo(Foo foo) {
    this.foo = foo;
  }
}

上面的例子中，setFoo引用了foo對象，如果bar對象是在heap中分配的話，那麼引用的foo對象就逃逸了，也需要被分配在heap空間中。

但是因為bar和foo對象都只是在example方法中調用的，所以，JVM可以分析出來沒有其他的對象需要引用他們，那麼直接在example的方法棧中分配這兩個對象即可。

逃逸分析還有一個作用就是lock coarsening。

為了在多線程環境中保證資源的有序訪問，JVM引入了鎖的概念，雖然鎖可以保證多線程的有序執行，但是如果實在單線程環境中呢？是不是還需要一直使用鎖呢？

比如下面的例子：

public String getNames() {
     Vector<String> v = new Vector<>();
     v.add("Me");
     v.add("You");
     v.add("Her");
     return v.toString();
}

Vector是一個同步對象，如果是在單線程環境中，這個同步鎖是沒有意義的，因此在JDK6之後，鎖只在被需要的時候才會使用。

這樣就能提升程序的執行效率。

總結

本文介紹了JIT的原理和一些基本的優化方式。後面我們會繼續探索JIT和JVM的秘密，敬請期待。

本文作者：flydean程序那些事

本文鏈接：http://www.flydean.com/jvm-jit-in-detail/

本文來源：flydean的博客

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電池電動車與氫燃料電池車都有望成為新一代交通主力，但這兩種車款各採用不同的「充電方式」，一種是電力、一種是補充氫氣，各國得針對兩種不同的車系分別打造管線與「加油站」，而近日英國格拉斯哥大學打造新型液流電池，不僅可讓汽車在幾秒內完成燃料補充，還可以釋放電力與氫氣、完美解決兩種電動車系統不相容的狀況。

液流電池（flow battery）由兩個電解質槽組成，充放電時電解質會被幫補到中間的發電室，而發電室也會以薄膜隔開兩種溶液、形成兩個電極，最後產生離子交換來發電，而由於兩種電解質是分開存放，不會有電解質相互滲漏與自身放電等安全性問題，是一種良好的儲能生力軍。

只是液流電池體積龐大，即使該電池具有安全性與穩定性高等優點，仍不適合用於 3C 產品與電動車，目前大多研究團隊都是想把液流電池用在再生能源儲能系統。

而格拉斯哥大學這次想將突破以往液流電池無法用在汽車的印象，並成功透過奈米粒子溶液打造新型液流電池，其中團隊所用的電解質是一種奈米懸浮液（suspension），每個奈米粒子都可以當成一顆小型電池，儲存能量更是一般液流電池的 10 倍，還能以電力或氫氣的形式釋放。

且由於液流電池主要以液態電解質驅動，團隊更指出，新型液流電池可在幾秒內完成移除舊液體、補充新電解質，因此該系統的「充電」時間可跟一般汽油車一樣，大大縮短電動車的充電速度。

格拉斯哥大學 Regius Chair of Chemistry 教授 Leroy（Lee）Cronin 表示，若再生能源想要有效運作，還需要儲存容量、靈活性高的儲能系統來幫忙解決間歇性能源與電力尖峰等問題，而團隊提出的新型化學充電方式，除了可用在儲能系統，還可應用在電動車中。

該研究將有助於未來液流電池的應用，有望縮短液流電池與大規模商業化的距離。團隊也指出，新型液流電池的能量密度相當高，可提升將來電動車的續航里程與儲能系統的儲存容量，目前研究已發表在《》。

（首圖來源：。文／DaisyChuang）

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