深入理解 Java 虚拟机--晚期(运行期)优化

 2019-12-22 10:55  阅读(862)
文章分类:JVM

摘自《深入理解 Java 虚拟机:JVM 高级特性与最佳实践》(第二版)

从计算机程序出现的第一天起,对效率的追求就是程序天生的坚定信仰,这个过程犹如一场没有终点、永不停歇的 F1 方程式竞赛,程序员是车手,技术平台则是赛道上飞驰的赛车。

概述

在部分的商用虚拟机(Sun HotSpot、IBM J9)中,Java 程序最初是通过解释器(Interpreter)进行解释执行的,当虚拟机发现某个方法或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” (Hot Spot Code)。为了提高热点代码的执行效率,在运行时,虚拟机将会把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,下文中简称 JIT 编译器)。

即时编译器并不是虚拟机必需的部分,Java 虚拟机规范并没有规定 Java 虚拟机内必需要有即时编译器存在,更没有限定或指导即时编译器应该如何去实现。但是,即时编译器编译性能的好坏、代码优化程度的高低却是衡量一款商用虚拟机优秀与否的最关键指标之一,它也是虚拟机内中最核心且最能体现虚拟机技术水平的部分。在本章中,我们将走进虚拟机的内部,探索即时编译器的运作过程。

由于 Java 虚拟机规范没有具体的约束规则去限制即时编译器应该如何实现,所以这部分功能完全是与虚拟机具体实现(Implementation Specific)相关的内容,如无特殊说明,本章提及的编译器、即时编译器都是指 HotSpot 虚拟机内部的即时编译器,虚拟机也是特指 HotSpot 虚拟机。不过,本章的大部分内容是描述即时编译器的行为,涉及编译器实现层面的内容较少,而主流虚拟机中即时编译器的行为又有很多相似和想通之处,因此,对其他虚拟机来说也具有较高的参考意义。

HotSpot 虚拟机内的即时编译器

在本节中,我们将要了解 HotSpot 虚拟机内的即时编译器的运作过程,同时,还要解决以下几个问题:

  • 为何 HotSpot 虚拟机要使用解释器与编译器并存的架构?
  • 为何 HotSpot 虚拟机要实现两个不同的即时编译器?
  • 程序何时使用解释器执行?何时使用编译器执行?
  • 哪些程序代码会被编译为本地代码?如何编译为本地代码?
  • 如何从外部观察即时编译器的编译过程和编译结果?

解释器与编译器

尽管并不是所有的 Java 虚拟机都采用解释器与编译器并存的架构,但许多主流的商用虚拟机,如 HotSpot、J9 等,都同时包含解释器与编译器。解释器与编译器两者各有优势:当程序需要迅速启动和执行的时候,解释器可以首先发挥作用,省去编译的时间,立即执行。在程序运行后,随着时间的推移,编译器逐渐发挥作用,把越来越多的代码编译成本地代码之后,可以获取更高的执行效率。当程序运行环境中内存资源限制较大(如部分嵌入式系统中),可以使用解释执行节约内存,反之可以使用编译执行来提升效率。同时,解释器还可以作为编译器激进优化时的一个 “逃生门”,让编译器根据概率选择一些大多数时候都能提升运行速度的优化手段,当激进优化的假设不成立,如加载了新类后类型继承结构出现变化、出现 “罕见陷阱”(Uncommon Trap)时可以通过逆优化(Deoptimization)退回到解释状态继续执行(部分没有解释器的虚拟机中也会采用不进行激进优化的 C1(注:在虚拟机中习惯将 Client Compiler 称为 C1,将 Server Compiler 称为 C2) 编译器担任 “逃生门” 的角色),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,如图 11-1 所示。

2019120001401\_1.png

HotSpot 虚拟机中内置了两个即时编译器、分别称为 Client Compiler 和 Server Compiler 或者简称为 C1 编译器和 C2 编译器(也叫 Opto 编译器)。目前主流的 HotSpot 虚拟机(Sun 系列 JDK 1.7 及之前版本的虚拟机)中,默认采用解释器与其中一个编译器直接配合的方式工作,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 模式或 Server 模式。

无聊采用的编译器是 Client Compiler 还是 Server Compiler,解释器与编译器搭配使用的方式在虚拟机中成为 “混合模式” (Mixed Mode),用户可以使用参数 “-Xint” 强制虚拟机运行于 “解释模式”(Interpreted Mode),这是编译器完全不介入工作,全部代码都使用解释方式执行。另外,也可以使用参数 “-Xcomp” 强制虚拟机运行于 “编译模式”(Compiled Mode),这时将优先采用编译方式执行程序,但是解释器仍然要在编译无法进行的情况下介入执行过程,可以通过虚拟机的 “-version” 命令的输出结果显示出这 3 种模式,如代码清单 11-1 所示,请注意黑体字部分。

[java]
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  1. C:\Users\mk>java -version
  2. java version “1.7.0_60”
  3. Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_60-b19)
  4. Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.60-b09, mixed mode)
  5. C:\Users\mk>java -Xint -version
  6. java version “1.7.0_60”
  7. Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_60-b19)
  8. Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.60-b09, interpreted mode)
  9. C:\Users\mk>java -Xcomp -version
  10. java version “1.7.0_60”
  11. Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_60-b19)
  12. Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.60-b09, compiled mode)

由于即时编译器编译本地代码需要占用程序运行时间,要编译出优化程度更高的代码,所花费的时间可能更长:而且想要编译出优化程度更高的代码,解释器可能还要替编译器收集性能监控信息,这对解释执行的速度也有影响。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 虚拟机还会逐渐启用分层编译(Tiered Compilation)的策略,分层编译的概念在 JDK 1.6 时期出现,后来一直处于改进阶段,最终在 JDK 的 Server 模式虚拟机中作为默认编译策略被开启。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(Profiling),可触发第 1 层编译。
  • 第 1 层,也称为 C1 编译,将字节码编译为本地代码,进行简单、可靠的优化,如有必要将加入性能监控的逻辑。
  • 第 2 层(或 2 层以上),一称为 C2 编译,也是将字节码编译为本地代码,但是会启用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。

实施分层编译后,Client Compiler 和 Server Compiler 将会同时工作,许多代码都可能会被多次编译,用 Client Compiler 获取更高的编译速度,用 Server Compiler 来获取更高的编译质量,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。

编译对象与触发条件

上文中提到过,在运行过程中会被即时编译器编译的 “热点代码” 有两类,即:

  • 被多次调用的方法。
  • 被多次执行的循环体。

前者很好理解,一个方法被调用得多了,方法体内代码执行的次数自然就多,它成为 “热点代码” 是理所当然的。而后者则为了解决一个方法只被调用过一次或少量的几次,但是方法体内部存在循环次数较多的循环体内部存在循环次数较多的循环体的问题,这样循环次数较多的循环体的问题,这样循环体的代码也被重复执行多次,因此这些代码也应该认为是 “热点代码”。

对于第一种情况,由于是由方法调用触发的编译,因此编译器理所当然地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。而对于后一种情况,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(而不是单独的循环体)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,因此形象地称之为栈上替换(On Stack Replacement,简称为 OSR 编译,即方法栈帧还在栈上,方法就被替换了)。

读者可能还会有疑问,在上面的文字描述中,无论是 “多次执行的方法”,还是 “多次执行的代码块”,所谓 “多次” 都不是一个具体、严谨的用语,那到底多少次才算 “多次” 呢?还有一个问题,就是虚拟机如何统计一个方法或一段代码被执行过多少次呢?解决了这两个问题,也就回答了即时编译被触发的条件。

判断一段代码是不是热点代码,是不是需要触发即时编译,这样的行为称为热点探测(Hot Spot Detection),其实进行热点探测并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式有两种(注:还有其他热点代码的探测方式,如基于“踪迹”(Trace)的热点探测再最近相当流行,像 Firefox 中的 TraceMonkey 和 Dalvik 中新的 JIT 编译器都用了这种热点探测方式),分别如下。

  • 基于采样的热点探测(Sample Based Hot Spot Detection):采用这种方法的虚拟机会周期性地检查各个线程的栈顶,如果发现某个(或某些)方法经常出现在栈顶,那这个方法就是 “热点方法”。基于采样的热点探测的好处是实现简单、高效,还可以很容易地获取方法调用关系(将调用堆栈展开即可),缺点是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。
  • 基于计数器的热点探测(Counter Based Hot Spot Detection):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,如果执行次数超过一定的阈值就认为它是 “热点方法”。这种统计方法实现起来麻烦一些,需要为每个方法建立并维护计数器,而且不能直接获取到方法的调用关系,但是它的统计结果相对来说更加精确和严谨。

在 HotSpot 虚拟机中使用的是第二种——基于计数器的热点探测方法,因此它为每个方法准备了两类计数器:方法调用计数器(Invocation Counter)和回边计数器(Back Edge Counter)。

在确定虚拟机运行参数的前提下,这两个计数器都有一个确定的阈值,当计数器超过阈值溢出了,就会触发 JIT 编译。

我们首先来看看方法调用计数器。顾名思义,这个计数器就用于统计方法被调用的次数,它的默认阈值在 Client 模式下是 1500 此,在 Server 模式下是 10 000 次,这个阈值可以通过虚拟机参数-XX:CompileThreshold来人为设定。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查过方法调用计数器的阈值。如果已超过阈值,那么将会向即时编译器提交一个该方法的代码编译请求。

如果不做任何设置,执行引擎并不会同步等待编译请求完成,而是继续进入解释器按照解释方式执行字节码,直到提交的请求被编译器编译完成。当编译工作完成之后,这个方法调用入口地址就会被系统自动改成新的,下一次调用该方法时就会使用已编译的版本。整个 JIT 编译的交互过程如图 11-2 所示。

2019120001401\_2.png

如果不做任何设置,方法调用计数器统计的并不是方法被调用的绝对次数,而是一个相对的执行频率,即一段时间之内方法被调用的次数。当超过一定的时间限度,如果方法的调用次数仍然不足以让它提交给即时编译器编译,那这个方法的调用计数器就会被减少一半,这个过程称为方法调用计数器热度的衰减(Counter Decay),而这段时间就称为此方法统计的半衰周期(Counter Half Life Time)。进行热度衰减的动作是在虚拟机进行垃圾收集时顺便进行的,可以使用虚拟机参数 -XX: -UseCounterDecay 来关闭热度衰减,让方法计数器统计方法调用的绝对次数,这样,只要系统运行时间足够长,绝大部分方法都会被编译成本地代码。另外,可以使用 -XX: CounterHalfLifeTime 参数设置半衰周期的时间,单位是秒。

现在我们再来看看另一个计数器——回边计数器,它的作用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”(Back Edge)。显然,建立回边计数器统计的目的就是为了触发 OSR 编译。

关于回边计数器的阈值,虽然 HotSpot 虚拟机也提供了一个类似于方法调用计数器阈值 -XX: CompileThreshold 的参数 -XX: BackEdgeThreashold 供用户设置,但是当前的虚拟机实际上并未使用此参数,因此我们需要设置另外一个参数-XX: OnStackReplacePercentage 来简介调整回边计数器的阈值,其计算公式如下。

  • 虚拟机运行在 Client 模式下,回边计数器阈值计算公式为:

方法调用计数器阈值(CompileThreshold)× OSR 比率(OnStackReplacePercentage)/ 100

其中 OnStackReplacePercentage 默认值为 933,如果都取默认值,那 Client 模式虚拟机的回边计数器的阈值为 13995。

  • 虚拟机运行在 Server 模式下,回边计数器阈值的计算公式为:

方法调用计数器阈值(CompileThreshold)× (OSR 比率(OnStackReplacePercentage)- 解释器监控比率(InterpreterProfilePercentage)) / 100

其中 OnStackReplacePercentage 默认值为 140,InterpreterProfilePercentage 默认值为 33,如果都取默认值,那 Server 模式虚拟机回边计数器的阈值为 10700。

当解释器遇到一条回边指令时,会先查找将要执行的代码片段是否有已经编译好的版本,如果有,它将会有限执行已编译的代码,否则就把回边计数器的值加 1,然后判断方法调用计数器与回边计数器之和是否超过回边计数器的阈值。当超过阈值的时候,将会提交一个 OSR 编译请求,并且把回边计数器的值降低一些,以便继续在解释器中执行循环,等待编译器输出编译结果,整个执行过程如图 11-3 所示。

2019120001401\_3.png

与方法计数器不同,回边计数器没有计数热度衰减的过程,因此这个计数器统计的就是该方法循环执行的绝对次数。当计数器溢出的时候,它还会把方法计数器的值也调整到溢出状态,这样下次再进入该方法的时候就会执行标准编译过程。

最后需要提醒一点,图 11-2 和 图 11-3 都仅仅描述了 Client VM 的即时编译方式,对于 Server VM 来说,执行情况会比上面的描述更复杂一些。从理论上了解过编译对象和编译触发条件后,我们再从 HotSpot 虚拟机的源码中观察一下,在 MethodOop.hpp(一个 methodOop 对象代表了一个 Java 方法)中,定义了 Java 方法在虚拟机中的内存布局,如下所示:

[cpp]
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  1. // |——————————————————|
  2. // | header |
  3. // | klass &p; |
  4. // |——————————————————|
  5. // | constMethodOop (oop) |
  6. // |——————————————————|
  7. // | methodData (oop) |
  8. // | interp_invocation_count |
  9. // |——————————————————|
  10. // | access_flags |
  11. // | vtable_index |
  12. // |——————————————————|
  13. // | result_index (C++ interpreter only) |
  14. // |——————————————————|
  15. // | method_size | max_stack |
  16. // | max_locals | size_of_parameters |
  17. // |——————————————————|
  18. // |intrinsic_id| flags | throwout_count |
  19. // |——————————————————|
  20. // | num_breakpoints |&p; (unused) |
  21. // |——————————————————|
  22. // | invocation_counter |
  23. // | backedge_counter |
  24. // |——————————————————|
  25. // | prev_time (tiered only, 64 bit wide) |
  26. // | |
  27. // |——————————————————|
  28. // | rate (tiered) |
  29. // |——————————————————|
  30. // | code (pointer) |
  31. // | i2i (pointer) |
  32. // | adapter (pointer) |
  33. // | from_compiled_entry (pointer) |
  34. // | from_interpreted_entry (pointer) |
  35. // |——————————————————|
  36. // | native_function (present only if native) |
  37. // | signature_handler (present only if native) |
  38. // |——————————————————|

在这个内存布局中,一行长度为 32 bit,从中可以清楚地看到方法调用计数器和回边计数器所在的位置和长度。还有 from_compiled_entry 和 from_interpreted_entry 这两个方法的入口。

编译过程

在默认设置下,无论是方法调用产生的即时编译请求,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。用户可以通过参数 -XX: -BackgroundCompilation 来禁止后台编译,在禁止后台编译后,一旦达到 JIT 的编译条件,执行线程向虚拟机提交编译请求后将会一直等待,知道编译过程完成后再开始执行编译器输出的本地代码。

那么在后台执行编译的过程中,编译器做了什么事情呢?Server Compiler 和 Client Compiler 两个编译器的编译过程是不一样的。对于 Client Compiler 来说,它是一个简单快速的一段式编译器,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。

在第一个阶段,一个平台独立的前端将字节码构造成一种高级中间代码表示(High-Level Intermediate Representation,HIR)。HIR 使用静态单分配(Static Single Assignment,SSA)的形式来代表代码值,这可以使得一些在 HIR 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、常量传播等优化将会在字节码被构造成 HIR 之前完成。

在第二个阶段,一个平台相关的后端从 HIR 中产生低级中间代码表示(Low-Level Intermediate Representation,LIR),而在此之前会在 HIR 上完成另外一些优化,如空值检查消除、范围检查消除等,以便让 HIR 达到更高效的代码表示形式。

最后阶段是在平台相关的后端使用线性扫描算法(Linear Scan Register Allocation)在 LIR 上分配寄存器,并在 LIR 上做窥孔(Peephole)优化,然后产生机器代码。Client Compiler 的大致执行过程如图 11-4 所示。

2019120001401\_4.png

而 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器,也是一个充分优化过的高级编译器,几乎能达到 GNU C++ 编译器使用 -O2 参数时的优化强度,它会执行所有经典的优化动作,如无用代码消除(Dead Code Elimination)、循环展开(Loop Unrolling)、循环表达式外提(Loop Expression Hoisting)、消除公共子表达式(Common Subexpression Elimination)、常量传播(Constant Propagation)、基本块重排序(Basic Block Reordering)等,还会实施一些与 Java 语言特性密切相关的优化技术,如范围检查消除(Range Check Elimination)、空值检查消除(Null Check Elimination,不过并非所有的控制检查消除都是依赖编译器优化的,有一些是在代码运行过程中自动优化了)等。另外,还可能根据解释器或 Client Compiler 提供的性能监控信息,进行一些不稳定的激进优化,如守护内联(Guarded Inlining)、分支频率预测(Branch Frequency Prediction)等。本章的下半部分将会挑选上述的一部分优化手段进行分析和讲解。

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(如 RISC)上的大寄存器集合。以即时编译的标准来看,Server Compiler 无疑是比较缓慢的,但它的编译速度依然远远超过传统的静态优化编译器,而且它相对于 Client Compiler 编译输出的代码质量有所提高,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,所以也有很多非服务端的应用选择使用 Server 模式的虚拟机运行。

在本节中,涉及了许多编译原理和代码优化中的概念名词,没有这方面基础的读者,阅读起来会感觉到抽象和理论化。有这种感觉并不奇怪,JIT 编译过程本来就是一个虚拟机中最体现技术水平也是醉复杂的部分,不可能一较短的篇幅就介绍得很详细,另外,这个过程对 Java 开发来说是透明的,程序员平时无法感知它的存在,还好 HotSpot 虚拟机提供了两个可视化的工具,让我们可以 “看见” JIT 编译器的优化过程,在稍后笔者将演示这个过程。

查看及分析即时编译结果

一般来说,虚拟机的即时编译过程对用户程序是完成透明的,虚拟机通过解释执行代码还是编译执行代码,对于用户来说并没有什么影响(执行结果没有影响,速度上会有很大差别)。在大多数情况下用户也没有必要知道。但是虚拟机也提供了一些参数用来输出即时编译和某些优化手段(如方法内联)的执行状况,本节将介绍如何从外部观察虚拟机的即时编译行为。

本节中提到的运行参数有一部分需要 Debug 或 FastDebug 版虚拟机的支持,Product 版的虚拟机无法使用这部分参数。如果读者使用的是根据本书第 1 章的内容自己编译的 JDK,注意将 SKIP_DEBUG_BUILD 或 SKIP_FASTDEBUG_BUILD 参数设置为 false,也可以在 OpenJDK 网站上直接下载 FastDebug 班的 JDK(从 JDK 6u25 之后 Oracle 官网就不再提供 FastDebug 的 JDK 下载了)。注意,本节中所有的测试都基于代码清单 11-2 所示的 Java 代码。

代码清单 11-2 测试代码

[java]
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  1. publicstaticfinalint NUM = 15000;
  2. publicstaticint doubleValue(int i) {
  3. // 这个空循环用于后面演示 JIT 代码优化过程
  4. for (int j = 0; j < 100000; j++);
  5. return i * 2;
  6. }
  7. publicstaticlong calcSum() {
  8. long sum = 0;
  9. for (int i = 1; i <= 100; i++) {
  10. sum += doubleValue(i);
  11. }
  12. &p; return sum;
  13. }
  14. publicstaticvoid main(String[] args) {
  15. for (int i = 0; i < NUM; i++) {
  16. calcSum();
  17. }
  18. }

首先运行这段代码,并且确认这段代码是否触发了即时编译,要知道某个方法是否被编译过,可以使用参数 -XX: +PrintCompilation要求虚拟机在即时编译时将被编译成本地代码的方法名称打印出来,如代码清单 11-3 所示(其中带有 “%” 的输出说明是由回边计数器触发的 OSR 编译)。

代码清单 11-3 被即时编译的代码

[java]
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  1. VM option‘+PrintCompilation’
  2. 3101 java.lang.String:charAt(33 bytes)
  3. 3292 org.fenixsoft.jit.Test:calcSum(26 bytes)
  4. 3293 org.fenixsoft.jit.Test:doubleValue(4 bytes)
  5. 3321%org.fenixsoft.jit.Test:main@5(20 bytes)

从代码清单 11-3 输出的确认信息中可以确认 main()、calcSum() 和 doubleValue() 方法已经被编译,我们还可以加上参数 -XX: +PrintInlinint 要求虚拟机输出方法内联信息,如代码清单 11-4 所示。

代码清单 11-4 内联信息

[java]
view plain
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  1. VM option‘+PrintCompilation’
  2. VM option‘+PrintInlining’
  3. 2731 java.lang.String:charAt(33 bytes)
  4. 2912 org.fenixsoft.jit.Test:calcSum(26 bytes)
  5. @9 org.fenixsoft.jit.Test:doubleValue inline(hot)
  6. 2943 org.fenixsoft.jit.Test:doubleValue(4 bytes)
  7. 2951%org.fenixsoft.jit.Test:main@5(20 bytes)
  8. @5 org.fenixsoft.jit.Test:calcSum inline(hot)
  9. @9 org.fenixsoft.jit.Test:doubleValue inline(hot)

从代码清单 11-4 的输出中可以看到方法 doubleValue() 被内联编译到 calcSum() 中,而 calcSum() 又被内联到方法 main() 中,所以虚拟机再次执行 main() 方法的时候(举例而已,main() 方法并不会运行两次),calcSum() 和 doubleValue() 方法都不会再被调用,它们的代码逻辑都被直接内联到 main() 方法中了。

编译优化技术

Java 程序员有一个共识,以编译方式执行本地代码比解释方式更快,之所以有这样的共识,除去虚拟机解释执行字节码时额外消耗时间的原因外,还有一个很重要的原因就是虚拟机设计团队几乎把对代码的所有优化措施都集中在了即时编译器之中(在 JDK 1.3 之后,javac 就去除了 -O 选项,不会生成任何字节码级别的优化代码了)。因此一般来说,即时编译器产生的本地代码会比 javac 产生的字节码更加优秀。下面,笔者将介绍一些 HotSpot 虚拟机的即时编译器在生成代码时采用的代码优化技术。

优化技术概览

在 Sun 官方的 Wiki 上,HotSpot 虚拟机设计团队列出了一个相对比较全面的、在即时编译器中采用的优化技术列表(见表 11-1),其中有不少经典编译器的优化手段,也有许多针对 Java 语言(准确地说是针对运行在 Java 虚拟机上的所有语言)本身进行的优化技术,本节将对这些技术进行概括性的介绍,在后面几节中,再挑选若干重要且典型的优化,与读者一起看看优化前后的代码产生了怎样的变化。

2019120001401\_5.png

2019120001401\_6.png

上述的优化技术看起来很多,而且从名字看都显得有点 “高深莫测”,虽然实现这些优化也许确实有些难度,但大部分技术理解起来都并不困难。为了消除读者对这些优化技术的陌生感,笔者举一个简单的例子,即通过大家熟悉的 Java 代码变化来展示其中几种优化技术是如何发挥作用的(仅适用 Java 代码来表示而已)。首先从原始代码开始,如代码清单 11-6 所示。

代码清单 11-6 优化前的原始代码

[java]
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  1. staticclass B{
  2. int value;
  3. finalint get() {
  4. return value;
  5. }
  6. }
  7. publicvoid foo() {
  8. y = b.get();
  9. // …do stuff…
  10. z = b.get();
  11. sum = y + z;
  12. }

首先需要明确的是,这些代码优化变换是建立在代码的某种中间表示或机器码之上的,绝不是建立在Java 源码之上的,为了展示方便,笔者使用了 Java 语言的语法来表示这些优化技术所发挥的作用。

代码清单11-6 的代码已经非常简单了,但是仍然有许多优化的余地。第一步进行方法内联(Method Inlining),方法内联的重要性要高于其他优化措施,它的主要目的有两个,一是去除方法调用的成本(如建立栈帧等)。二是为其他优化建立良好的基础,方法内联膨胀之后可以便于在更大范围上采取后续的优化手段,从而获取更好的优化效果。因此,各种编译器一般都会把内联优化放在优化序列的最靠前位置。内联后的代码如代码清单 11-7 所示。

代码清单 11-7 内联后的代码

[java]
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  1. publicvoid foo() {
  2. y = b.value;
  3. // …do stuff…
  4. z = b.value;
  5. sum = y + z;
  6. }

第二步进行
冗余访问消除(Redundant Loads Elimination),假设代码中间注释掉的 “do stuff…” 所代表的操作不会改变 b.value 的值,那就可以把 “z = b.value” 替换为 “z = y”,因为上一句 “y = b.value” 已经保证了变量 y 与 b.value 是一致的,这样就可以不再去访问对象 b 的局部变量了。如果把 b.value 看做是一个表达式,那也可以把这项优化看成是公共子表达式消除(Common Subexpression Elimination),优化后的代码如代码清单 11-8 所示。

代码清单 11-8 冗余存储消除的代码

[java]
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  1. publicvoid foo() {
  2. y = b.value;
  3. // …do stuff…
  4. z = y;
  5. sum = y + z;
  6. }

第三步我们进行
复写传播(Copy Propagation),因为在这段程序的逻辑中并没有必要使用一个额外的变量 “z”,它与变量 “y” 是完全相等的,因此可以使用 “y” 来代替 “z”。复写传播之后程序如代码清单 11-9 所示。

代码清单 11-9 复写传播的代码

[java]
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  1. publicvoid foo() {
  2. y = b.value;
  3. // …do stuff…
  4. y = y;
  5. sum = y + y;
  6. }

第四步我们进行
无用代码消除(Dead Code Elimination)。无用代码可能是永远不会被执行的代码,也可能是完全没有意义的代码,因此,它又形象地称为 “Dead Code”,在代码清单 11-9 中,“y = y” 是没有意义的,把它消除后的程序如代码清单 11-10 所示。

代码清单 11-10 进行无用代码消除的代码

[java]
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  1. publicvoid foo() {
  2. y = b.value;
  3. // …do stuff…
  4. sum = y + y;
  5. }

经过四次优化之后,代码清单 11-10 与代码清单 11-6 所达到的效果是一致的,但是前者比后者省略了许多语句(体现在字节码和机器码指令上的差距会更大),执行效率也会更高。编译器的这些优化技术实现起来也许比较复杂,但是要理解它们的行为对于一个普通的程序员来说是没有困难的,接下来,我们将继续查看如下的几项最有代表性的优化技术是如何运作的,它们分别是:

  • 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。

公共子表达式消除

公共子表达式消除是一个普遍应用于各种编译器的经典优化技术,它的含义是:如果一个表达式 E 已经计算过了,并且从先前的计算到现在 E 中所有变量的值都没有发生变化,那么 E 的这次出现就成为了公共子表达式。对于这种表达式,没有必要花时间再对它进行计算,只需要直接用前面计算过的表达式结果代替 E 就可以了。如果这种优化仅限于程序的基本块内,便称为局部公共子表达式消除(Local Common Subexpression Elimination),如果这种优化的范围涵盖了多个基本块,那就称为全局公共子表达式消除(Global Common Subexpression Elimination)。举个简单的例子来说明它的优化过程,假设存在如下代码:

[java]
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  1. int d = (c * b) * 12 + a + (a + b * c);

如果这段代码交给 Javac 编译器则不会进行任何优化,那生成的代码将如代码清单 11-11 所示,是完全遵照 Java 源码的写法直译而成的。

代码清单 11-11 未做任何优化的字节码

[java]
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  1. iload_2 // b
  2. imul // 计算b * c
  3. bipush 12// 推入12
  4. imul // 计算(c * b)*12
  5. iload_1 // a
  6. iadd // 计算(c * b)*12+a
  7. iload_1 // a
  8. iload_2 // b
  9. iload_3 // c
  10. imul // 计算b * c
  11. iadd // 计算a+b * c
  12. iadd // 计算(c * b)*12+a+(a+b * c)
  13. istore 4

当这段代码进入到虚拟机即时编译器后,它将进行如下优化:编译器检测到 “c*b” 与 “b*c” 是一样的表达式,而且在计算期间 b 与 c 的值是不变的。因此,这条表达式就可能被视为:
[java]
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  1. int d = E * 12 + a + (a + E);

这时,编译器还可能(取决于那种虚拟机的编译器以及具体的上下文而定)进行另外一种优化:
代数化简(Algebraic Simplification),把表达式变为:
[java]
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  1. int d = E * 13 + a * 2;

表达式进行变换之后,再计算起来就可以节省一些时间了。如果读者还对其他的经典编译优化技术感兴趣,可以参考《编译原理》(俗称 “龙书”,推荐使用 Java 的程序员阅读 2006 年版的 “紫龙书”)中的相关章节。

数组边界检查消除

数组边界检查消除(Array Bounds Checking Elimination)是即时编译器中的一项语言相关的经典优化技术。我们知道 Java 语言是一门动态安全的语言,对数组的读写访问也不像 C、C++ 那样在本质上是裸指针操作。如果有一个数组 foo[],在 Java 语言中访问数组元素 foo[i] 的时候系统将会自动进行上下界的范围检查,即检查 i 必须满足 i >= 0 && i < foo.length 这个条件,否则将会抛出一个运行时异常:java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException。这对软件开发者来说是一件很好的事情,即使程序员没有专门编写防御代码,也可以避免大部分的溢出攻击。但是对于虚拟机的执行子系统来说,每次数组元素的读写都带有一次隐含的条件判定操作,对于拥有大量数组访问的程序代码,这无疑也是一种性能负担。

无论如何,为了安全,数组边界检查肯定是必须做的,但数组边界是不是必须在运行期间一次不漏地检查则是可以 “商量” 的事情。例如下面这个简单的情况:数组下标是一个常量,如 foo[3],只要在编译期根据数组流分析来确定 foo.length 的值,并判断下标 “3” 没有越界,执行的时候就无须判断了。更加常见的情况是数组访问发生在循环之中,并且使用循环遍历来进行数组访问,如果编译器只要通过数据流分析就可以判定循环变量的取值范围永远在区间[0, foo.length)之内,那在整个循环中就可以把数组的上下界检查消除,这可以节省很多次的条件判断操作。

将这个数组边界检查的例子放在更高的角度来看,大量的安全检查令编写 Java 程序比编写 C/C++ 程序容易很多,如数组越界会得到 ArrayIndexOutOfBoundsException 异常,空指针访问会得到 NullPointException,除数为零会得到 ArithmeticException 等,在 C/C++ 程序中出现类似的问题,一不小心就会出现 Segment Fault 信号或者 Windows 编程中常见的 “xxx 内存不能为 Read/Wrie” 之类的提示,处理不好程序就和直接崩溃退出了。但这些安全检查也导致了相同的程序,Java 要比 C/C++ 做更多的事情(各种检查判断),这些事情就成为一种隐式开销,除了如数组边界检查优化这种尽可能把运行期检查提到编译期完成的思路之外,另外还有一种避免思路——隐式异常处理,Java 中空指针检查和算术运算中除数为零的检查都采用了这种思路。举个例子,例如程序中访问一个对象(假设对象叫 foo)的某个属性(假设属性叫 value),那以 Java 伪代码来表示虚拟机访问 foo.value 的过程如下。

[java]
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  1. if (foo != null) {
  2. return foo.value;
  3. else {
  4. &p;thrownew NullPointException();
  5. }

在使用隐式异常优化之后,虚拟机会把上面伪代码所表示的访问过程变为如下伪代码。
[java]
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  1. try {
  2. return foo.value;
  3. } catch (segment_fault) {
  4. uncommon_trap();
  5. }

虚拟机会注册一个 Segment Fault 信号的异常处理器(伪代码中的 uncommon_trap()),这样当 foo 不为空的时候,对 value 的访问是不会额外消耗一次对 foo 判空的开销的。代价就是当 foo 真的为空时,必须转入到异常处理器中恢复并抛出 NullPointException 异常,这个过程必须从用户态转到内核态中处理,结束后再回到用户态,速度远比一次判空检查慢。当 foo 极少为空的时候,隐式异常优化是值得的,但假如 foo 经常为空的话,这样的优化反而会让程序更慢,还好 HotSpot 虚拟机足够 “聪明”,它会根据运行期收集到的 Profile 信息自动选择最优方案。

与语言相关的其他消除操作还有不少,如自动装箱消除(Autobox Elimination)、安全点消除(Safepoint Elimination)、消除反射(Dereflection)等,笔者就不再一一介绍了。

方法内联

在前面的讲解之中我们提到过方法内联,它是编译器最重要的优化手段之一,除了消除方法调用的成本之外,它更重要的意义是为其他优化手段建立良好的基础,如代码清单 11-12 所示的简单例子就揭示了内联对其他优化手段的意义:事实上 testInline() 方法的内部全部都是无用的代码,如果不做内联,后续即使进行了无用代码消除的优化,也无法发现任何 “Dead Code”,因为如果分开来看,foo() 和 testInline() 两个方法里面的操作都可能是有意义的。

代码清单 11-12 未做任何优化的字节码

[java]
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  1. publicstaticvoid foo (Object obj) {
  2. if (obj != null) {
  3. System.out.println(“do something”);
  4. }
  5. }
  6. publicstaticvoid testInline(String[]args) {
  7. Object obj = null;
  8. foo (obj);
  9. }

方法内联的优化行为看起来很简单,不过是把目标方法的代码 “复制” 到发起调用的方法之中,避免发生真实的方法调用而已。但实际上 Java 虚拟机中的内联过程远远没有那么简单,因为如果不是即时编译器做了一些特别的努力,按照经典编译原理的优化理论,大多数的 Java 方法都无法进行内联。

无法内联的原因其实在《虚拟机字节码执行引擎》中讲解 Java 方法解析和分派调用的时候就已经介绍过。只有使用 invokespecial 指令调用的私有方法、实例构造器、父类方法以及使用invokestatic 指令进行调用的静态方法才是在编译期进行解析的,除了上述 4 种方法之外,其他的 Java 方法调用都需要在运行时进行方法接收者的多态选择,并且都可能存在多于一个版本的方法接收者(最多再除去被 final 修饰的方法这种特殊情况,尽管它使用 invokevirtual 指令调用,但也是非虚方法,Java 语言规范中明确说明了这点),简而言之,Java 语言中默认的实例方法是虚方法。

对于一个虚方法,编译期做内联的时候根本就无法确定应该使用哪个方法版本,如果以代码清单 11-7 中把 “b.get()” 内联为 “b.value” 为例的话,就是不依赖上下文就无法确定 b 的实际类型是什么。假如有 ParentB 和 SubB 两个具有继承关系的类,并且子类重写了父类的 get() 方法,那么,是要执行父类的 get() 方法还是子类的 get() 方法,需要在运行期才能确定,编译期无法得出结论。

由于 Java 语言提倡使用面向对象的编程方式进行编程,而 Java 对象的方法默认就是虚方法,因此 Java 间接鼓励了程序员使用大量的虚方法来完成程序逻辑。根据上面的分析,如果内联与虚方法之间产生 “矛盾”,那该怎么办呢?是不是为了提高执行性能,就要到处使用 final 关键字去修饰方法呢?

为了解决虚方法的内联问题,Java 虚拟机设计团队想了很多办法,首先是引入了一种名为 “类型继承关系分析”(Class Hierarchy Analysis,CHA)的技术,这是一种基于整个应用程序的类型分析技术,它用于确定在目前已加载的类中,某个接口是否有多于一种的实现,某个类是否存在子类、子类是否为抽象类等信息。

&bsp; 编译器在进行内联时,如果是非虚方法,那么直接进行内联就可以了,这时候的内联是有稳定前提保障的。如果遇到虚方法,则会向 CHA 查询此方法在当前程序下是否有多个目标版本可供选择,如果查询结果只有一个版本,那也可以进行内联,不过这种内联就属于激进优化,需要预留一个 “逃生门”(Guard 条件不成立时的 Slow Path),称为守护内联(Guarded Inlining)。如果程序的后续执行过程中,虚拟机一直没有加载到会令这个方法的接收者的继承关系发生变化的类,那这个内联优化的代码就可以一直使用下去。但如果加载了导致继承关系发生变化的新类,那就需要抛弃已经编译的代码,退回到解释状态执行,或者重新进行编译。

如果向 CHA 查询出来的结果是多个版本的目标方法可供选择,则编译器还将会进行最后一次努力,使用内联缓存(Inline Cache)来完成方法内联,这是一个建立在目标方法正常入口之前的缓存,它的工作原理大致是:在未发生方法调用之前,内联缓存状态为空,当第一次调用发生后,缓存记录下方法接收者的版本信息,并且每次进行方法调用时都比较接收者版本,如果以后进来的每次调用的方法接收者版本都是一样的,那这个内联还可以一直用下去。如果发生了方法接收者不一致的情况,就说明程序真正使用了虚方法的多态特性,这时才会取消内联,查找虚方法表进行方法分派。

所以说,在许多情况下虚拟机进行的内联都是一种激进优化,激进优化的手段在高性能的商用虚拟机中很常见,除了内联之外,对于出现概率很小(通过经验数据或解释器收集到的性能监控信息确定概率大小)的隐式异常、使用概率很小的分支等都可以被激进优化 “移除”,如果真的出现了小概率事件,这时才会从 “逃生门” 回到解释状态重新执行。

逃逸分析

逃逸分析(Escape Analysis)是目前 Java 虚拟机中比较前沿的优化技术,它与类型继承关系分析一样,并不是直接优化代码的手段,而是为其他优化手段提供依据的分析技术。

逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域:当一个对象在方法中被定义后,它可能被外部方法所引用,例如作为调用参数传递到其他方法中,称为方法逃逸。甚至还有可能被外部线程访问到,譬如赋值给类变量或可以在其他线程中访问的实例变量,称为线程逃逸。

如果能证明一个对象不会逃逸到方法或线程之外,也就是别的方法或线程无法通过任何途径访问到这个对象,则可能为这个变量进行一些高效的优化,如下所示。

  • 栈上分配(Stack Allocation):Java 虚拟机中,在 Java 堆上分配创建对象的内存空间几乎是 Java 程序员都清楚的常识了,Java 堆中的对象对于各个线程都是共享和可见的,只要持有这个对象的引用,就可以访问堆中存储的对象数据。虚拟机的垃圾收集系统可以回收堆中不再使用的对象,但回收动作无论是筛选可回收对象,还是回收和整理内存都需要耗费时间。如果确定一个对象不会逃逸出方法之外,那让这个对象在栈上分配内存将会是一个很不错的注意,对象所占用的内存空间就可以随栈帧出栈而销毁。在一般应用中,不会逃逸的局部对象所占的比例很大,如果能使用栈上分配,那大量的对象就会随着方法的结束而自动销毁了,垃圾收集系统的压力将会小很多。
  • 同步消除(Synchronized Elimination):线程同步本身是一个相对耗时的过程,如果逃逸分析能够确定一个变量不会逃逸出线程,无法被其他线程访问,那这个变量的读写肯定就不会有竞争,对这个变量实施的同步措施也就可以消除掉。
  • 标量替换(Scalar Replacement):标量(Scalar)是指一个数据已经无法再分解成更小的数据来表示了,Java 虚拟机中的原始数据类型(int、long 等数值类型以及 reference 类型等)都不能再进一步分解,它们就可以称为标量。相对的,如果一个数据可以继续分解,那它就称作聚合量(Aggregate),Java 中的对象就是最典型的聚合量。如果把一个 Java 对象拆散,根据程序访问的情况,将其使用到的成员变量恢复原始类型来访问就叫做标量替换。如果逃逸分析证明一个对象不会被外部访问,并且这个对象可以被拆散的话,那程序真正执行的时候将可能不创建这个对象,而改为直接创建它的若干个被这个方法使用到的成员变量来代替。将对象拆分后,除了可以让对象的成员变量在栈上(栈上存储的数据,有很大的概率会被虚拟机分配至物理机器的告诉寄存器中存储)分配和读写之外,还可以为后续进一步的优化手段创建条件。

&bsp; 关于逃逸分析的论文在 1999 年就已经发表,但直到 Sun JDK 1.6 才实现了逃逸分析,而且直到现在这项优化尚未足够成熟,仍有很大的改进余地。不成熟的原因主要是不能保证逃逸分析的性能收益必定高于它的消耗。如果要完全准确地判断一个对象是否会逃逸,需要进行数据流敏感的一系列复杂分析,从而确定程序各个分支执行时对此对象的影响。这是一个相对高耗时的过程,如果分析完后发现没有几个不逃逸的对象,那这些运行期耗用的时间久白白浪费了,所以目前虚拟机只能采用不那么准确,但时间压力相对较小的算法来完成逃逸分析。还有一点是,基于逃逸分析的一些优化手段,如上面提到的 “栈上分配”,由于 HotSpot 虚拟机目前的实现方式导致栈上分配实现起来比较复杂,因此在 HotSpot 中暂时还没有做这项优化。

在测试结果中,实施逃逸分析后的程序在 MicroBenchmarks 中往往能运行出不错的成绩,但是在实际的应用程序,尤其是大型程序中反而发现实施逃逸分析可能出现效果不稳定的情况,或因分析过程耗时但却无法有效判别出非逃逸对象而导致性能(即时编译的收益)有所下降,所以在很长的一段时间里,即时是 Server Compiler,也默认不开启逃逸分析,甚至在某些版本(如 JDK 1.6 Update 18)中还曾经短暂地完全禁止了这项优化。

如果有需要,并且确认对程序运行有益,用户可以使用参数 -XX: +DoEscapeAnalysis 来手动开启逃逸分析,开启之后可以通过参数 -XX: +PrintEscapeAnalysis 来查看分析结果。有了逃逸分析支持之后,用户可以使用参数 -XX: +EliminateAllocations 来开启标量替换,使用+XX: +EliminateLocks 来开启同步消除,使用参数-XX: +PrintEliminateAllocations 来查看标量的替换情况。

尽管目前逃逸分析的技术仍不失十分成熟,但是它却是即时编译器优化技术的一个重要发展方向,在今后的虚拟机中,逃逸分析技术肯定会支撑起一系列实用有效的优化技术。

Java 与 C/C++ 的编译器对比

大多数程序员都认为 C/C++ 会比 Java 语言块,甚至觉得从 Java 语言诞生以来 “执行速度缓慢” 的帽子就应当扣在它的头顶,这种观点的出现是由于 Java 刚出现的时候即时编译技术还不成熟,主要靠解释器执行的 Java 语言性能确实比较低下。但目前即时编译技术已经十分成熟,Java 语言有可能在速度上与 C/C++ 一争高下吗?要想知道这个问题的答案,让我们从两者的编译器谈起。

Java 与 C/C++ 的编译器对比实际上代表了最经典的即时编译器与静态编译器的对比,很大程度上也决定了 Java 与 C/C++ 的性能对比的结果,因为无论是 C/C++ 还是 Java 代码,最终编译之后被机器执行的都是本地机器码,哪种语言的性能更高,除了它们自身的 API 库实现得好坏以外,其余的比较就成了一场 “拼编译器” 和 “拼输出代码质量” 的游戏。当然,这种比较也是剔除了开发效率的片面对比,语言间孰优孰劣、谁块谁慢的问题都是很难有结果的争论,下面我们就回到正题,看看这两种语言的编译器各有何种优势。

Java 虚拟机的即时编译器与 C/C++ 的静态优化编译器相比,可能会由于下列这些原因而导致输出的本地代码有一些劣势(下面列举的也包括一些虚拟机执行子系统的性能劣势):

第一,因为即时编译器运行占用的是用户程序的运行时间,具有很大的时间压力,它能提供的优化手段也严重受制于编译成本。如果编译速度不能达到要求,那用户将在启动程序或程序的某部分察觉到重大延迟,这点使得即时编译器不敢随便引入大规模的优化技术,而编译的时间成本在静态优化编译器中并不是主要的关注点。

第二,Java 语言是动态的类型安全语言,这就意味着需要由虚拟机来确保程序不会违反语言语义或访问非结构化内存。从实现层面上看,这就意味着虚拟机必须频繁地进行动态检查,如实例方法访问时检测空指针、数组元素访问时检测上下文范围、类型转换时检测继承关系等。对于这类程序代码没有明确写出的检查行为,尽管编译器会努力进行优化,但是总体上仍然要消耗不少的运行时间。

第三,Java 语言中虽然没有 virtual 关键字,但是使用虚方法的频率却远远大于 C/C++ 语言,这意味着运行时对方法接收者进行多态选择的频率要远远大于 C/C++ 语言,也意味着即时编译在进行一些优化(如前面提到的方法内联)时的难度要远大于 C/C++ 的静态优化编译器。

第四,Java 语言是可以动态扩展的语言,运行时加载新的类可能改变程序类型的继承关系,这使得很多全局的优化都难以进行,因为编译器无法看见程序的全貌,许多全局的优化措施都只能以激进优化的方式来完成,编译器不得不时刻注意并随着类型的变化而在运行时撤销或重新进行一些优化。

第五,Java 语言中对象的内存分配都是堆上进行的,只有方法中的局部变量才能在栈上分配。而 C/C++ 的对象则有多种内存分配方式,既可能在堆上分配,又可能在栈上分配,如果可以在栈上分配线程私有的对象,将减轻内存回收的压力。另外,C/C++ 中主要由用户程序代码来回收分配的内存,这就不存在无用对象筛选的过程,因此效率上(仅指运行效率,排除了开发效率)也比垃圾收集机制要高。

上面说了一大堆 Java 语言相对 C/C++ 的劣势,不是说 Java 就真的不如 C/C++ 了,相信读者也注意到了,Java 语言的这些性能上的劣势都是为了换取开发效率上的优势而付出的代价,动态安全、动态扩展、垃圾回收这些 “拖后腿” 的特性都是为 Java 语言的开发效率做出了很大贡献。

何况,还有许多优化是 Java 的即时编译器能做而 C/C++ 的静态优化编译器不能做或者不好做的。例如,在 C/C++ 中,别名分析(Alias Analysis)的难度就要远高于 Java。Java 的类型安全保证了在类似如下代码中,只要 ClassA 和 ClassB 没有继承关系,那对象 objA 和 objB 就绝不可能是同一个对象,即不会是同一块内存两个不同别名。

[java]
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  1. void foo(ClassA objA, ClassB objB) {
  2. objA.x = 123;
  3. objB.y = 456;
  4. // 只要 objB.y 不是 objA.x 的别名,下面就可以保证输出为 123
  5. print(objA.x);
  6. }

确定了 objA 和 objB 并非对方的别名后,许多与数据依赖相关的优化才可以进行(重排序、变量代换)。具体到这个例子中,就是无须担心 objB.y 其实与 objA.x 指向同一块内存,这样就可以安全地确定打印语句中的 objA.x 为 123。

Java 编译器另外一个红利是由它的动态性所带来的,由于 C/C++ 编译器所有优化都在编译期完成,以运行期性能监控为基础的优化措施它都无法进行,如调用频率预测(Call Frequency Prediction)、分支频率预测(Branch Frequency Prediction)、裁剪未被选中的分支(Untaken Branch Pruning)等,这些都会成为 Java 语言都有的性能优势。

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