摘要：如同其它虛擬機，虛擬機為字節(jié)碼提供了一個運行時環(huán)境。編譯是一個混合模式的虛擬機，也就是說它既可以解釋字節(jié)碼，又可以將代碼編譯為本地機器碼以更快的執(zhí)行。解決此問題一般是在進程啟動后，對代碼進行預熱以使它們被強制編譯。

Java HotSpot虛擬機是Oracle收購Sun時獲得的，JVM和開源的OpenJDK都是以此虛擬機為基礎發(fā)展的。如同其它虛擬機，HotSpot虛擬機為字節(jié)碼提供了一個運行時環(huán)境。實際上，它主要會做這三件事情：

執(zhí)行方法所請求的指令和運算。

定位、加載和驗證新的類型（即類加載）。

管理應用內(nèi)存。

最后兩點都是各自領域的大話題，所以這篇文章中只關注代碼執(zhí)行。

Java HotSpot是一個混合模式的虛擬機，也就是說它既可以解釋字節(jié)碼，又可以將代碼編譯為本地機器碼以更快的執(zhí)行。通過配置-XX:+PrintCompilation參數(shù)，你可以在log文件中看到方法被JIT編譯時的信息。JIT編譯發(fā)生在運行時 —— 方法經(jīng)過多次運行之后。到方法需要使用到的時候，HotSpot VM會決定如何優(yōu)化這些代碼。

如果你好奇JIT編譯帶來的性能提升，可以使用-Djava.compiler=none將其關掉然后運行基準測試程序來看看它們的差別。

Java HotSpot虛擬機可以運行在兩種模式下：client或者server。你可以在JVM啟動時通過配置-client或者-server選項來選擇其中一種。兩種模式都有各自的適用場景，本文中，我們只會涉及到server模式。

兩種模式最主要的區(qū)別是server模式下會進行更激進的優(yōu)化 —— 這些優(yōu)化是建立在一些并不永遠為真的假設之上。一個簡單的保護條件(guard condition)會驗證這些假設是否成立，以確保優(yōu)化總是正確的。如果假設不成立，Java HotSpot虛擬機將會撤銷所做的優(yōu)化并退回到解釋模式。也就是說Java HotSpot虛擬機總是會先檢查優(yōu)化是否仍然有效，不會因為假設不再成立而表現(xiàn)出錯誤的行為。

在server模式下，Java
HotSpot虛擬機會默認在解釋模式下運行方法10000次才會觸發(fā)JIT編譯。可以通過虛擬機參數(shù)-XX:CompileThreshold來調(diào)整這個值。比如-XX:CompileThreshold=5000會讓觸發(fā)JIT編譯的方法運行次數(shù)減少一半。(譯者注：有關JIT觸發(fā)條件可參考《深入理解Java虛擬機》第十一章以及《Java Performance》第三章HotSpot VM JIT Compilers小節(jié))

這可能會誘使新手將編譯閾值調(diào)整到一個非常低的值。但要抵擋住這個誘惑，因為這樣可能會降低虛擬機性能，優(yōu)化后減少的方法執(zhí)行時間還不足以抵消花在JIT編譯上的時間。

當Java HotSpot虛擬機能為JIT編譯收集到足夠多的統(tǒng)計信息時，性能會最好。當你降低編譯閾值時，Java HotSpot虛擬機可能會在非熱點代碼的編譯中花費較多時間。有些優(yōu)化只有在收集到足夠多的統(tǒng)計信息時才會進行，所以降低編譯閾值可能導致優(yōu)化效果不佳。

另外一方面，很多開發(fā)者想讓一些重要方法在編譯模式下盡快獲得更好的性能。

解決此問題一般是在進程啟動后，對代碼進行預熱以使它們被強制編譯。對于像訂單系統(tǒng)或者交易系統(tǒng)來說，重要的是要確保預熱不會產(chǎn)生真實的訂單。

Java HotSpot虛擬機提供了很多參數(shù)來輸出JIT的編譯信息。最常用的就是前文提到的PrintCompilation，也還有一些其它參數(shù)。

接下來我們將使用PrintCompilation來觀察Java HotSpot虛擬機在運行時編譯方法的成效。但先有必要說一下用于計時的System.nanoTime()方法。

Java為我們提供了兩個主要的獲取時間值的方法：currentTimeMillis()和nanoTime().前者對應于我們在實體世界中看到的時間(所謂的鐘表時間)，它的精度能滿足大多數(shù)情況，但不適用于低延遲的應用。

納秒計時器擁有更高的精度。這種計時器度量時間的間隔極短。1納秒是光在光纖中移動20CM所需的時間，相比之下，光通過光纖從倫敦傳送到紐約大約需要27.5毫秒。

因為納秒級的時間戳精度太高，使用不當就會產(chǎn)生較大誤差，因此使用時需要注意。

如，currentTimeMillis()能很好的在機器間同步，可以用于測量網(wǎng)絡延遲，但nanoTime()不能跨機器使用。

接下來將上面的理論付諸實踐，來看一個很簡單(但極其強大)的JIT編譯技術。

方法內(nèi)聯(lián)是編譯器優(yōu)化的關鍵手段之一。方法內(nèi)聯(lián)就是把方法的代碼“復制”到發(fā)起調(diào)用的方法里，以消除方法調(diào)用。這個功能相當重要，因為調(diào)用一個小方法可能比執(zhí)行該小方法的方法體耗時還多。

JIT編譯器可以進行漸進內(nèi)聯(lián)，開始時內(nèi)聯(lián)簡單的方法，如果可以進行其它優(yōu)化時，就接著優(yōu)化內(nèi)聯(lián)后的較大的代碼塊。

Listing1，Listing1A以及Listing1B是個簡單的測試，將直接操作字段和通過getter/setter方法做了對比。如果簡單的getters和setters方法沒有使用內(nèi)聯(lián)的話，那調(diào)用它們的代價是相當大的，因為方法調(diào)用比直接操作字段代價更高。

Listing1:

public class Main {
    private static double timeTestRun(String desc, int runs, 
        Callable callable) throws Exception {
        long start = System.nanoTime();
        callable.call();
        long time = System.nanoTime() - start;
        return (double) time / runs;
    }

    // Housekeeping method to provide nice uptime values for us
    private static long uptime() {
        return ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getUptime() + 15; 
    // fudge factor
    }

    public static void main(String... args) throws Exception {
        int iterations = 0;
        for (int i : new int[]
            { 100, 1000, 5000, 9000, 10000, 11000, 13000, 20000, 100000} ) {
            final int runs = i - iterations;
            iterations += runs;

            // NOTE: We return double (sum of values) from our test cases to
            // prevent aggressive JIT compilation from eliminating the loop in
            // unrealistic ways
            Callable directCall = new DFACaller(runs);
            Callable viaGetSet = new GetSetCaller(runs);

            double time1 = timeTestRun("public fields", runs, directCall);
            double time2 = timeTestRun("getter/setter fields", runs, viaGetSet);

            System.out.printf("%7d %,7d		field access=%.1f ns, getter/setter=%.1f ns%n",
                uptime(), iterations, time1, time2);
            // added to improve readability of the output
            Thread.sleep(100);
        }
    }
}

Listing1A:

public class DFACaller implements Callable{
    private final int runs;

    public DFACaller(int runs_) {
        runs = runs_;
    }

    @Override
    public Double call() {
        DirectFieldAccess direct = new DirectFieldAccess();
        double sum = 0;
        for (int i = 0; i < runs; i++) {
            direct.one++;
            sum += direct.one;
        }
        return sum;
    }
}

public class DirectFieldAccess {
    int one;
}

Listing1B:

public class GetSetCaller implements Callable {
    private final int runs;

    public GetSetCaller(int runs_) {
        runs = runs_;
    }

    @Override
    public Double call() {
        ViaGetSet getSet = new ViaGetSet();
        double sum = 0;
        for (int i = 0; i < runs; i++) {
            getSet.setOne(getSet.getOne() + 1);
            sum += getSet.getOne();
        }
        return sum;
    }
}

public class ViaGetSet {
    private int one;

    public int getOne() {
        return one;
    }

    public void setOne(int one) {
        this.one = one;
    }
}

如果使用java -cp. -XX:PrintCompilation Main 運行測試用例，就能看到性能上的差異(見Listing2)。

Listing2

 31    1     java.lang.String::hashCode (67 bytes) 
 36   100    field access=1970.0 ns, getter/setter=1790.0 ns 
 39    2     sun.nio.cs.UTF_8$Encoder::encode (361 bytes) 
 42    3     java.lang.String::indexOf (87 bytes) 
141   1,000 field access=16.7 ns, getter/setter=67.8 ns 
245   5,000 field access=16.8 ns, getter/setter=72.8 ns 
245    4     ViaGetSet::getOne (5 bytes) 
348   9,000 field access=16.0 ns, getter/setter=65.3 ns 
450    5     ViaGetSet::setOne (6 bytes) 
450  10,000 field access=16.0 ns, getter/setter=199.0 ns 
553    6     Main$1::call (51 bytes) 
554    7     Main$2::call (51 bytes) 
556    8     java.lang.String::charAt (33 bytes) 
556  11,000 field access=1263.0 ns, getter/setter=1253.0 ns 
658  13,000 field access=5.5 ns, getter/setter=1.5 ns 
760  20,000 field access=0.7 ns, getter/setter=0.7 ns 
862 100,000 field access=0.7 ns, getter/setter=0.7 ns 

這些是什么意思？Listing2中的第一列是程序啟動到語句執(zhí)行時所經(jīng)過的毫秒數(shù)，第二列是方法ID(編譯后的方法)或遍歷次數(shù)。

注意：測試中沒有直接使用String和UTF_8類，但它們?nèi)匀怀霈F(xiàn)在編譯的輸出中，這是因為平臺使用了它們。

從Listing2中的第二行可以發(fā)現(xiàn)，直接訪問字段和通過getter/setter都是比較慢的，這是因為第一次運行時包含了類加載的時間，下一行就比較快了，盡管此時還沒有任何代碼被編譯。

另外要注意下面幾點：

在遍歷1000和5000次時，直接操作字段比使用getter/setter方法快，因為getter 和setter還沒有內(nèi)聯(lián)或優(yōu)化。即便如此，它們都還相當?shù)乜臁?/p>

在遍歷9000次時，getter方法被優(yōu)化了(因為每次循環(huán)中調(diào)用了兩次)，使性能有小許提高。

在遍歷10000次時，setter方法也被優(yōu)化了，因為需要額外花費時間去優(yōu)化，所以執(zhí)行速度降下來了。

最終，兩個測試類都被優(yōu)化了：

DFACaller直接操作字段，GetSetCaller使用getter和setter方法。此時它們不僅剛被優(yōu)化，還被內(nèi)聯(lián)了。

從下一次的遍歷中可以看到，測試用例的執(zhí)行時間仍不是最快的。

在13000次遍歷之后，兩種字段訪問方式的性能都和最后更長時間測試的結果一樣好，我們已經(jīng)達到了性能的穩(wěn)定狀態(tài)。

需要特別注意的是，直接訪問字段和通過getter/setter訪問在穩(wěn)定狀態(tài)下的性能是基本一致的，因為方法已經(jīng)被內(nèi)聯(lián)到GetSetCaller中，也就是說在viaGetSet中所做的事情和directCall中完全一樣。

JIT編譯是在后臺進行的。每次可用的優(yōu)化手段可能隨機器的不同而不同，甚至，同個程序的多次運行期間也可能不一樣。

這篇文章中，我所描述的只是JIT編譯的冰山一角，尤其是沒有提到如何寫出好的基準測試以及如何使用統(tǒng)計信息以確保不會被平臺的動態(tài)性所愚弄。

這里使用的基準測試非常簡單,不適合做為真實的基準測試。在第二部分，我計劃向您展示一個真實的基準測試并繼續(xù)深入JIT編譯的過程。

原文 Introduction to JIT Compliation in Java Hotspot VM
譯者 郭蕾
校對丁一
via ifeve