【JVM】执行引擎、JIT、逃逸分析(二)

本文主要是介绍【JVM】执行引擎、JIT、逃逸分析(二)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

执行引擎、JIT、逃逸分析

JIT(Just-In-Time,即时编译)

在这里插入图片描述

针对的是热点代码(触发JIT的条件)
Client模式:32bit才有
Server模式:64bit
触发条件后，谁来编译，编译线程
C1:Client模式下
C2: Server模式下
JDK6之后，混合在一起，
热点代码((统计的并不是被调用的绝对次数，而是一个相对的执行频率，一段时间内方法被调用的次数))其中包括

1.方法
2.代码块循环
Client模式下:1500次执行触发
Server模式下:10000次执行JIT及时编译
JIT的底层实现，达到条件之后会以异步队列的方式Queue封装成VM:Operation入队，然后叫i给VM:Thread:loop

但是热点代码会有一个热度衰减的概念，
比如执行了7000次，在执行3001次之后触发JIT，但是过了1min之后，可能需要执行6501次才可以，相当于1min前的7000次衰减为了3500次
热度衰减的原因:确保是热点代码，不然触发JIT的代码会越来越多

方法调用计数器触发即时编译

在这里插入图片描述

查看及分析即时编译结果(需要开启VM 参数-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintCompilation -XX:+PrintInlining)

public class JITTest {public static final int NUM = 15000;public static int doubleValue(int i) {// 这个空循环用于后面演示JIT代码优化过程for (int i1 = 0; i1 < 100000; i1++);return i * 2;}public static long calcSum() {long sum = 0;for (int i = 0; i < 100000; i++) {sum += doubleValue(i);}return sum;}public static void main(String[] args) {for (int i = 0; i < NUM; i++) {calcSum();}}
}

在这里插入图片描述

带%的输出说明是由回边计数器触发的即时编译，可以看到calcSum()和doubleValue()方法都已经被即时编译，并且还看到了doubleValue方法已经被内联编译到calcSum()方法中

热点代码缓存区

热点代码缓存时保存在方法区的，这块也是调优需要调的地方
server编译器模式下代码缓存大小起始于2496KB
client编译器模式下代码缓存大小起始于160KB

热机且冷机故障(热机在崩溃的边缘)

新加的机器，流量切过去之后，就挂了。热机运行了很长时间。冷机才刚运行不久。冷机字节码解释器模式，CPU升高就挂了
原因:Java刚启动时，一段时间触发JIT之后，性能才会达到最高。
怎么解决呢？
1.缓缓的切流量，慢慢测
2.加更多的机器。
JIT触发，会将多个执行流合并

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，比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:

1.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时Java程序员都清除的常识了，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。
2.同步消除(Syncrhonization 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，堆这个变量实施的同步措施也就可以消除掉
3.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等数值类型以及类型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，那它就称做聚合量(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高速寄存器中存储)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。

在早期阶段，这项技术还不够成熟，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，那这些运行期好用的时间就白白浪费了。