Java中為什么需要平衡方法調(diào)用-創(chuàng)新互聯(lián)

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在 Java 中，方法調(diào)用一般通過 Virtual Call 還有 Classic Call。

Classic Call 就是直接指向方法的地址，需要一次尋址到方法的地址，比直接執(zhí)行代碼慢。

Virtual Call 需要通過 VMT(Virtual Method Table)。這個VMT存儲的是該class對象中所有的Virtual Method，程序運行的時候首先加載實例對象，然后通過實例對象找到VMT，通過VMT再找到對應(yīng)的方法地址，再執(zhí)行代碼。所以比 Classic Call 更慢。

Java 中除了 static 方法，private 方法以及構(gòu)造器是 Classic Call 之外，基本都是 Virtual Call。

為了優(yōu)化，JVM 運行時，JVM使用混合模式來從字節(jié)碼轉(zhuǎn)換成機器可以運行的機器碼，混合模式包括解釋器和JIT：

解釋器工作機制：

在編譯時，主要是將java源代碼文件編譯為java統(tǒng)一的字節(jié)碼，但是編譯成的字節(jié)碼并不能直接運行，而是通過JVM讀取運行。JVM中的解釋器就是將.class文件一行一行翻譯之后再運行，翻譯就是轉(zhuǎn)換成當前機器可以運行的機器碼，它不會一次性把整個文件都翻譯過來，而是翻譯一句，執(zhí)行一句，再翻譯，再執(zhí)行，所以解釋器的程序運行起來會比較慢，每次都要解釋之后再執(zhí)行。所以，有些時候，我們想是否可以把解釋之后的內(nèi)容緩存起來，這樣不就可以直接運行了？但是，如果每段代碼都要緩存起來，例如僅僅執(zhí)行一次的代碼也緩存起來，這樣太浪費內(nèi)存了。所以，引入一個新的運行時編譯器，JIT來解決這些問題，加速熱點代碼的執(zhí)行。

JIT運行時編譯器工作機制： 

JIT針對熱點代碼，進行編譯與深度優(yōu)化，優(yōu)化后的機器碼會被緩存起來，存入CodeCache(代碼高速緩存)中。對于非熱點代碼，例如只運行一次的代碼（類構(gòu)造器等等），直接解釋執(zhí)行，更加快速。JIT不僅花更多時間去編譯優(yōu)化，而且還多耗費了很多內(nèi)存。字節(jié)碼轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行的機器碼，大小會大很多很多倍。這也是為啥，解釋器每次都要翻譯并且執(zhí)行，JIT只針對熱點代碼進行編譯優(yōu)化的原因。JIT編譯器執(zhí)行的一些常見優(yōu)化操作包括數(shù)據(jù)分析，從堆棧操作到寄存器操作的轉(zhuǎn)換，通過寄存器分配減少內(nèi)存訪問，消除常見子表達式等。JIT編譯器進行的優(yōu)化程度越高，在執(zhí)行階段花費的時間越多。因此，JIT編譯器無法承擔所有靜態(tài)編譯器所做的優(yōu)化，這不僅是因為增加了執(zhí)行時間的開銷，而且還因為它只對程序進行了限制。這也就解釋了為什么有些JVM會選擇不總是做JIT編譯，而是選擇用解釋器+JIT編譯器的混合執(zhí)行引擎。

JIT其中一項很重要的優(yōu)化就是內(nèi)聯(lián): 內(nèi)聯(lián)是將較小方法的樹合并或“內(nèi)聯(lián)”到其調(diào)用者的樹中的過程。這樣可以加速頻繁執(zhí)行的方法調(diào)用。不同分層優(yōu)化階段，使用的算法不同。主要包括：

• Trivial方法內(nèi)聯(lián)

• 調(diào)用圖內(nèi)聯(lián)

• 尾部遞歸消除

• 虛擬調(diào)用優(yōu)化

  
  

這樣省略了 calling method。但是，如果將所有方法都內(nèi)聯(lián)的話，編譯出來的機器碼會很大很大，內(nèi)存占用會急劇增高，效率低下。所以，需要 JIT 把握好這個優(yōu)化的度

總結(jié)起來就是：JIT 是即時優(yōu)化并編譯代碼，優(yōu)化代碼包括內(nèi)聯(lián)，編譯后的代碼保存在內(nèi)存中，也就是代碼高速緩存，編譯后的代碼是很大的，所以不能所有代碼都編譯，需要是熱點代碼。并且，內(nèi)聯(lián)也會將這個方法變得更大。代碼高速緩存也是需要清理的，代碼高速緩存占用過高，也會增加清理概率，因為你可能幾個方法都是高頻執(zhí)行，但是編譯之后占用過大導(dǎo)致超過代碼高速緩存限制，那么會發(fā)生代碼高速緩存清理，就是代碼緩存中的編譯代碼一直在換。清理代碼高速緩存，會讓所有線程進入 Safepoint，然后才能清理，也就是 stop the world。內(nèi)聯(lián)過多，方法變大，這種清理頻率也會變大。

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