JVM执行引擎篇(解释器与编译器)

Posted 2021-10-22 ProChick

解释器与编译器

• • 1.编译和执行的过程
  • 2.编译器和解释器
  • 3.解释器详解
  • 4.编译器详解
  • 5.执行方式设置

1.编译和执行的过程

• 大部分的程序源代码转换成物理机的目标代码或虚拟机能执行的指令集之前，都需要经历如下步骤
  

• 代码编译由Java源码编译器javac完成
  

• 代码执行由Java虚拟机执行引擎完成
  

2.编译器和解释器

• 解释器

  当Java虚拟机启动时会根据预定义的规范对字节码采用逐行解释的方式执行，将每条字节码文件中的内容“翻译”为对应平台的本地机器指令执行

• 编译器

  就是虚拟机将源代码直接编译成和本地机器平台相关的机器语言，在JVM的执行引擎中JIT即时编译器

  就是将常用的代码预先直接编译成机器指令，并将其存放在方法区中等待使用

• 为什么Java是半编译半解释型语言？

  • JDK1.0的时代，通常将Java语言定位为“解释执行”还是比较准确的。再后来，Java也发展出可以直接生成本地代码的编译器

  • 现在的JDK版本中，JVM在执行Java代码的时候，通常都会将解释执行与编译执行二者结合起来进行
    

3.解释器详解

• 基本概述

  • JVM设计者们的初衷仅仅只是单纯地为了满足Java程序实现跨平台特性，因此避免采用静态编译的方式直接生成本地机器指令，从而诞生了实现解释器在运行时采用逐行解释字节码执行程序的想法
  • 解释器真正意义上所承担的角色就是一个运行时“翻译者”，将字节码文件中的内容“翻译”为对应平台的本地机器指令执行
  • 当一条字节码指令被解释执行完成后，接着再根据PC寄存器中记录的下一条需要被执行的字节码指令执行解释操作
  • 在HotSpot VM中，解释器主要由Interpreter模块和Code模块两部分构成：
    • Interpreter模块：实现了解释器的核心功能
    • Code模块：用于管理HotSpot VM在运行时生成的本地机器指令

• 常见种类

  在Java的发展历史里，一共有两套解释执行器

  • 古老的字节码解释器

    字节码解释器在执行时通过纯软件代码模拟字节码的执行，效率非常低下

  • 现如今的模板解释器

    模板解释器将每一条字节码和一个模板函数相关联，模板函数中直接产生这条字节码执行时的机器码，从而很大程度上提高了解释器的性能

• 发展现状

  • 由于解释器在设计和实现上非常简单，因此除了Java语言之外，还有许多高级语言同样也是基于解释器执行的，比如Python、 Perl、Ruby等。但是在今天，基于解释器执行已经沦落为低效的代名词，并且时常被一些C/C+ +程序员所调侃。
  • 为了解决这个问题，JVM平台支持了一种叫作JIT即时编译的技术。即时编译的目的是避免函数被解释执行，而是将整个函数体编译成为机器码，每次函数执行时，只执行编译后的机器码即可，这种方式可以使执行效率大幅度提升。
  • 不过无论如何，基于解释器的执行模式仍然为中间语言的发展做出了不可磨灭的贡献。

4.编译器详解

• 基本概述

  • Java代码的执行分两种情况：
    • 第一种是解释执行，将源代码编译成字节码文件，然后通过解释器将字节码文件转为机器码
    • 第二种是编译执行，将源代码编译成字节码文件，然后直接将字节码文件编译成机器码
  • 现代虚拟机为了提高执行效率，会使用即时编译技术( JIT,Just In Time )将字节码编译成机器码后再执行
  • HotSpot VM是目前市面上高性能虛拟机的代表之一，它采用的就是解释器与即时编译器并存的架构。在Java虛拟机运行时，解释器和即时编译器能够相互协作，各自取长补短，尽力去选择最合适的方式来权衡编译本地代码的时间和直接解释执行代码的时间，进而使得效率最大化

• 为何HotSpot VM采用解释器和JIT编译器并存的方式呢？

  既然HotSpot VM中已经内置JIT编译器了，那么为什么还需要再使用解释器来“拖累”程序的执行性能呢？比如：在JRockit VM内部就不包含解释器，字节码全部都依靠即时编译器编译后执行，效率极高

  • 尽管JRockit VM中程序的执行性能会非常高效，但程序在启动时必然需要花费更长的时间来进行编译
  • 对于那些不看重响应时间、只看中执行效率的应用场景而言，我们可以只使用即时编译这种方式
  • 对于那些既看中响应时间、又看中执行效率的应用场景而言，我们就需要采用解释器与即时编译器并存的架构。然后在这种模式下，当Java虚拟器启动时，解释器可以首先发挥作用，而不必等待即时编译器全部编译完成后再执行，这样可以省去许多不必要的编译时间。之后随着时间的推移，编译器发挥作用， 根据热点探测功能，将有价值的字节码编译为本地机器指令，以此获得更高的执行效率

• JIT编译器概述

  首先对于Java 语言来讲，“编译器” 其实是一个“不确定”的操作过程

  • 它可能是指一个前端编译器：把Java源文件转变成字节码文件的过程

    例如：Sun的Javac、 Eclipse JDT中的增量式编译器（ECJ） ，等前端编译器

  • 它可能是指一个后端运行期编译器：把字节码转变成机器码的过程

    例如：HotSpot VM的C1、C2编译器，等JIT编译器

  • 它可能是指一个静态提前编译器： 直接把Java源文件编译成本地机器代码的过程

    例如：GNU Compiler for the Java （GCJ）、Excelsior JET，等AOT编译器

• JIT编译器分类

  • 在HotSpot VM中内嵌有两个JIT编译器，分别为Client Compiler( 简称C1 )和Server Compiler( 简称C2 )
    • -client：指定Java虚拟机运行在Client模式下，并使用C1编译器
    • -server：指定Java虚拟机运行在Server模式下，并使用C2编译器
  • C1编译器
    • C1编译器会对字节码进行简单和可靠的优化，耗时短，以达到更快的编译速度
    • C1编译器的优化策略：
      • 方法内联： 将引用的函数代码编译到引用点处，这样可以减少栈帧的生成，减少参数传递以及跳转过程
      • 去虚拟化： 对唯一的实现类进行内联
      • 冗余消除： 在运行期间把一些不会执行的代码折叠掉
  • C2编译器
    • C2编译器进行耗时较长的优化，以及激进的优化，但优化的代码执行效率更高
    • C2编译器的优化策略：
      • 标量替换：用标量值代替聚合对象的属性值
      • 栈上分配：对于未逃逸的对象分配对象在栈而不是堆
      • 同步消除：清除同步操作，通常指synchronized

  总结来说，C2编译器启动时长比C1编译器长，但是系统稳定执行以后，C2编译器执行速度远远快于C1编译器

  • 分层编译策略
    • 在不开启性能监控时，程序解释执行可以触发C1编译，将字节码编译成机器码，以此进行简单优化。当同时开启性能监控时，C2编译会根据性能监控信息进一步进行激进优化
    • 在JDK7以及之后版本中，默认在Server模式下将会开启分层编译策略，由C1编译器和C2编译器相互协作共同来执行编译任务

• JIT编译器中的热点代码探测技术

  • 是否需要启动JIT编译器将字节码直接编译为对应平台的本地机器指令，则需要根据代码被调用执行的频率而定
  • 对于那些需要被编译为本地代码的字节码，也被称之为“热点代码” ，JIT编译器在运行时会针对那些频繁被调用的“热点代码”做出深度优化，将其直接编译为对应平台的本地机器指令，以此提升Java程序的执行性能
  • 一个被多次调用的方法或者是一个方法体内部循环次数较多的循环体，都可以被称之为“热点代码”，因此都可以通过JIT编译器编译为本地机器指令。由于这种编译方式发生在方法的执行过程中，因此也被称之为栈上替换，或简称为OSR （On StackReplacement）编译
  • 一个方法究竟要被调用多少次，或者一个循环体究竟需要执行多少次循环才可以达到这个标准？必然需要一个明确的阈值，那么JIT编译器才会根据这个阈值，将这些“热点代码”编译为本地机器指令执行
  • 目前HotSpot VM所采用的热点探测方式是基于计数器的热点探测技术，采用这种方式，HotSpot VM将会为每一个方法都建立两个不同类型的计数器：
    • 方法调用计数器：用于统计方法的调用次数
    • 回边计数器：用于统计循环体执行的循环次数

• JIT编译器中的方法调用计数器
  

  • 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次，在 Server 模式下是10000次。超过这个阈值，就会触发JIT编译
  • 这个阈值可以通过虚拟机参数 -XX:CompileThreshold 来设置
  • 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+1，然后判断方法调用计数器与回边计数器值之和是否超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
  • 注意点
    • 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过程，而这段时间就称为此方法的半衰周期
    • 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，还可以使用 -XXCounterHalfLifeTime参数设置半衰周期的时间，单位是秒

• JIT编译器中的回边计数器

  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” ，建立回边计数器统计的目的就是为了触发OSR编译

• 其它常见编译器

  • Graal编译器
    • 自JDK10起，HotSpot又加入一个全新的即时编译器： Graal编译器
    • 这种编译器的编译效果短短几年时间就追评了C2编译器，可见未来可期。不过目前为止，它还带着“实验状态"标签，需要使用开关参数 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions、-XX： +UseJVMCICompiler去激活才可以使用
  • AOT编译器
    • JDK9引入了AOT编译器，也被叫做静态提前编译器( Ahead Of Time Compiler )，JDK9还引入了实验性AOT编译工具jaotc。它借助了Graal 编译器，将所输入的Java 类文件转换为机器码，并存放至生成的动态共享库之中
    • 所谓AOT编译，是与即时编译相对立的一个概念。我们知道，即时编译指的是在程序的运行过程中，将字节码转换为可在硬件上直接运行的机器码，并部署至托管环境中的过程。而AOT编译指的则是，在程序运行之前，便将字节码转换为机器码的过程
    • 好处
      • Java虚拟机加载已经预编译成二进制库，可以直接执行
      • 不必等待即时编译器的预热，减少Java应用给人带来“第一次运行慢”的不良体验
    • 缺点
      • 破坏了java"一次编译，到处运行”，必须为每个不同硬件、oS编译对应的发行包。
      • 降低了Java链接过程的动态性，加载的代码在编译期就必须全部已知
      • 还需要继续优化中，最初只支持Linux x64 java base

5.执行方式设置

• 基本概述

  • 默认情况下HotSpot VM是采用解释器与即时编译器并存的架构
  • 开发人员也可以根据具体的应用场景，通过命令的方式，显式地为Java虚拟机指定在运行时到底采用哪种架构方式去运行程序

• 三种方式

  • -Xint： 采用解释器模式执行程序
    

  • -Xcomp： 采用即时编译器模式执行程序，但如果即时编译出现问题，解释器会介入执行
    

  • -Xmixed：采用解释器和即时编译器的混合模式共同执行程序
    

• 代码测试

  测试下方代码在每种不同执行方式下的运行时间

  /**
   *  -Xint   : 解释器模式，6520ms
   *  -Xcomp  : 编译器模式，950ms
   *  -Xmixed : 混合模式，936ms
   */
  public class IntCompTest {
      public static void main(String[] args) {
          long start = System.currentTimeMillis();
          
          // 运行100万次
          testPrimeNumber(1000000);
          
          long end = System.currentTimeMillis();
          
          System.out.println("花费的时间为：" + (end - start));
      }
  
      public static void testPrimeNumber(int count){
          for (int i = 0; i < count; i++) {
              //计算100以内的质数
              label:for(int j = 2;j <= 100;j++){
                  for(int k = 2;k <= Math.sqrt(j);k++){
                      if(j % k == 0){
                          continue label;
                      }
                  }
              }
          }
      }
  }