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标题: Java核心技能口试精讲 第35讲 | JVM优化Java代码时都做了什么？ [打印本页]
作者: 张国伟    时间: 2025-4-28 15:00
标题: Java核心技能口试精讲 第35讲 | JVM优化Java代码时都做了什么？
第35讲 | JVM优化Java代码时都做了什么？

我在专栏上一讲介绍了微基准测试和相关的注意事项，其核心就是避免JVM运行中对Java代码的优化导致失真。以是，体系地理解Java代码运行过程，有利于在实践中举行更进一步的调优。
今天我要问你的问题是，JVM优化Java代码时都做了什么？
与以往我来给出典型答复的方式不同，今天我邀请了隔壁专栏 《深入拆解Java虚拟机》 的作者，同样是来自Oracle的郑雨迪博士，让他以JVM专家的身份去思考并答复这个问题。
来自JVM专栏作者郑雨迪博士的答复

JVM在对代码执行的优化可分为运行时（runtime）优化和即时编译器（JIT）优化。运行时优化重要是表明执行和动态编译通用的一些机制，比如说锁机制（如偏斜锁）、内存分配机制（如TLAB）等。除此之外，另有一些专门用于优化表明执行效率的，比如说模版表明器、内联缓存（inline cache，用于优化虚方法调用的动态绑定）。
JVM的即时编译器优化是指将热门代码以方法为单位转换成呆板码，直接运行在底层硬件之上。它采用了多种优化方式，包括静态编译器可以利用的如方法内联、逃逸分析，也包括基于程序运行profile的投机性优化（speculative/optimistic optimization）。这个怎么理解呢？比如我有一条instanceof指令，在编译之前的执行过程中，测试对象的类不停是同一个，那么即时编译器可以假设编译之后的执行过程中还会是这一个类，并且根据这个类直接返回instanceof的结果。如果出现了其他类，那么就扬弃这段编译后的呆板码，并且切换回表明执行。
当然，JVM的优化方式仅仅作用在运行应用代码的时候。如果应用代码本身壅闭了，比如说并发时等待另一线程的结果，这就不在JVM的优化范畴啦。
Java核心技能口试精讲

附上资源MP4下载地址
我用夸克网盘分享了「1001-Java核心技能口试精讲(更新完毕)」，点击链接即可生存。打开「夸克APP」，无需下载在线播放视频，畅享原画5倍速，支持电视投屏。
链接：https://pan.quark.cn/s/9b6c06b216fd
失效访问：https://cowcowit.com/course/324/325
考点分析

感谢郑雨迪博士从JVM的角度给出的答复。今天这道口试题在专栏里有不少同砚问我，也是会在口试时被口试官刨根问底的一个知识点，郑博士的答复已经非常全面和深入啦。
大多数Java工程师并不是JVM工程师，知识点总归是要落地的，口试官很有可能会从实践的角度探究，比方，如安在生产实践中，与JIT等JVM模块举行交互，落实到怎样真正举行实际调优。
在今天这一讲，我会从Java工程师一样平常的角度出发，侧重于：

知识扩展

首先，我们从整体的角度来看看Java代码的整个生命周期，你可以参考我提供的示意图。

我在 专栏第1讲 就已经提到过，Java通过引入字节码这种中间表达方式，屏蔽了不同硬件的差别，由JVM负责完成从字节码到呆板码的转化。
通常所说的编译期，是指javac等编译器或者相关API等将源码转换成为字节码的过程，这个阶段也会举行少量类似常量折叠之类的优化，只要利用反编译工具，就可以直接查看细节。
javac优化与JVM内部优化也存在关联，究竟它负责了字节码的天生。比方，Java 9中的字符串拼接，会被javac更换成对StringConcatFactory的调用，进而为JVM举行字符串拼接优化提供了统一的入口。在实际场景中，还可以通过不同的 策略 选项来干预这个过程。
今天我要讲的重点是 JVM运行时的优化，在通常环境下，编译器和表明器是共同起作用的，具体流程可以参考下面的示意图。

JVM会根据统计信息，动态决定什么方法被编译，什么方法表明执行，即使是已经编译过的代码，也可能在不同的运行阶段不再是热门，JVM有必要将这种代码从Code Cache中移除出去，究竟其大小是有限的。
就如郑博士所答复的，表明器和编译器也会举行一些通用优化，比方：

这么做的理由有许多，比方，不同体系结构的CPU在指令等层面存在着差别，定制才华充分发挥出硬件的本领。我们一样平常利用的典型字符串操作、数组拷贝等底子方法，Hotspot都提供了内建实现。
而 即时编译器（JIT），则是更多优化工作的负担者。JIT对Java编译的根本单位是整个方法，通过对方法调用的计数统计，甄别出热门方法，编译为本地代码。别的一个优化场景，则是最针对所谓热门循环代码，利用通常说的栈上更换技能（OSR，On-Stack Replacement，更加细节请参考 R大的文章），如果方法本身的调用频度还不够编译标准，但是内部有大的循环之类，则还是会有进一步优化的价值。
从理论上来看，JIT可以看作就是基于两个计数器实现，方法计数器和回边计数器提供给JVM统计数据，以定位到热门代码。实际中的JIT机制要复杂得多，郑博士提到了 逃逸分析、 循环展开、方法内联等，包括前面提到的Intrinsic等通用机制同样会在JIT阶段发生。
第二，有哪些手段可以探查这些优化的具体发生环境呢？
专栏中已经陆连续续介绍了一些，我来简朴总结一下并补充部门细节。

  1. -XX:+PrintCompilation
复制代码

  1. -XX:UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+LogCompilation -XX:LogFile=<your_file_path>
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JVM会天生一个xml形式的文件，别的， LogFile选项是可选的，不指定则会输出到
  1. hotspot_pid<pid>.log
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具体格式可以参考Ben Evans提供的 JitWatch 工具和 分析指南。


  1. -XX:+PrintInlining
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许多工具都已经提供了具体的统计信息，比如，JMC、JConsole之类，我也介绍过利用NMT监控其利用。
第三，我们作为应用开发者，有哪些可以触手可及的调优角度和手段呢？

我曾经介绍过JIT的默认门限，server模式默认10000次，client是1500次。门限大小也存在着调优的可能，可以利用下面的参数调整；与此同时，该参数还可以变相起到降低预热时间的作用。
  1. -XX:CompileThreshold=N
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许多人可能会产生疑问，既然是热门，不是早晚会到达门限次数吗？这个还真未必，由于JVM会周期性的对计数的数值举行衰减操作，导致调用计数器永久不能到达门限值，除了可以利用CompileThreshold得当调整大小，另有一个办法就是关闭计数器衰减。
  1. -XX:-UseCounterDecay
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如果你是利用debug版本的JDK，还可以利用下面的参数举行试验，但是生产版本是不支持这个选项的。
  1. -XX:CounterHalfLifeTime
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我们知道JIT编译的代码是存储在Code Cache中的，必要注意的是Code Cache是存在大小限制的，而且不会动态调整。这意味着，如果Code Cache太小，可能只有一小部门代码可以被JIT编译，其他的代码则没有选择，只能表明执行。以是，一个潜在的调优点就是调整其大小限制。
  1. -XX:ReservedCodeCacheSize=<SIZE>
复制代码
当然，也可以调整其初始大小。
  1. -XX:InitialCodeCacheSize=<SIZE>
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注意，在相对较新版本的Java中，由于分层编译（Tiered-Compilation）的存在，Code Cache的空间需求大大增加，其本身默认大小也被提高了。

JVM的编译器线程数量与我们选择的模式有关，选择client模式默认只有一个编译线程，而server模式则默认是两个，如果是当前最普遍的分层编译模式，则会根据CPU内核数量计算C1和C2的数值，你可以通过下面的参数指定的编译线程数。
  1. -XX:CICompilerCount=N
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在强劲的多处理器环境中，增大编译线程数，可能更加充分的利用CPU资源，让预热等过程更加快速；但是，反之也可能导致编译线程争抢过多资源，尤其是当体系非常繁忙时。比方，体系部署了多个Java应用实例的时候，那么减小编译线程数量，则是可以考虑的。
生产实践中，也有人推荐在服务器上关闭分层编译，直接利用server编译器，固然会导致稍慢的预热速度，但是可能在特定工作负载上会有微小的吞吐量提高。

比如，减少进入安全点。严格说，它远远不但是发生在动态编译的时候，GC阶段发生的更加频仍，你可以利用下面选项诊断安全点的影响。
  1. -XX:+PrintSafepointStatistics ‑XX:+PrintGCApplicationStoppedTime
复制代码
注意，在JDK 9之后，PrintGCApplicationStoppedTime已经被移除了，你必要利用“-Xlog:safepoint”之类方式来指定。
许多优化阶段都可能和安全点相关，比方：

  1. -XX:-UseBiasedLocking
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重要的优化手段就介绍到这里，这些方法都是平凡Java开发者就可以利用的。如果你想对JVM优化手段有更深入的了解，发起你订阅JVM专家郑雨迪博士的专栏。
一课一练

关于今天我们讨论的题目你做到胸有定见了吗？ 请思考一个问题，怎样程序化验证final关键字是否会影响性能？
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