日照充足会让西瓜更甜,那拥有即时编译优化会让Java程序怎么样?本文会初步介绍JVM的即时编译优化特性,而且经过异常堆栈丢失这一常见的现象来进行举例java
Java程序在运行初期是经过解释器来执行,当发现某块代码运行特别频繁,就会将之断定为热点代码(Hot Spot Code), 虚拟机会将这部分代码编译成本地机器码,并对这些代码进行优化。这件事就是即时编译(Just In Time, JIT)优化, 作这件事的就是即时编译器。缓存
目前主流虚拟机都采用解释器、编译器并存的架构。架构
由于编译器存在过分优化,基于假设优化等失败的优化结果,经过逆优化(Deoptimization)的方式,将程序的执行主动权从编译器交给解释器执行。能够把解释器当作是一个保守派,编译器是一个激进派,在JVM执行体系里,二者相辅相成,互相配合。ide
通常虚拟机都内置了两个或三个即时编译器,历史比较久远的C1, C2, 以及在JDK10才出现的Graal模块化
C1:客户端编译器(Client Complier),执行时间较短,启动程序的时间较快。在一些物联网小型设备上可指定这种编译器,经过-client参数强制指定性能
C2:服务端编译器(Server Complier),执行时间较长,启动时间较长但可编译高度优化的代码,峰值性能更高。可经过-server参数强制指定优化
Graal:是一个实验性质的即时编译器,其最大的特色是该编译器用Java语言编写,更加模块化,也更容易开发与维护。充分预热后Java代码编译成二进制码后其执行性能并不亚于由C++编写的C2。能够经过参数 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseJVMCICompiler 启用,并替换 C2ui
虽然能够经过-Xint参数强制虚拟机处于"解释模式"此时编译器不工做,能够经过-Xcomp参数强制虚拟机处于"编译模式"此时解释器不工做,能够经过-client参数使C2不工做,也能够经过-server参数使C1不工做,可是并不推荐这样作,由于有分层编译优化这一特性。this
编译器在编译代码的时候会占用程序运行时间,优化程度越高的代码编译时间会越长,甚至会须要解释器负责收集程序运行监控信息提供给编译器来编译优化程度更高的代码。因此为了在更短的时间内编译优化程度更高的代码,须要编译器之间的配合,也就是所谓的分层编译优化。一共有五层,分别是:spa
纯解释执行,解释器不开启收集程序运行监控信息
使用C1编译器进行简单可靠的优化,解释器不开启收集程序运行监控信息
仍然使用C1编译器优化,可是会针对方法调用次数和回边次数(循环代码调用次数)相关的统计
仍然使用C1编译器优化,统计信息才上一层的基础上会加上分支跳转、虚方法调用等所有统计信息,解释器火力全开
使用C2编译器优化,相比C1,C2会开启更多耗时更长的优化,还会根据解释器提供的程序运行信息进行一些更为激进的优化
在开启编译优化后,热点代码可能会被重复编译,C1编译器编译得更快,C2编译器编译质量更高,第0层模式解释器执行的时候也不用收集监控信息,第4层模式C2在进行耗时较长的编译较为忙碌时候,C1也能为C2承担一部分编译工做,交互关系以下图
上面提到即便编译是针对热点代码进行编译优化,那么什么是热点代码?
这里的屡次如何知道具体有多少次?有两种方法能够知道
目前HotSpot虚拟机使用的是第二种方法,虚拟机为每一个方法都准备了两类计数器,方法调用计数器以及回边计数器(回边的意思是在循环的末尾边界往回跳转,能够理解为循环代码的一次执行)
讲到这里给你们举一个工做中常常见到的一个JIT优化案例:异常堆栈丢失
众所周知在打印Java异常的时候,会将其堆栈信息一并输出,这些堆栈信息很是重要,有助于咱们排查问题,像这样
20:10:50.491 [main] ERROR com.yangkw.ErrorTest
java.lang.NullPointerException: null
at com.yangkw.ErrorTest.error(ErrorTest.java:33)
at com.yangkw.ErrorTest.main(ErrorTest.java:19)
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可是在最近在观察系统的线上运行日志的时候,发现了不少不带堆栈的异常日志,让人摸不着头脑到底发生了什么,像这样
20:10:50.491 [main] ERROR com.yangkw.ErrorTest
java.lang.NullPointerException: null
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经过前面关于JIT编译触发条件的介绍,能够设想是抛出异常执行太频繁因此触发了JIT优化致使,因而咱们能够写一个Demo来验证,堆栈完整的时候打印"full trace",堆栈丢失的时候打印"no trace"
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int count = 0;
while (true) {
try {
count++; //统计调用次数
error();
} catch (Exception e) {
if (e.getStackTrace().length == 0) {
LOG.error("no trace count:{}", count, e);
Thread.sleep(1000); //方便观察日志
} else {
LOG.error("full trace count:{}", count, e);
}
}
}
}
private static void error() {
String nullMsg = null;
nullMsg.toString();
}
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下面是执行结果,能够看出程序是在执行到8405次(每次执行都会不一样)的时候丢失了堆栈
虽然8405次执行的时候丢失了堆栈,可是并不能说明是由于JIT优化致使的,因而咱们能够加上参数-XX:+PrintCompilation 来打印即时编译状况。
能够看到,在10388次执行的时候是有堆栈信息的,在10389次执行的时候就丢失了堆栈信息,在这中间就发生了即便编译优化,针对这一现象官方术语称之为"fast throw"能够经过参数-XX:-OmitStackTraceInFastThrow关闭这一优化
在ORACLE官方文档有这么一段描述
The compiler in the server VM now provides correct stack backtraces for all "cold" built-in exceptions. For performance purposes, when such an exception is thrown a few times, the method may be recompiled. After recompilation, the compiler may choose a faster tactic using preallocated exceptions that do not provide a stack trace. To disable completely the use of preallocated exceptions, use this new flag: -XX:-OmitStackTraceInFastThrow.
堆栈丢失只是表面现象,JIT还对其作了如下优化: