`
deepinmind
  • 浏览: 454985 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
博客专栏
1dc14e59-7bdf-33ab-841a-02d087aed982
Java函数式编程
浏览量:41929
社区版块
存档分类
最新评论

JVM的几点性能优化

 
阅读更多


HotSpot,家喻户晓的JVM,我们的Java和Scala程序就运行在它上面。年复一年,一次又一次的迭代,经过无数工程师的不断优化,现在它的代码执行的速度和效率已经逼近本地编译的代码了。

它的核心是一个JIT(Just-In-Time)编译器。JIT只有一个目的,就是为了提升你代码的执行速度,这也是HotSpot能如此流行和成功的重要因素。

JIT编译器都做了什么?

你的代码在执行的时候,JVM会收集它运行的相关数据。一旦收集到了足够的数据,证明某个方法是热点(默认是1万次调用),JIT就会介入进来,将“运行缓慢的”平台独立的的字节码转化成本地编译的,优化瘦身后的版本。

有些优化是显而易见的:比如简单方法内联,删除无用代码,将库函数调用替换成本地方法等。不过JIT编译的威力远不止此。下面列举了它的一些非常有意思的优化:


分而治之

你是不是经常会这样写代码:

StringBuilder sb = new StringBuilder("Ingredients: ");
 
for (int i = 0; i < ingredients.length; i++) {
    if (i > 0) {
        sb.append(", ");
    }
    sb.append(ingredients[i]);
}
 
return sb.toString(); 



或者这样:

boolean nemoFound = false;
 
for (int i = 0; i < fish.length; i++) {
    String curFish = fish[i];
     
    if (!nemoFound) {
        if (curFish.equals("Nemo")) {
            System.out.println("Nemo! There you are!");
            nemoFound = true;
            continue;
        }
    }
     
    if (nemoFound) {
        System.out.println("We already found Nemo!");
    } else {
        System.out.println("We still haven't found Nemo : (");
    }
} 
 

这两个例子的共同之处是,循环体里先是处理这个事情,过一段时间又处理另外一件。编译器可以识别出这些情况,它可以将循环拆分成不同的分支,或者将几次迭代单独剥离。

我们来说下第一个例子。if(i>0)第一次的时候是false,后面就一直是true。为什么要每次都判断这个呢?编译器会对它进行优化,就好像你是这样写的一样:

StringBuilder sb = new StringBuilder("Ingredients: "); 
if (ingredients.length > 0) {
    sb.append(ingredients[0]);
    for (int i = 1; i < ingredients.length; i++) {
        sb.append(", ");
        sb.append(ingredients[i]);
    }
}
 
return sb.toString();
  

这样写的话,多余的if(i > 0)被去掉了,尽管也带来了一些代码重复(两处append),不过性能上得到了提升。


边界条件优化

检查空指针是很常见的一个操作。有时候null是一个有效的值(比如,表明缺少某个值,或者出现错误),有时候检查空指针是为了代码能正常运行。

有些检查是永远不会失败的(在这里null代表失败)。这里有一个典型的场景:

public static String l33tify(String phrase) {
if (phrase == null) {
throw new IllegalArgumentException("phrase must not be null");
}
return phrase.replace('e', '3');
}
  

如果你代码写得好的话,没有传null值给l33tify方法,这个判断永远不会失败。

在多次执行这段代码并且一直没有进入到if语句之后,JIT编译器会认为这个检查很多可能是多余的。然后它会重新编译这个方法,把这个检查去掉,最后代码看起来就像是这样的:

public static String l33tify(String phrase) {
return phrase.replace('e', '3');
}
  

这能显著的提升性能,而且在很多时候这么优化是没有问题的。

那万一这个乐观的假设实际上是错了呢?

JVM现在执行的已经是本地代码了,空引用可不会引起NullPointerException,而是真正的严重的内存访问冲突,JVM是个低级生物,它会去处理这个段错误,然后恢复执行没有优化过的代码——这个编译器可再也不敢认为它是多余的了:它会重新编译代码,这下空指针的检查又回来了。

虚方法内联

JVM的JIT编译器和其它静态编译器的最大不同就是,JIT编译器有运行时的动态数据,它可以基于这些数据进行决策。

方法内联是编译器一个常见的优化,编译器将方法调用替换成实际调用的代码,以避免一次调用的开销。不过当碰到虚方法调用(动态分发)的话情况就需要点小技巧了。

先看下这段代码 :

public class Main {
public static void perform(Song s) {
s.sing();
}
}

public interface Song { void sing(); }

public class GangnamStyle implements Song {
@Override
public void sing() {
System.out.println("Oppan gangnam style!");
}
}

public class Baby implements Song {
@Override
public void sing() {
System.out.println("And I was like baby, baby, baby, oh");
}
}
  

perform方法可能会被调用了无数次,每次都会调用sing方法。方法调用的开销当然是很大的,尤其像这种,因为它需要根据运行时s的类型来动态选择具体执行的代码。在这里,方法内联看真来像是遥不可及的梦想,对吧?

当然不是了。在多次执行perform方法后,编译器会根据它收集的数据发现,95%的调用对象都是GangnamStyle实例。这样的话,JIT编译器会很乐观将虚方法的调用优化掉。也就是说,编译器会直接生成本地代码 ,对应的Java实现大概是这样的:

public static void perform(Song s) {
if (s fastnativeinstanceof GangnamStyle) {
System.out.println("Oppan gangnam style!");
} else {
s.sing();
}
}
  

由于这个优化取决于运行时信息,它可以优化掉大部分的sing方法调用,尽管这个方法是多态的。

JIT编译器还有很多很有意思的技巧,这只是介绍了其中的几点,让你能感觉到我们代码在执行的时候,JVM在底层都做了些什么优化。

我能帮助JIT做些什么优化吗

JIT编译器是针对一般人的编译器;它是用来优化正常写出的代码的,它会去分析日常标准写法中的一些模式。不要刻意写代码去帮助JIT编译器进行优化就是对它最好的帮助 ——就正常写你自己的代码就好了。



译注:JIT还有许多很多意思的优化,这里只是列举出了几点。当然了,你也不用太在意它,就像文中最后说的,正常写好自己的代码就好了。



原创文章转载请注明出处:http://it.deepinmind.com

英文原文链接


5
5
分享到:
评论

相关推荐

    AI从头到脚详解如何创建部署Azure Web App的OpenAI项目源码

    【AI】从头到脚详解如何创建部署Azure Web App的OpenAI项目源码

    人脸识别_卷积神经网络_CNN_ORL数据库_身份验证_1741779511.zip

    人脸识别项目实战

    人工智能-人脸识别代码

    人工智能-人脸识别代码,采用cnn的架构识别代码

    汽车配件制造业企业信息化整体解决方案.pptx

    汽车配件制造业企业信息化整体解决方案

    短期风速预测模型,IDBO-BiTCN-BiGRU-Multihead-Attention IDBO是,网上复现 评价指标:R方、MAE、MAPE、RMSE 附带测试数据集运行(风速数据) 提示:在

    短期风速预测模型,IDBO-BiTCN-BiGRU-Multihead-Attention IDBO是,网上复现 评价指标:R方、MAE、MAPE、RMSE 附带测试数据集运行(风速数据) 提示:在MATLAB2024a上测试正常 ,短期风速预测模型; IDBO-BiTCN-BiGRU-Multihead-Attention; 评价指标: R方、MAE、MAPE、RMSE; 复现; 测试数据集; MATLAB 2024a,短期风速预测模型:IDBO-BiTCN-BiGRU-Attention集成模型

    手势识别_数据融合_运动融合帧_Pytorch实现_1741857761.zip

    手势识别项目实战

    智慧园区IBMS可视化管理系统建设方案PPT(61页).pptx

    在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。

    相亲交友系统源码 V10.5支持婚恋相亲M红娘系统.zip

    相亲交友系统源码 V10.5支持婚恋相亲、媒婆返利、红娘系统、商城系统等等 这款交友系统功能太多了,适合婚恋相亲,还有媒婆婚庆等等支持 PC和 H5还有小程序,可封装红年、APP,里面带安装教程

    单片机也能玩双核之你想不到c技巧系列-嵌入式实战(资料+视频教程)

    本资源《单片机也能玩双核之你想不到的C技巧系列——嵌入式实战》涵盖 双核单片机开发、C语言高级技巧、嵌入式系统优化 等核心内容,结合 实战案例与视频教程,帮助开发者深入理解并掌握高效编程技巧。 适用人群: 适合 嵌入式开发工程师、单片机开发者、电子信息相关专业学生,以及希望提升 C语言编程能力 和 嵌入式项目经验 的技术人员。 能学到什么: 双核单片机开发思路,提高并行处理能力。 C语言高级技巧,提升代码优化与执行效率。 嵌入式系统调试方法,掌握实际项目中的调试策略。 实战案例解析,学习如何在实际工程中应用双核技术。 阅读建议: 建议 先学习基础知识,再结合 示例代码与视频教程 进行实操,重点关注 代码优化、调试技巧与双核应用模式,通过实战演练提高嵌入式开发能力。

    计算机视觉_OpenCV_人脸识别_成本节约检测方案_1741779495.zip

    人脸识别项目源码实战

    `机器学习_深度学习_Keras_教程用途`.zip

    人脸识别项目源码实战

    地铁网络_Dijkstra_最短路径_查询工具_1741862725.zip

    c语言学习

    红外光伏缺陷目标检测模型,YOLOv8模型 基于红外光伏缺陷目标检测数据集训练,做了必要的数据增强处理,以达到缺陷类别间的平衡 可检测大面积热斑,单一热斑,二极管短路和异常低温四类缺陷 测试集指标如

    红外光伏缺陷目标检测模型,YOLOv8模型 基于红外光伏缺陷目标检测数据集训练,做了必要的数据增强处理,以达到缺陷类别间的平衡 可检测大面积热斑,单一热斑,二极管短路和异常低温四类缺陷 测试集指标如图所示 ,核心关键词:红外光伏缺陷目标检测模型; YOLOv8模型; 数据增强处理; 缺陷类别平衡; 大面积热斑; 单一热斑; 二极管短路; 异常低温。,基于YOLOv8的红外光伏缺陷检测模型

    基于PLC的自动浇花控制系统 西门子1200PLC博途仿真,提供HMI画面,接线图,IO分配表,演示视频,简单讲解视频 博图15.1及以上版本均可使用 ,核心关键词: PLC自动浇花控制系统; 西

    基于PLC的自动浇花控制系统 西门子1200PLC博途仿真,提供HMI画面,接线图,IO分配表,演示视频,简单讲解视频 博图15.1及以上版本均可使用 ,核心关键词: PLC自动浇花控制系统; 西门子1200PLC博途仿真; HMI画面; 接线图; IO分配表; 演示视频; 简单讲解视频; 博图15.1及以上版本。,基于PLC的自动浇花系统:西门子1200PLC博途仿真实践教程

    智慧园区标准化综合解决方案PPT(60页).pptx

    在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。

    大型集团用户画像系统化标准化数字化用户主数据管理项目规划方案.pptx

    大型集团用户画像系统化标准化数字化用户主数据管理项目规划方案

    基于STM32的水质 浊度检测仪设计与实现(详细设计说明书+ 10008-基于STM32的水质 浊度检测仪设计与实现(详细设计说明书+原理图PCB工程+源码工程+实物照片) 本次设计是设计一款水质检

    基于STM32的水质 浊度检测仪设计与实现(详细设计说明书+ 10008-基于STM32的水质 浊度检测仪设计与实现(详细设计说明书+原理图PCB工程+源码工程+实物照片) 本次设计是设计一款水质检测设备,实现温度检查、水质检测的功能,将检测到的数据显示到显示器中,并实时记录系统的参数 本次系统需要对温度检测,使用的传感器为DS18B20,通过单总线的方式来完成系统温度检测 使用水质检测模块检查水的质量 通过传感器检测到的数据计算后的值实时刷新到显示器中,主要的功能包括以下几点: ①可以对温度实时检测; ②可以对水质实际值实时检测; ③水质浑浊预警 主要特点: 1.以STM32单片机为核心,配合水质模块; 2.主要完成系统的 功能控制、状态显示、信息检测以及报警硬件组建所单片机和传感器等元器件的选择; 3.完成系统控制的软件设计编程; 4.实现对水质检测、温度检查、预警的功能 内容包含: 1、原理图工程 2、PCB工程 3、源码工程 4、实物照片 5、详细介绍说明书-22531字 6、实物照片 7、浊度传感器资料

    人脸识别_seetaface6_SDK_多功能应用开发工具包_1741771332.zip

    人脸识别项目实战

    华中科技大学计算机科学研究生复试上机测试题.zip

    华中科技大学计算机科学研究生复试上机测试题.zip

    YOLOv8部署到web上(Django+html)

    YOLOv8部署到web上(Django+html)

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics