SparkSql 字节码生成技术

    以具体的SQL语句 select a+b fromtable 为例进行说明，下面是它的解析过程：
    1.调用虚函数Add.eval(),需确认Add两边数据类型
    2.调用虚函数a.eval()，需要确认a的数据类型
    3.确认a的数据类型是int，装箱
    4.调用虚函数b.eval(),需确认b的数据类型
    5.确认b的数据类型是int，装箱
    6.调用int类型的add
    7.返回装箱后的计算结果
    从上面的步骤可以看出，一条SQL语句的解析需要进行多次虚函数的调用。我们知道，虚函数的调用会极大的降低效率。那么，虚函数的调用为什么会影响效率呢？
    有人答案是：虚函数调用会进行一次间接寻址过程。事实上这一步间接寻址真的会显著降低运行效率？显然不是。
    流水线的打断才是真正降低效率的原因。
    我们知道，虚函数的调用时是运行时多态，意思就是在编译期你是无法知道虚函数的具体调用。设想一下，如果说不是虚函数，那么在编译时期，其相对地址是确定的，编译器可以直接生成jmp/invoke指令； 如果是虚函数，多出来的一次查找vtable所带来的开销，倒是次要的，关键在于，这个函数地址是动态的，譬如 取到的地址在eax里，则在call eax之后的那些已经被预取进入流水线的所有指令都将失效。流水线越长，一次分支预测失败的代价也就越大，如下所示：
   pf->test
    001E146D mov eax,dword ptr[pf]
    011E1470 mov edx,dword,ptr[eax]
    011E1472 mov esi,esp
    011E1474 mov ecx,dword ptr[pf]
    011E1477 mov eax,dword ptr[edx]
    011E1479 eax <-----------------------分支预测失败
    011E147B cmp esi esp
    011E147D @ILT+355(__RTC_CheckEsp)(11E1168h)
    说到流水线，penalty基本上都是因为气泡（分支指令导致预取失败）。虽然引入流水线极大提高了效率，流水线不是越长越好。
    Scala的运行时反射机制很好机制很好解决了这个问题。未完待续，下回分解。