程序编译与代码优化

第四部分　程序编译与代码优化

第10章　早期（编译期）优化

第11章　晚期（运行期）优化

---

第10章　早期（编译期）优化

10.1　概述

Java语言的“编译期”其实是一段“不确定”的操作过程，因为它可能是指一个前端编译器（其实叫“编译器的前端”更准确一些）把*.java文件转变成*.class文件的过程；也可能是指虚拟机的后端运行期编译器（JIT编译器，Just In Time Compiler）把字节码转变成机器码的过程；还可能是指使用静态提前编译器（AOT编译器，Ahead Of Time Compiler）直接把*.java文件编译成本地机器代码的过程。下面列举了这3类编译过程中一些比较有代表性的编译器。

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

JIT编译器：HotSpot VM的C1、C2编译器。

AOT编译器：GNU Compiler for the Java（GCJ）、Excelsior JET。

10.2　Javac编译器

10.2.1　Javac的源码与调试

Javac的源码存放在JDK_SRC_HOME/langtools/src/share/classes/com/sun/tools/javac中。

从Sun Javac的代码来看，编译过程大致可以分为3个过程，分别是：

解析与填充符号表过程。

插入式注解处理器的注解处理过程。

分析与字节码生成过程。

这3个步骤之间的关系与交互顺序如图10-4所示。

Javac编译动作的入口是com.sun.tools.javac.main.JavaCompiler类。

10.2.2　解析与填充符号表

1.词法、语法分析

词法分析是将源代码的字符流转变为标记（Token）集合，单个字符是程序编写过程的最小元素，而标记则是编译过程的最小元素，关键字、变量名、字面量、运算符都可以成为标记。

语法分析是根据Token序列构造抽象语法树的过程，抽象语法树（Abstract Syntax Tree,AST）是一种用来描述程序代码语法结构的树形表示方式，语法树的每一个节点都代表着程序代码中的一个语法结构（Construct）。

2.填充符号表

符号表（Symbol Table）是由一组符号地址和符号信息构成的表格。

符号表中所登记的信息在编译的不同阶段都要用到。在语义分析中，符号表所登记的内容将用于语义检查（如检查一个名字的使用和原先的说明是否一致）和产生中间代码。在目标代码生成阶段，当对符号名进行地址分配时，符号表是地址分配的依据。

10.2.3　注解处理器

在JDK 1.6中实现了JSR-269规范[1]，提供了一组插入式注解处理器的标准API在编译期间对注解进行处理，我们可以把它看做是一组编译器的插件，在这些插件里面，可以读取、修改、添加抽象语法树中的任意元素。

10.2.4　语义分析与字节码生成

语义分析的主要任务是对结构上正确的源程序进行上下文有关性质的审查，如进行类型审查。

1.标注检查  

标注检查步骤检查的内容包括诸如变量使用前是否已被声明、变量与赋值之间的数据类型是否能够匹配等。 

2.数据及控制流分析  

数据及控制流分析是对程序上下文逻辑更进一步的验证，它可以检查出诸如程序局部变量在使用前是否有赋值、方法的每条路径是否都有返回值、是否所有的受查异常都被正确处理了等问题。 

译时期的数据及控制流分析与类加载时的数据及控制流分析的目的基本上是一致的，但校验范围有所区别，有一些校验项只有在编译期或运行期才能进行。 

3.解语法糖 

语法糖（Syntactic Sugar），也称糖衣语法，是由英国计算机科学家彼得·约翰·兰达（Peter J.Landin）发明的一个术语，指在计算机语言中添加的某种语法，这种语法对语言的功能并没有影响，但是更方便程序员使用。通常来说，使用语法糖能够增加程序的可读性，从而减少程序代码出错的机会。 

4.字节码生成 

字节码生成是Javac编译过程的最后一个阶段，在Javac源码里面由com.sun.tools.javac.jvm.Gen类来完成。字节码生成阶段不仅仅是把前面各个步骤所生成的信息（语法树、符号表）转化成字节码写到磁盘中，编译器还进行了少量的代码添加和转换工作。

10.3　Java语法糖的味道

10.3.1　泛型与类型擦除

java语言中的泛型则不一样，它只在程序源码中存在，在编译后的字节码文件中，就已经替换为原来的原生类型（Raw Type，也称为裸类型）了，并且在相应的地方插入了强制转型代码，因此，对于运行期的Java语言来说，ArrayList＜int＞与ArrayList＜String＞就是同一个类，所以泛型技术实际上是Java语言的一颗语法糖，Java语言中的泛型实现方法称为类型擦除，基于这种方法实现的泛型称为伪泛型。

10.3.2　自动装箱、拆箱与遍历循环

代码清单10-6　自动装箱、拆箱与遍历循环

public static void main（String[]args）{
List＜Integer＞list=Arrays.asList（1，2，3，4）；
//如果在JDK 1.7中，还有另外一颗语法糖[1]
//能让上面这句代码进一步简写成List＜Integer＞list=[1，2，3，4]；
int sum=0；
for（int i：list）{
sum+=i；
}
System.out.println（sum）；
}
代码清单10-7　自动装箱、拆箱与遍历循环编译之后

public static void main（String[]args）{
List list=Arrays.asList（new Integer[]{
Integer.valueOf（1），
Integer.valueOf（2），
Integer.valueOf（3），
Integer.valueOf（4）}）；
int sum=0；
for（Iterator localIterator=list.iterator（）；localIterator.hasNext（）；）{
int i=（（Integer）localIterator.next（））.intValue（）；
sum+=i；
}
System.out.println（sum）；
}

自动装箱、拆箱在编译之后被转化成了对应的包装和还原方法，如本例中的Integer.valueOf（）与Integer.intValue（）方法，而遍历循环则把代码还原成了迭代器的实现，这也是为何遍历循环需要被遍历的类实现Iterable接口的原因。

10.3.3　条件编译

Java语言当然也可以进行条件编译，方法就是使用条件为常量的if语句。

代码清单10-9　Java语言的条件编译

public static void main（String[]args）{
if（true）{
System.out.println（"block 1"）；
}else{
System.out.println（"block 2"）；
}
}
上述代码编译后Class文件的反编译结果：

public static void main（String[]args）{
System.out.println（"block 1"）；
}

如代码清单10-9所示，此代码中的if语句不同于其他Java代码，它在编译阶段就会被“运行”，生成的字节码之中只包括“System.out.println（“block 1”）；”一条语句，并不会包含if语句及另外一个分子中的“System.out.println（“block 2”）；”

第11章　晚期（运行期）优化

11.1　概述

Java程序最初是通过解释器（Interpreter）进行解释执行的，当虚拟机发现某个方法或代码块的运行特别频繁时，就会把这些代码认定为“热点代码”（Hot Spot Code）。为了提高热点代码的执行效率，在运行时，虚拟机将会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码，并进行各种层次的优化，完成这个任务的编译器称为即时编译器（Just In Time Compiler，下文中简称JIT编译器）。

即时编译器并不是虚拟机必需的部分，Java虚拟机规范并没有规定Java虚拟机内必须要有即时编译器存在，更没有限定或指导即时编译器应该如何去实现。但是，即时编译器编译性能的好坏、代码优化程度的高低却是衡量虚拟机技术水平的部分。

11.2　HotSpot虚拟机内的即时编译器

11.2.1　解释器与编译器

HotSpot虚拟机中内置了两个即时编译器，分别称为Client Compiler和Server Compiler，或者简称为C1编译器和C2编译器（也叫Opto编译器）。目前主流的HotSpot虚拟机（Sun系列JDK 1.7及之前版本的虚拟机）中，默认采用解释器与其中一个编译器直接配合的方式工作，程序使用哪个编译器，取决于虚拟机运行的模式，HotSpot虚拟机会根据自身版本与宿主机器的硬件性能自动选择运行模式，用户也可以使用“-client”或“-server”参数去强制指定虚拟机运行在Client模式或Server模式。

无论采用的编译器是Client Compiler还是Server Compiler，解释器与编译器搭配使用的方式在虚拟机中称为“混合模式”（Mixed Mode），用户可以使用参数“-Xint”强制虚拟机运行于“解释模式”（Interpreted Mode），这时编译器完全不介入工作，全部代码都使用解释方式执行。另外，也可以使用参数“-Xcomp”强制虚拟机运行于“编译模式”（Compiled Mode），这时将优先采用编译方式执行程序，但是解释器仍然要在编译无法进行的情况下介入执行过程，可以通过虚拟机的“-version”命令的输出结果显示出这3种模式。

由于即时编译器编译本地代码需要占用程序运行时间，要编译出优化程度更高的代码，所花费的时间可能更长； 

而且想要编译出优化程度更高的代码，解释器可能还要替编译器收集性能监控信息，这对解释执行的速度也有影响。 

为了在程序启动响应速度与运行效率之间达到最佳平衡，HotSpot虚拟机还会逐渐启用分层编译（Tiered Compilation）的策略，  

分层编译的概念在JDK 1.6时期出现，后来一直处于改进阶段，最终在JDK 1.7的Server模式虚拟机中作为默认编译策略被开启。

分层编译根据编译器编译、优化的规模与耗时，划分出不同的编译层次，其中包括：

第0层，程序解释执行，解释器不开启性能监控功能（Profiling），可触发第1层编译。

第1层，也称为C1编译，将字节码编译为本地代码，进行简单、可靠的优化，如有必要将加入性能监控的逻辑。

第2层（或2层以上），也称为C2编译，也是将字节码编译为本地代码，但是会启用一些编译耗时较长的优化，甚至会根据性能监控信息进行一些不可靠的激进优化。 
施分层编译后，Client Compiler和Server Compiler将会同时工作，许多代码都可能会被多次编译，用Client Compiler获取更高的编译速度，

用Server Compiler来获取更好的编译质量，在解释执行的时候也无须再承担收集性能监控信息的任务。

11.2.2　编译对象与触发条件

在运行过程中会被即时编译器编译的“热点代码”有两类，即：

被多次调用的方法。

被多次执行的循环体。

在HotSpot虚拟机中使用的是—基于计数器的热点探测方法，因此它为每个方法准备了两类计数器：方法调用计数器（Invocation Counter）和回边计数器（Back Edge Counter）。

我们首先来看看方法调用计数器。顾名思义，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10 000次，这个阈值可以通过虚拟机参数-XX：CompileThreshold来人为设定。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加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。

如果不做任何设置，执行引擎并不会同步等待编译请求完成，而是继续进入解释器按照解释方式执行字节码，直到提交的请求被编译器编译完成。当编译工作完成之后，这个方法的调用入口地址就会被系统自动改写成新的，下一次调用该方法时就会使用已编译的版本。整个JIT编译的交互过程如图11-2所示。

现在我们再来看看另外一个计数器——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[2]，在字节码中遇到控制流向后跳转的指令称为“回边”（Back Edge）。显然，建立回边计数器统计的目的就是为了触发OSR编译。

11.2.3　编译过程

Server Compiler和Client Compiler两个编译器的编译过程是不一样的。对于Client Compiler来说，它是一个简单快速的三段式编译器，主要的关注点在于局部性的优化，而放弃了许多耗时较长的全局优化手段。

在第一个阶段，一个平台独立的前端将字节码构造成一种高级中间代码表示（High-Level Intermediate Representaion,HIR）。HIR使用静态单分配（Static Single Assignment,SSA）的形式来代表代码值，这可以使得一些在HIR的构造过程之中和之后进行的优化动作更容易实现。在此之前编译器会在字节码上完成一部分基础优化，如方法内联、常量传播等优化将会在字节码被构造成HIR之前完成。

在第二个阶段，一个平台相关的后端从HIR中产生低级中间代码表示（Low-Level Intermediate Representation,LIR），而在此之前会在HIR上完成另外一些优化，如空值检查消除、范围检查消除等，以便让HIR达到更高效的代码表示形式。

最后阶段是在平台相关的后端使用线性扫描算法（Linear Scan Register Allocation）在LIR上分配寄存器，并在LIR上做窥孔（Peephole）优化，然后产生机器代码。Client Compiler的大致执行过程如图11-4所示。

而Server Compiler则是专门面向服务端的典型应用并为服务端的性能配置特别调整过的编译器，也是一个充分优化过的高级编译器，几乎能达到GNU C++编译器使用-O2参数时的优化强度，它会执行所有经典的优化动作，如无用代码消除（Dead Code Elimination）、循环展开（Loop Unrolling）、循环表达式外提（Loop Expression Hoisting）、消除公共子表达式（Common Subexpression Elimination）、常量传播（Constant Propagation）、基本块重排序（Basic Block Reordering）等，还会实施一些与Java语言特性密切相关的优化技术，如范围检查消除（Range Check Elimination）、空值检查消除（Null Check Elimination，不过并非所有的空值检查消除都是依赖编译器优化的，有一些是在代码运行过程中自动优化了）等。另外，还可能根据解释器或Client Compiler提供的性能监控信息，进行一些不稳定的激进优化，如守护内联（Guarded Inlining）、分支频率预测（Branch Frequency Prediction）等。本章的下半部分将会挑选上述的一部分优化手段进行分析和讲解。

Server Compiler的寄存器分配器是一个全局图着色分配器，它可以充分利用某些处理器架构（如RISC）上的大寄存器集合。以即时编译的标准来看，Server Compiler无疑是比较缓慢的，但它的编译速度依然远远超过传统的静态优化编译器，而且它相对于Client Compiler编译输出的代码质量有所提高，可以减少本地代码的执行时间，从而抵消了额外的编译时间开销，所以也有很多非服务端的应用选择使用Server模式的虚拟机运行。

11.2.4　查看及分析即时编译结果

Product版的虚拟机无法使用这部分参数。可以在OpenJDK网站上直接下载FastDebug版的JDK（从JDK 6u25之后Oracle官网就不再提供FastDebug的JDK下载了）。

11.3　编译优化技术

11.3.1　优化技术概览

在Sun官方的Wiki上，HotSpot虚拟机设计团队列出了一个相对比较全面的、在即时编译器中采用的优化技术列表（见表11-1）。

11.3.2　公共子表达式消除

公共子表达式消除是一个普遍应用于各种编译器的经典优化技术，它的含义是：如果一个表达式E已经计算过了，并且从先前的计算到现在E中所有变量的值都没有发生变化，那么E的这次出现就成为了公共子表达式。对于这种表达式，没有必要花时间再对它进行计算，只需要直接用前面计算过的表达式结果代替E就可以了。如果这种优化仅限于程序的基本块内，便称为局部公共子表达式消除（Local Common Subexpression Elimination），如果这种优化的范围涵盖了多个基本块，那就称为全局公共子表达式消除（Global Common Subexpression Elimination）。

举个简单的例子来说明它的优化过程，假设存在如下代码：

int d=（c * b）*12+a+（a+b * c）；

当这段代码进入到虚拟机即时编译器后，它将进行如下优化：编译器检测到“c * b”与“b * c”是一样的表达式，而且在计算期间b与c的值是不变的。因此，这条表达式就可能被视为：

int d=E*12+a+（a+E）；

11.3.3　数组边界检查消除

数组边界检查消除（Array Bounds Checking Elimination）是即时编译器中的一项语言相关的经典优化技术。

11.3.4　方法内联

除了消除方法调用的成本之外，它更重要的意义是为其他优化手段建立良好的基础

11.3.5　逃逸分析

逃逸分析（Escape Analysis）是目前Java虚拟机中比较前沿的优化技术，它与类型继承关系分析一样，并不是直接优化代码的手段，而是为其他优化手段提供依据的分析技术。

逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域：当一个对象在方法中被定义后，它可能被外部方法所引用，例如作为调用参数传递到其他方法中，称为方法逃逸。甚至还有可能被外部线程访问到，譬如赋值给类变量或可以在其他线程中访问的实例变量，称为线程逃逸。

如果能证明一个对象不会逃逸到方法或线程之外，也就是别的方法或线程无法通过任何途径访问到这个对象，则可能为这个变量进行一些高效的优化，如下所示。

栈上分配（Stack Allocation）：Java虚拟机中，在Java堆上分配创建对象的内存空间几乎是Java程序员都清楚的常识了，Java堆中的对象对于各个线程都是共享和可见的，只要持有这个对象的引用，就可以访问堆中存储的对象数据。虚拟机的垃圾收集系统可以回收堆中不再使用的对象，但回收动作无论是筛选可回收对象，还是回收和整理内存都需要耗费时间。如果确定一个对象不会逃逸出方法之外，那让这个对象在栈上分配内存将会是一个很不错的主意，对象所占用的内存空间就可以随栈帧出栈而销毁。在一般应用中，不会逃逸的局部对象所占的比例很大，如果能使用栈上分配，那大量的对象就会随着方法的结束而自动销毁了，垃圾收集系统的压力将会小很多。

同步消除（Synchronization Elimination）：线程同步本身是一个相对耗时的过程，如果逃逸分析能够确定一个变量不会逃逸出线程，无法被其他线程访问，那这个变量的读写肯定就不会有竞争，对这个变量实施的同步措施也就可以消除掉。

标量替换（Scalar Replacement）：标量（Scalar）是指一个数据已经无法再分解成更小的数据来表示了，Java虚拟机中的原始数据类型（int、long等数值类型以及reference类型等）都不能再进一步分解，它们就可以称为标量。相对的，如果一个数据可以继续分解，那它就称作聚合量（Aggregate），Java中的对象就是最典型的聚合量。如果把一个Java对象拆散，根据程序访问的情况，将其使用到的成员变量恢复原始类型来访问就叫做标量替换。如果逃逸分析证明一个对象不会被外部访问，并且这个对象可以被拆散的话，那程序真正执行的时候将可能不创建这个对象，而改为直接创建它的若干个被这个方法使用到的成员变量来代替。将对象拆分后，除了可以让对象的成员变量在栈上（栈上存储的数据，有很大的概率会被虚拟机分配至物理机器的高速寄存器中存储）分配和读写之外，还可以为后续进一步的优化手段创建条件。