Java 大杀器来了，性能提升一个数量级

自 1996 年诞生以来，Java 语言长期在最受欢迎的编程语言排行榜中占据领先地位。除了语言本身的优秀特性之外，Java 语言持续演进、不断发展也是它能够保持长盛不衰的重要原因。Java 语言的功能和性能都在不断地发展和提高，但是 冷启动开销较大 的问题长期存在，难以从根本上解决。

Java 语言也因此在 Serverless 场景下无法与 Node.js、Go 等快速启动的语言竞争，落于下风。在这种背景下，作为能够从根本上解决冷启动问题的 Java 静态编译技术 有了用武之地，开始在业界崭露头角，为 Java 语言注入了新的竞争力。

什么是冷启动？

所谓冷启动问题是指 Java 应用并不是即起即用的，而需要经过虚拟机初始化后才能达到可用状态，再经过程序预热才能达到最佳性能。图 1 给出了 Java 程序的运行时性能随运行时间（实际上是代码重复执行次数）的变化示意图。

图 1 Java程序运行时性能演化示意图

• 横坐标 ：程序运行时间，时间越长代表程序中代码被重复执行的次数越多；
• 纵坐标 ：程序的响应时间，响应越快代表运行时性能越好。

可以看出程序响应能力分成了四个部分：第一个阶段为无穷大，因为程序启动时需要首先初始化 Java 虚拟机，然后初始化应用程序，在这个阶段应用是不会有响应的。随后经过解释执行、C1 实时编译和 C2 实时编译，应用的响应时间才从高、中到了低，最终进入稳定执行阶段。前三个阶段就是冷启动，也可以看作程序预热，最后一个阶段为稳定执行，此时的程序运行时性能最好。

在传统的单机或者服务器部署的场景中，冷启动问题并不明显，一来是应用执行时间足够长，冷启动问题就被淡化了；二来人们还可以提前将服务预热准备好，以最好的状态迎接用户的服务请求。

但是在云原生 Serverless 应用的场景中，首次请求必须经过无响应阶段，才会落在响应时间高的为位置，后续请求也会落在高的阶段，只有经过足够多的请求后才会逐渐落入稳定阶段。冷启动问题使得 Java 在 Serverless 场景下无法与 Node.js、Go 等具有快速启动优势的的语言的竞争中，落于下风。

冷启动问题的根本原因是什么？

当我们执行一个 Java 应用程序时，看似是从主函数（Java 可执行应用程序的入口是主函数）开始的，但实际需要在 JVM 初始化后才会调用 Java 主函数开始执行应用程序。

我们将图 1 展示的抽象模型进一步细化，可以得到如图 2 所示的 Java 程序的执行生命周期模型：Java 程序可以分为 VM 初始化（VM init）、应用初始化（App init）、应用预热（App active warmup）、应用稳定（App active steady）和关闭（shutdown）这 5 个阶段。

图 2 Java应用程序的运行生命周期示意图

图 2 的横坐标代表应用执行的时间顺序，纵坐标代表 CPU 利用率，各个颜色的区域代表该行为的 CPU 使用率，红色区域的 VM 表示 JVM、青色的 CL 代表类加载（Class Loading），白色的是实时编译（Just In Time，JIT），黄色的代表垃圾回收（GC），浅绿色代表解释执行应用程序，绿色代表执行经过 JIT 编译的应用代码。

从图 2 中可以看到各个阶段中花费时间最多的行为是什么，但这里的使用情况并不是按实际比例绘制的，而是只反映整体趋势的示意，因为具体的数据会随应用不同而变化。

从图 2 可以看到Java 程序的运行生命周期是：首先启动 JVM，执行各种 VM 的初始化动作；然后调用 Java 程序的主函数进入应用初始化，此时才会开始通过解释执行方式运行 Java 代码，随着 Java 代码运行而同时开始的还有 GC，JIT 会在出现热点函数时才开始；当程序初始化完成后，开始执行应用程序的业务代码，此时才算进入了程序执行的预热阶段，这个阶段会有大量的类加载和 JIT 编译行为；当程序被充分预热后，就进入了运行时性能最好的稳定阶段，此时的理想状态是只有应用本身和 GC 在运行，其他的行为都已渐渐退出；最后是关闭应用，各个行为次第结束。

Java 语言最初被认为是一种解释型语言，因为 Java 源代码并非被先编译为与机器平台相关的汇编代码再执行，而是先编译为与平台无关的字节码（bytecode），然后由 JVM 解释执行。

解释执行是由 JVM 将字节码逐条翻译为汇编代码，然后执行的过程。经过解释的代码缺少编译优化，因此运行时性能较低。不过解释执行非常灵活，可以支持诸如动态类加载这样的动态特性。Java 可以在运行时解释执行一段在编译时尚不存在的代码，这种特性对于编译执行类型的语言来说是难以想象的。

为了解决运行时性能低的问题，Java 引入了实时编译技术（JIT，Just In time），在运行时将热点函数编译为汇编代码，当程序再次运行到经过实时编译的函数时，就可以执行经过编译和优化的汇编代码，而不再需要解释执行了。由于编译是在运行时进行的，因此 JIT 编译器可以获得代码实际运行的路径、热点和变量值等信息，基于此可以做出非常激进的编译优化，从而获得执行效率更高的代码。

OpenJDK 使用的 JIT 编译器分为 C1 和 C2，前者编译优化较少，但是编译所消耗资源也较少；后者编译得到的代码性能最好，但是编译消耗的资源也较多。

现在的 Java 程序基本都是采用解释执行加 JIT 执行的混合模式，当函数执行次数较少时解释执行，而当函数的执行次数超过一定阈值后再 JIT 执行，从而实现了热点函数 JIT 执行、非热点函数解释执行的效果。

不过既然 JIT 带来了非常显著的性能优势，为什么不全部采用 JIT 方式呢？因为编译优化本身是需要占用系统资源的资源密集型运算，它会影响应用程序的运行时性能，在实践中甚至出现过 JIT 线程占用过多资源，导致应用程序不能执行的状况。此外，如果代码执行的次数较少，编译优化代码造成的性能损失可能会大于编译执行带来的性能提升。

**所以冷启动问题的原因有两点：**一是 Java 的虚拟机模型机制，二是从解释执行到 JIT 执行的分层次执行模型。这两点在当前的 Java 模型下是无法更改的，它们都是 Java 运行时的基石。

如何解决冷启动问题?

但这个问题并不是无解，我们可以换个角度思路思考。Java 虚拟机的主要作用是提供跨平台能力，以支持与平台无关的 Java 字节码可以在不同的操作系统中运行。解释执行、JIT 执行等问题都是由此衍生而来的。如果我们并不需要跨平台能力，是不是可以将 Java 程序直接编译为目标平台的机器码，然后提供必要的运行时支持，让它以操作系统原生程序的形式运行呢？如此一来就彻底解决了冷启动问题。

答案是肯定的，这就是Java 的静态编译技术。

Java 静态编译是指将 Java 程序的字节码在单独的离线阶段编译为汇编代码，其输入为 Java 的字节码，输出为操作系统本地原生程序。“静态”是相对传统 Java 程序的动态性而言的，因为传统 Java 程序是在运行时动态地解释执行和 JIT 编译，而静态编译需要在执行前就静态地完成程序的编译。目前由 Oracle 开发的高性能跨语言运行时框架开源项目 GraalVM 中就提供了 Java 静态编译所需的编译工具链、编译框架、编译器和运行时等全套支持，并且已经达到了生产可用的程度。

GraalVM 的静态编译的基本原则是封闭性假设（closed world assumption），要求编译器在编译时必须掌握运行时所需的全部信息，换句话说，就是运行时不能出现任何编译时未知的内容。这是因为应用程序的可达范围在静态编译时被限定了，因为没有了类加载器、解释器等组件，不能在运行时解析和执行任何动态引入的类。

与传统 Java 运行模型相比，GraalVM 的静态编译运行模型有两大特点：

一是静态编译后的可执行程序已经是本地程序，而且自包含了轻量级运行时支持，因此不再额外需要 Java 虚拟机。没有了 JVM，自然也就消除了图 1 中的响应时间无穷大阶段，使得应用程序达到即起即用的状态。另外，因为 JVM 的运行也需要消耗一部分内存，去掉 JVM 后应用程序的内存占用也大幅降低。

二是静态编译后的程序也经过了众多的编译优化，运行时不再需要经过解释执行和 JIT 编译，既避免了解释执行的低效，也避免了 JIT 编译的 CPU 开销，还解决了传统 Java 执行模型中无法充分预热，始终存在解释执行的问题，因此可以保证应用程序始终以稳定的性能执行，不会出现性能波动。

这两个基本特点解决了 Java 程序冷启动问题—JVM 初始化的开销和从解释执行到 JIT 编译执行的开销，因此静态编译后的 Java 程序可以获得极速启动的效果。

图 3 给出了 OpenJDK 和静态编译后的 Java 程序的性能对比示意，其中蓝色线条为 OpenJDK 的运行时性能变化情况，红色线条为社区版 GraalVM 静态编译后的程序运行时性能变化情况，可以看到经过社区版 GraalVM 的静态编译后的 Java 应用的性能稳定地处于 OpenJDK 的 C1 编译器的水平。而商业版的 GraalVM 静态编译甚至可以使程序达到 C2 编译器的编译后的性能水平。

图 3 OpenJDK与GraalVM静态编译的Java程序性能对比示意图

由此可见：Java 静态编译技术能够彻底解决 Java 冷启动问题，使得 Java 语言在云原生应用的浪潮中继续保持强大的竞争力，可谓是 Java 语言的“大杀器”了。