在Java中，JIT即时编译器是一项用来提升应用程序代码执行效率的技术。字节码指令被 Java 虚拟机解释执行，如果有一些指令执行频率高，称之为热点代码，这些字节码指令则被JIT即时编译器编译成机器码同时进行一些优化，最后保存在内存中，将来执行时直接读取就可以运行在计算机硬件上了。

在HotSpot中，有三款即时编译器，C1、C2和Graal，其中Graal在GraalVM章节中已经介绍过。

C1编译效率比C2快，但是优化效果不如C2。所以C1适合优化一些执行时间较短的代码，C2适合优化服务端程序中长期执行的代码。

JDK7之后，采用了分层编译的方式，在JVM中C1和C2会一同发挥作用，分层编译将整个优化级别分成了5个等级。

等级	使用的组件	描述	保存的内容	性能打分（1 - 5）
0	解释器	解释执行记录方法调用次数及循环次数	无	1
1	C1即时编译器	C1完整优化	优化后的机器码	4
2	C1即时编译器	C1完整优化记录方法调用次数及循环次数	优化后的机器码部分额外信息：方法调用次数及循环次数	3
3	C1即时编译器	C1完整优化记录所有额外信息	优化后的机器码所有额外信息：分支跳转次数、类型转换等等	2
4	C2即时编译器	C2完整优化	优化后的机器码	5

C1即时编译器和C2即时编译器都有独立的线程去进行处理，内部会保存一个队列，队列中存放需要编译的任务。一般即时编译器是针对方法级别来进行优化的，当然也有对循环进行优化的设计。

详细来看看C1和C2是如何进行协作的：

1、先由C1执行过程中收集所有运行中的信息，方法执行次数、循环执行次数、分支执行次数等等，然后等待执行次数触发阈值（分层即时编译由JVM动态计算）之后，进入C2即时编译器进行深层次的优化。

2、方法字节码执行数目过少，先收集信息，JVM判断C1和C2优化性能差不多，那之后转为不收集信息，由C1直接进行优化。

3、C1线程都在忙碌的情况下，直接由C2进行优化。

4、C2线程忙碌时，先由2层C1编译收集一些基础信息，多运行一会儿，然后再交由3层C1处理，由于3层C1处理效率不高，所以尽量减少这一层停留时间（C2忙碌着，一直收集也没有意义），最后C2线程不忙碌了再交由C2进行处理。

案例：测试JIT即时编译器的优化效果

需求：

1、编写JMH案例，代码如下：

/*
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 * FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU General Public License
 * version 2 for more details (a copy is included in the LICENSE file that
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 * Please contact Oracle, 500 Oracle Parkway, Redwood Shores, CA 94065 USA
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 * questions.
 */

package org.sample;

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
//执行5轮预热，每次持续1秒
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
//执行一次测试
@Fork(value = 1, jvmArgsAppend = {"-Xms1g", "-Xmx1g"})
//显示平均时间，单位纳秒
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class MyJITBenchmark {

    public int add (int a,int b){
        return a + b;
    }

    public int jitTest(){
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
            sum = add(sum,100);
        }
        return sum;
    }


    //禁用JIT
    @Benchmark
    @Fork(value = 1,jvmArgsAppend = {"-Xint"})
    public void testNoJIT(Blackhole blackhole) {
        int i = jitTest();
        blackhole.consume(i);
    }

    //只使用C1 1层
    @Benchmark
    @Fork(value = 1,jvmArgsAppend = {"-XX:TieredStopAtLevel=1"})
    public void testC1(Blackhole blackhole) {
        int i = jitTest();
        blackhole.consume(i);
    }

    //分层编译
    @Benchmark
    public void testMethod(Blackhole blackhole) {
        int i = jitTest();
        blackhole.consume(i);
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(MyJITBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .build();

        new Runner(opt).run();
    }
}

2、分别采用三种不同虚拟机参数测试JIT优化效果：不加参数（开启完全JIT即时编译），-Xint（关闭JIT只使用解释器）、-XX:TieredStopAtLevel=1（分层编译下只使用1层C1进行编译）

测试结果如下：

JIT编译器主要优化手段是方法内联和逃逸分析。

方法内联

方法内联（Method Inline）：方法体中的字节码指令直接复制到调用方的字节码指令中，节省了创建栈帧的开销。

需求： 1、安装JIT Watch工具，下载源码：https://github.com/AdoptOpenJDK/jitwatch/tree/1.4.2 2、使用资料中提供的脚本文件直接启动。

3、添加源代码目录，点击沙箱环境RUN：

4、通过JIT Watch观察到通过C1调用多次收集信息之后，进入C2优化。C2优化之后的机器码大小非常小。

5、方法调用进行了内联优化，汇编代码中直接使用乘法计算出值再进行累加，这样效率更高。

并不是所有的方法都可以内联，内联有一定的限制：

1、方法编译之后的字节码指令总大小 < 35字节，可以直接内联。（通过-XX:MaxInlineSize=值 控制）

2、方法编译之后的字节码指令总大小 < 325字节，并且是一个热方法。（通过-XX:FreqInlineSize=值 控制）

3、方法编译生成的机器码不能大于1000字节。（通过-XX:InlineSmallCode=值 控制）

4、一个接口的实现必须小于3个，如果大于三个就不会发生内联。

案例：String的toUpperCase方法性能优化

需求：

1、String的toUpperCase为了适配很多种不同的语言导致方法编译出来的字节码特别大，通过编写一个方法只处理a-z的大写转换提升性能。

2、通过JIT Watch观察方法内联的情况。

import java.util.Locale;

public class UpperCase
{
        public String upper;

        public UpperCase()
        {
                int iterations = 10_000_000;

                String source = "Lorem ipsum dolor sit amet, sensibus partiendo eam at.";

                long start = System.currentTimeMillis();
                convertString(source, iterations);
                System.out.println(upper);
                System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);

                start = System.currentTimeMillis();
                convertCustom(source, iterations);
                System.out.println(upper);
                System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
        }

        private void convertString(String source, int iterations)
        {
                for (int i = 0; i < iterations; i++)
                {
                        upper = source.toUpperCase(Locale.getDefault());
                }
        }

        private void convertCustom(String source, int iterations)
        {
                for (int i = 0; i < iterations; i++)
                {
                        upper = doUpper(source);
                }
        }

        private String doUpper(String source)
        {
                StringBuilder builder = new StringBuilder();

                int len = source.length();

                for (int i = 0; i < len; i++)
                {
                        char c = source.charAt(i);

                        if (c >= 'a' && c <= 'z')
                        {
                                c -= 32;
                        }

                        builder.append(c);
                }

                return builder.toString();
        }

        public static void main(String[] args)
        {
                new UpperCase();
        }
}

3、通过JIT测试性能：

import java.util.Locale;

public class UpperCase
{
        public String upper;

        public UpperCase()
        {
                int iterations = 10_000_000;

                String source = "Lorem ipsum dolor sit amet, sensibus partiendo eam at.";

                long start = System.currentTimeMillis();
                convertString(source, iterations);
                System.out.println(upper);
                System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);

                start = System.currentTimeMillis();
                convertCustom(source, iterations);
                System.out.println(upper);
                System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
        }

        private void convertString(String source, int iterations)
        {
                for (int i = 0; i < iterations; i++)
                {
                        upper = source.toUpperCase(Locale.getDefault());
                }
        }

        private void convertCustom(String source, int iterations)
        {
                for (int i = 0; i < iterations; i++)
                {
                        upper = doUpper(source);
                }
        }

        private String doUpper(String source)
        {
                StringBuilder builder = new StringBuilder();

                int len = source.length();

                for (int i = 0; i < len; i++)
                {
                        char c = source.charAt(i);

                        if (c >= 'a' && c <= 'z')
                        {
                                c -= 32;
                        }

                        builder.append(c);
                }

                return builder.toString();
        }

        public static void main(String[] args)
        {
                new UpperCase();
        }
}

最终结果:

自行实现的方法性能要比JDK默认提供的高很多，当然只支持对a-z做大写化。

逃逸分析

逃逸分析指的是如果JIT发现在方法内创建的对象不会被外部引用，那么就可以采用锁消除、标量替换等方式进行优化。

这段代码可以使用逃逸分析进行优化，因为test对象不会被外部引用，只会在方法中使用。

这段代码就会有一定的问题，如果在方法中对象被其他静态变量引用，那优化就无法进行。

锁消除

逃逸分析中的锁消除指的是如果对象被判断不会逃逸出去，那么在对象就不存在并发访问问题，对象上的锁处理都不会执行，从而提高性能。比如如下写法

锁消除优化在真正的工作代码中并不常见，一般加锁的对象都是支持多线程去访问的。

标量替换

逃逸分析真正对性能优化比较大的方式是标量替换，在Java虚拟机中，对象中的基本数据类型称为标量，引用的其他对象称为聚合量。标量替换指的是如果方法中的对象不会逃逸，那么其中的标量就可以直接在栈上分配。

如下图中，point对象不存在逃逸，那么就可以将test方法中的字节码指令直接挪到循环中，减少方法调用的开销。

性能测试

需求：

1、编写JMH性能测试案例，测试方法内联和标量替换之后的性能变化。

2、分别使用三种不同虚拟机参数进行测试：

• 开启方法内联和标量替换
• 关闭标量替换
• 关闭所有优化

3、比对测试结果。

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 *
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 */

package org.sample;

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

//执行5轮预热，每次持续1秒
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
//执行一次测试
//显示平均时间，单位纳秒
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Measurement(iterations = 3,time = 1,timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class EscapeAnalysisBenchmark2 {

    public int test(){
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
            Point point = new Point();
            point.test();
        }
        return count;
    }

    @Benchmark
    @Fork(value = 1,jvmArgsAppend = {"-Xmx10m"})
    public void testWithJIT(Blackhole blackhole) {
        int i = test();
        blackhole.consume(i);
    }

    @Benchmark
    @Fork(value = 1,jvmArgsAppend = {"-XX:-DoEscapeAnalysis","-Xmx10m"})
    public void testWithoutEA(Blackhole blackhole) {
        int i = test();
        blackhole.consume(i);
    }

    @Benchmark
    @Fork(value = 1,jvmArgsAppend = {"-Xint","-Xmx10m"})
    public void testWithoutJIT(Blackhole blackhole) {
        int i = test();
        blackhole.consume(i);
    }

        public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(EscapeAnalysisBenchmark2.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .build();

        new Runner(opt).run();
    }

}


class Point{
    private int x;
    private int y;

    public void test(){
        x = 1;
        y = 2;
        int z = x++;
    }
}

测试结果：

性能最高的是JIT功能全开的情况下；不开启逃逸分析，虽然方法内联还生效，但是性能要差很多；完全不开性能就特别差了。

案例：使用JIT Watch工具查看逃逸分析的优化结果需求：

1、在JIT Watch中创建新的文件，将之前准备好的代码复制进去。

2、观察创建对象这一行源代码的字节码信息。

3、对象没有逃离方法的作用域，可以标量替换等方式进行优化。

总结

根据JIT即时编器优化代码的特性，在编写代码时注意以下几个事项，可以让代码执行时拥有更好的性能：

1、尽量编写比较小的方法，让方法内联可以生效。

2、高频使用的代码，特别是第三方依赖库甚至是JDK中的，如果内容过度复杂是无法内联的，可以自行实现一个特定的优化版本。

3、注意下接口的实现数量，尽量不要超过2个，否则会影响内联的处理。

4、高频调用的方法中创建对象临时使用，尽量不要让对象逃逸。