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我们知道Java虚拟机栈是线程私有的，每个线程对应一个栈，每个线程在执行一个方法时会创建一个对应的栈帧，栈帧负责存储局部变量变量表、操作数栈、动态链接和方法返回地址等信息，每个方法的调用过程，相当于栈帧在Java栈的入栈和出栈过程

但是栈帧的创建是需要耗费资源的，尤其是对于 Java 中常见的 getter、setter 方法来说，这些代码通常只有一行，每次都创建栈帧的话就太浪费了。

另外，Java 虚拟机栈对代码的执行，采用的是字节码解释执行的方式，考虑到下面这段代码，变量 a 声明之后，就再也不被使用，要是按照字节码指令解释执行的话，就要做很多无用功。

public class A{
    int attr = 0;
    public void test(){
        int a = attr;
        System.out.println("月伴飞鱼");
    }
}

执行如下命令：

javap -v A

可以看到这段代码的字节码指令

我们能够看到 aload_0，getfield ，istore_1 这三个无用的字节码指令操作。

❝

aload_0 从局部变量0中装载引用类型值，getfield 从对象中获取字段，istore_1 将int类型值存入局部变量1

❞

另外，我们知道垃圾回收器回收的目标区域主要是堆，堆上创建的对象越多，GC 的压力就越大。要是能把一些变量，直接在栈上分配，那 GC 的压力就会小一些。

其实，我们说的这几个优化的可能性，JVM 已经通过JIT 编译器（Just In Time Compiler）去做了，JIT 最主要的目标是把解释执行变成编译执行。

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，这就是 JIT 编译器的功能。

如上图，JVM 会将调用次数很高，或者在 for 循环里频繁被使用的代码，编译成机器码，然后缓存起来，下次调用相同方法的时候，就可以直接使用。

那 JIT 编译都有哪些手段呢？接下来我们详细介绍。

方法内联

方法内联它会把一些短小的方法体，直接纳入目标方法的作用范围之内，就像是直接在代码块中追加代码。这样，就少了一次方法调用，执行速度就能够得到提升，这就是方法内联的概念。

可以使用 -XX:-Inline 参数来禁用方法内联，如果想要更细粒度的控制，可以使用 CompileCommand 参数，例如：

-XX:CompileCommand=exclude,java/lang/String.indexOf

在 JDK 的源码里，也有很多被 @ForceInline注解的方法，这些方法，会在执行的时候被强制进行内联；而被@DontInline注解的方法，则始终不会被内联。

JIT 编译之后的二进制代码，是放在 Code Cache 区域里的。这个区域的大小是固定的，而且一旦启动无法扩容。如果 Code Cache 满了，JVM 并不会报错，但会停止编译。所以编译执行就会退化为解释执行，性能就会降低。不仅如此，JIT 编译器会一直尝试去优化你的代码，造成 CPU 占用上升。

通过参数 -XX:ReservedCodeCacheSize 可以指定 Code Cache 区域的大小，如果你通过监控发现空间达到了上限，就要适当的增加它的大小。

分层编译

HotSpot 虚拟机包含多个即时编译器，有 C1，C2 和 Graal，JDK8 以后采用的是分层编译的模式。

JMV使用额外线程进行即时编译，可以不用阻塞解释执行的逻辑。JIT 通常会在触发之后就在后台运行，编译完成之后就将相应的字节码替换为编译后的代码。

「JIT 编译方式有两种：一种是编译方法，另一种是编译循环。」

具体介绍下几个编译器

「C1 编译器」

C1 编译器是一个简单快速的编译器，主要的关注点在于局部性的优化，适用于执行时间较短或对启动性能有要求的程序，也称为Client Compiler，例如，GUI 应用对界面启动速度就有一定要求。

「C2 编译器」

C2 编译器是为长期运行的服务器端应用程序做性能调优的编译器，适用于执行时间较长或对峰值性能有要求的程序，也称为Server Compiler，例如，服务器上长期运行的 Java 应用对稳定运行就有一定的要求。

在 Java7 之前，需要根据程序的特性来选择对应的 JIT，虚拟机默认采用解释器和其中一个编译器配合工作。

「分层编译」

Java7 引入了分层编译，这种方式综合了 C1 的启动性能优势和 C2 的峰值性能优势，我们也可以通过参数 -client或者-server 强制指定虚拟机的即时编译模式。

通常情况下，C2 的执行效率比 C1 高出30%以上。

注意：在 Java8 中，默认开启分层编译，-client 和 -server 的设置已经是无效的了。

如果只想开启 C2，可以关闭分层编译（-XX:-TieredCompilation），如果只想用 C1，可以在打开分层编译的同时，使用参数：-XX:TieredStopAtLevel=1。

我们可以通过 java -version命令行可以直接查看到当前系统使用的编译模式：

C:\Users\Administrator>java -version
java version "1.8.0_45"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_45-b14)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.45-b02, mixed mode)

mixed mode代表是默认的混合编译模式，除了这种模式外，我们还可以使用-Xint参数强制虚拟机运行于只有解释器的编译模式下，这时 JIT 完全不介入工作；也可以使用参数-Xcomp强制虚拟机运行于只有 JIT 的编译模式下

逃逸分析

下面着重讲解一下逃逸分析，这个知识点在面试的时候经常会被问到。

有这样一个问题：我们常说的对象，除了基本数据类型，一定是在堆上分配的吗？

答案是否定的，通过逃逸分析，JVM 能够分析出一个新的对象的使用范围，从而决定是否要将这个对象分配到堆上。逃逸分析现在是 JVM 的默认行为，可以通过参数-XX:-DoEscapeAnalysis 关掉它。

那什么样的对象算是逃逸的呢？可以看一下下面的两种典型情况。

如代码所示，对象被赋值给成员变量或者静态变量，可能被外部使用，变量就发生了逃逸。

public class EscapeAttr {
    Object attr;
    public void test() {
        attr = new Object();
    }
}

再看下面这段代码，对象通过 return 语句返回。由于程序并不能确定这个对象后续会不会被使用，外部的线程能够访问到这个结果，对象也发生了逃逸。

public class EscapeReturn {
    Object attr;
    public Object test() {
        Object obj = new Object();
        return obj;
    }
}

那逃逸分析有什么好处呢？

「1. 栈上分配」

如果一个对象在子程序中被分配，指向该对象的指针永远不会逃逸，对象有可能会被优化为栈分配。栈分配可以快速地在栈帧上创建和销毁对象，不用再分配到堆空间，可以有效地减少 GC 的压力。

「2. 分离对象或标量替换」

但对象结构通常都比较复杂，如何将对象保存在栈上呢？

JIT 可以将对象打散，全部替换为一个个小的局部变量，这个打散的过程，就叫作标量替换（标量就是不能被进一步分割的变量，比如 int、long 等基本类型）。也就是说，标量替换后的对象，全部变成了局部变量，可以方便地进行栈上分配，而无须改动其他的代码。

从上面的描述我们可以看到，并不是所有的对象或者数组，都会在堆上分配。由于JIT的存在，如果发现某些对象没有逃逸出方法，那么就有可能被优化成栈分配。

「3.同步消除」

如果一个对象被发现只能从一个线程被访问到，那么对于这个对象的操作可以不考虑同步。

注意这是针对 synchronized 来说的，JUC 中的 Lock 并不能被消除。

要开启同步消除，需要加上 -XX:+EliminateLocks 参数。由于这个参数依赖逃逸分析，所以同时要打开 -XX:+DoEscapeAnalysis 选项。

比如下面这段代码，JIT 判断对象锁只能被一个线程访问，就可以去掉这个同步的影响。

public class SyncEliminate {
    public void test() {
        synchronized (new Object()) {
        }
    }
}

小结

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JIT 是现代 JVM 主要的优化点，能够显著地提升程序的执行效率。从解释执行到最高层次的 C2，一个数量级的性能提升也是有可能的。

注意：JIT 优化并不见得每次都有用，比如代码中如果发生死循环。但如果你在启动的时候，加上-Djava.compiler=NONE 参数，禁用 JIT，它就能够执行下去。

这篇文章中我们主要看了方法内联、逃逸分析等概念，了解到一些方法在被优化后，对象并不一定是在堆上分配的，它可能在被标量替换后，直接在栈上分配。这几个知识点也是在面试中经常被问到的。

JIT 的这些优化一般都是在后台进程默默地去做了，我们不需要关注太多。同时Code Cache 的容量达到上限，会影响程序执行的效率，但除非你有特别多的代码，默认的 240M 一般来说，足够用了。