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挑战
尽管通过 JIT 编译保持了平台无关性，但是付出了一定代价。因为在程序执行时进行编译，所以编译代码的时间将计入程序的执行时间。任何编写过大型 C 或 C++ 程序的人都知道，编译过程往往较慢。
为了克服这个缺点，现代的 JIT 编译器使用了下面两种方法的任意一种（某些情况下同时使用了这两种方法）。第一种方法是：编译所有的代码，但是不执行任何耗时多的分析和转换，因此可以快速生成代码。由于生成代码的速度很快，因此尽管可以明显观察到编译带来的开销，但是这很容易就被反复执行本地代码所带来的性能改善所掩盖。第二种方法是：将编译资源只分配给少量的频繁执行的方法（通常称作热方法）。低编译开销更容易被反复执行热代码带来的性能优势掩盖。很多应用程序只执行少量的热方法，因此这种方法有效地实现了编译性能成本的最小化。
动态编译器的一个主要的复杂性在于权衡了解编译代码的预期获益使方法的执行对整个程序的性能起多大作用。一个极端的例子是，程序执行后，您非常清楚哪些方法对于这个特定的执行的性能贡献最大，但是编译这些方法毫无用处，因为程序已经完成。而在另一个极端，程序执行前无法得知哪些方法重要，但是每种方法的潜在受益都最大化了。大多数动态编译器的操作介于这两个极端之间，方法是权衡了解方法预期获益的重要程度。
Java 语言需要动态加载类这一事实对 Java 编译器的设计有着重要的影响。如果待编译代码引用的其他类还没有加载怎么办？比如一个方法需要读取某个尚未加载的类的静态字段值。Java 语言要求第一次执行类引用时加载这个类并将其解析到当前的 JVM 中。直到第一次执行时才解析引用，这意味着没有地址可供从中加载该静态字段。编译器如何处理这种可能性？编译器生成一些代码，用于在没有加载类时加载并解析类。类一旦被解析，就会以一种线程安全的方式修改原始代码位置以便直接访问静态字段的地址，因为此时已获知该地址。
IBM JIT 编译器中进行了大量的努力以便使用安全而有效率的代码补丁技术，因此在解析类之后，执行的本地代码只加载字段的值，就像编译时已经解析了字段一样。另外一种方法是生成一些代码，用于在查明字段的位置以前一直检查是否已经解析字段，然后加载该值。对于那些由未解析变成已解析并被频繁访问的字段来说，这种简单的过程可能带来严重的性能问题。
动态编译的优点
动态地编译 Java 程序有一些重要的优点，甚至能够比静态编译语言更好地生成代码，现代的 JIT 编译器常常向生成的代码中插入挂钩以收集有关程序行为的信息，以便如果要选择方法进行重编译，就可以更好地优化动态行为。
关于此方法的一个很好的例子是收集一个特定 arraycopy操作的长度。如果发现每次执行操作时该长度基本不变，则可以为最频繁使用的 arraycopy长度生成专门的代码，或者可以调用调整为该长度的代码序列。由于内存系统和指令集设计的特性，用于复制内存的最佳通用例程的执行速度通常比用于复制特定长度的代码慢。例如，复制 8 个字节的对齐的数据可能需要一到两条指令直接复制，相比之下，使用可以处理任意字节数和任意对齐方式的一般复制循环可能需要 10 条指令来复制同样的 8 个字节。但是，即使此类专门的代码是为某个特定的长度生成的，生成的代码也必须正确地执行其他长度的复制。生成代码只是为了使常见长度的操作执行得更快，因此平均下来，性能得到了改进。此类优化对大多数静态编译语言通常不实用，因为所有可能的执行中长度恒定的操作比一个特定程序执行中长度恒定的操作要少得多。
此类优化的另一个重要的例子是基于类层次结构的优化。例如，一个虚方法调用需要查看接收方对象的类调用，以便找出哪个实际目标实现了接收方对象的虚方法。研究表明：大多数虚调用只有一个目标对应于所有的接收方对象，而 JIT 编译器可以为直接调用生成比虚调用更有效率的代码。通过分析代码编译后类层次结构的状态，JIT 编译器可以为虚调用找到一个目标方法，并且生成直接调用目标方法的代码而不是执行较慢的虚调用。当然，如果类层次结构发生变化，并且出现另外的目标方法，则 JIT 编译器可以更正最初生成的代码以便执行虚调用。在实践中，很少需要作出这些更正。另外，由于可能需要作出此类更正，因此静态地执行这种优化非常麻烦。
因为动态编译器通常只是集中编译少量的热方法，所以可以执行更主动的分析来生成更好的代码，使编译的回报更高。事实上，大部分现代的 JIT 编译器也支持重编译被认为是热方法的方法。可以使用静态编译器（不太强调编译时间）中常见的非常主动的优化来分析和转换这些频繁执行的方法，以便生成更好的代码并获得更高的性能。
这些改进及其他一些类似的改进所产生的综合效果是：对于大量的 Java 应用程序来说，动态编译已经弥补了与 C 和 C++ 之类语言的静态本地编译性能之间的差距，在某些情况下，甚至超过了后者的性能。
缺点
但是，动态编译确实具有一些缺点，这些缺点使它在某些情况下算不上一个理想的解决方案。例如，因为识别频繁执行的方法以及编译这些方法需要时间，所以应用程序通常要经历一个准备过程，在这个过程中性能无法达到其最高值。在这个准备过程中出现性能问题有几个原因。首先，大量的初始编译可能直接影响应用程序的启动时间。不仅这些编译延迟了应用程序达到稳定状态的时间（想像 Web 服务器经历一个初始阶段后才能够执行实际有用的工作），而且在准备阶段中频繁执行的方法可能对应用程序的稳定状态的性能所起的作用也不大。如果 JIT 编译会延迟启动又不能显著改善应用程序的长期性能，则执行这种编译就非常浪费。虽然所有的现代 JVM 都执行调优来减轻启动延迟，但是并非在所有情况下都能够完全解决这个问题。
其次，有些应用程序完全不能忍受动态编译带来的延迟。如 GUI 接口之类交互式应用程序就是这样的例子。在这种情况下，编译活动可能对用户使用造成不利影响，同时又不能显著地改善应用程序的性能。
最后，用于实时环境并具有严格的任务时限的应用程序可能无法忍受编译的不确定性性能影响或动态编译器本身的内存开销。
因此，虽然 JIT 编译技术已经能够提供与静态语言性能相当（甚至更好）的性能水平，但是动态编译并不适合于某些应用程序。在这些情况下，Java 代码的提前（Ahead-of-time，AOT）编译可能是合适的解决方案。
AOT Java 编译
大致说来，Java 语言本地编译应该是为传统语言（如 C++ 或 Fortran）而开发的编译技术的一个简单应用。不幸的是，Java 语言本身的动态特性带来了额外的复杂性，影响了 Java 程序静态编译代码的质量。但是基本思想仍然是相同的：在程序执行前生成 Java 方法的本地代码，以便在程序运行时直接使用本地代码。目的在于避免 JIT 编译器的运行时性能消耗或内存消耗，或者避免解释程序的早期性能开销。
挑战
动态类加载是动态 JIT 编译器面临的一个挑战，也是 AOT 编译的一个更重要的问题。只有在执行代码引用类的时候才加载该类。因为是在程序执行前进行 AOT 编译的，所以编译器无法预测加载了哪些类。就是说编译器无法获知任何静态字段的地址、任何对象的任何实例字段的偏移量或任何调用的实际目标，甚至对直接调用（非虚调用）也是如此。在执行代码时，如果证明对任何这类信息的预测是错误的，这意味着代码是错误的并且还牺牲了 Java 的一致性。
因为代码可以在任何环境中执行，所以类文件可能与代码编译时不同。例如，一个 JVM 实例可能从磁盘的某个特定位置加载类，而后面一个实例可能从不同的位置甚至网络加载该类。设想一个正在进行 bug 修复的开发环境：类文件的内容可能随不同的应用程序的执行而变化。此外，Java 代码可能在程序执行前根本不存在：比如 Java 反射服务通常在运行时生成新类来支持程序的行为。
缺少关于静态、字段、类和方法的信息意味着严重限制了 Java 编译器中优化框架的大部分功能。内联可能是静态或动态编译器应用的最重要的优化，但是由于编译器无法获知调用的目标方法，因此无法再使用这种优化。
内联
内联是一种用于在运行时生成代码避免程序开始和结束时开销的技术，方法是将函数的调用代码插入到调用方的函数中。但是内联最大的益处可能是优化方可见的代码的范围扩大了，从而能够生成更高质量的代码。下面是一个内联前的代码示例：
int foo() { int x=2, y=3; return bar(x,y); }final int bar(int a, int b) { return a+b; }
如果编译器可以证明这个 bar就是 foo()中调用的那个方法，则 bar中的代码可以取代 foo()中对 bar()的调用。这时，bar()方法是 final类型，因此肯定是 foo()中调用的那个方法。甚至在一些虚调用例子中，动态 JIT 编译器通常能够推测性地内联目标方法的代码，并且在绝大多数情况下能够正确使用。编译器将生成以下代码：
int foo() { int x=2, y=3; return x+y; }
在这个例子中，简化前名为值传播的优化可以生成直接返回 5的代码。如果不使用内联，则不能执行这种优化，产生的性能就会低很多。如果没有解析 bar()方法（例如静态编译），则不能执行这种优化，而代码必须执行虚调用。运行时，实际调用的可能是另外一个执行两个数字相乘而不是相加的 bar方法。所以不能在 Java 程序的静态编译期间直接使用内联。
AOT 代码因此必须在没有解析每个静态、字段、类和方法引用的情况下生成。执行时，每个这些引用必须利用当前运行时环境的正确值进行更新。这个过程可能直接影响第一次执行的性能，因为在第一次执行时将解析所有引用。当然，后续执行将从修补代码中获益，从而可以更直接地引用实例、静态字段或方法目标。
另外，为 Java 方法生成的本地代码通常需要使用仅在单个 JVM 实例中使用的值。例如，代码必须调用 JVM 运行时中的某些运行时例程来执行特定操作，如查找未解析的方法或分配内存。这些运行时例程的地址可能在每次将 JVM 加载到内存时变化。因此 AOT 编译代码需要绑定到 JVM 的当前执行环境中，然后才能执行。其他的例子有字符串的地址和常量池入口的内部位置。
在 WebSphere Real Time 中，AOT 本地代码编译通过 jxeinajar工具（参见图 2）来执行。该工具对 JAR 文件中所有类的所有方法应用本地代码编译，也可以选择性地对需要的方法应用本地代码编译。结果被存储到名为 Java eXEcutable (JXE) 的内部格式中，但是也可轻松地存储到任意的持久性容器中。
您可能认为对所有的代码进行静态编译是最好的方法，因为可以在运行时执行最大数量的本地代码。但是此处可以作出一些权衡。编译的方法越多，代码占用的内存就越多。编译后的本地代码大概比字节码大 10 倍：本地代码本身的密度比字节码小，而且必须包含代码的附加元数据，以便将代码绑定到 JVM 中，并且在出现异常或请求堆栈跟踪时正确执行代码。构成普通 Java 应用程序的 JAR 文件通常包含许多很少执行的方法。编译这些方法会消耗内存却没有什么预期收益。相关的内存消耗包括以下过程：将代码存储到磁盘上、从磁盘取出代码并装入 JVM，以及将代码绑定到 JVM。除非多次执行代码，否则这些代价不能由本地代码相对解释的性能优势来弥补。
图 2. jxeinajar
跟大小问题相违背的一个事实是：在编译过的方法和解释过的方法之间进行的调用（即编译过的方法调用解释过的方法，或者相反）可能比这两类方法各自内部之间进行的调用所需的开销大。动态编译器通过最终编译所有由 JIT 编译代码频繁调用的那些解释过的方法来减少这项开销，但是如果不使用动态编译器，则这项开销就不可避免。因此如果是选择性地编译方法，则必须谨慎操作以使从已编译方法到未编译方法的转换最小化。为了在所有可能的执行中都避免这个问题而选择正确的方法会非常困难。
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因为冲动会做下让自己无法挽回的事情。
