4年前 (2020-02-18)  Java系列 |   抢沙发  1011 
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上海这边的互联网公司大部分是2-7号在家远程办公,有些可能更晚,这期间工作上的事情不多,就把《深入理解java虚拟机》这本书又撸了一遍,顺便写下心得体会,和大家分享,温故知新。

一. codeCache简介

从字面意思理解就是代码缓存区,它缓存的是JIT(Just in Time)编译器编译的代码,简言之codeCache是存放JIT生成的机器码(native code)。当然JNI(Java本地接口)的机器码也放在codeCache里,不过JIT编译生成的native code占主要部分。

大致在JVM中的分布如下:

JVM学习笔记之codeCache

大家都知道javac编译器,把java代码编译成class字节码,它和JIT编译器的区别是,javac只是前端编译(有的叫前期编译),jvm是通过执行机器码和底层交互的,这样我们编写的业务代码才能生效。所以还要把字节码class编译成与本地平台相关的机器码,这个过程就是后端编译。

后端编译根据具体的执行方式不同又分为两种:

1. 解释执行

一行一行解释成机器码再执行,每次调用时都需要重新逐条解释执行。

2. 编译执行(JIT)

将频繁调用的方法或循环体编译成机器码后,进行多层优化,然后缓存到codeCache里,避免重复编译。

两种执行方式的区别很明显,第一种在遇到频繁调用的方法或代码块时执行效率很低,但是解释执行可以节省内存(不存放到codeCache),立即执行。然后当程序运行一段时间后(达到一定的编译次数),编译执行即JIT优化,可以获得更高的执行效率。

所以说二者是相辅相成的。

现在的Java虚拟机这两种方式都包含(通过命令行java -version查看):

// mixed mode 解释+编译
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.80-b11, mixed mode)

其实JIT编译只是一个统称,具体要看jvm是client端还是server端的,不同的端会分为C1,C2编译器,这两种编译器的区别下一篇会讲到,这里先不展开。

二. JIT编译优化

上面讲到了JVM会对频繁使用的代码,即热点代码(Hot Spot Code),达到一定的阈值后会编译成本地平台相关的机器码,并进行各层次的优化,提升执行效率。

热点代码也分两种:

  • 被多次调用的方法
  • 被多次执行的循环体

那阈值如何判断呢?

  1. 方法计数器,统计被多次调用的方法次数,该计数器统计的并不是方法被调用的绝对次数,而是在一段时间内方法被调用的次数。server模式下默认是10000次,可以通过-XX:CompileThreshold来设置(client模式一般很少用到,默认是1500)。
  2. 回边计数器,统计一个方法中循环体代码执行的绝对次数,在字节码中遇到控制流向后跳转的指令称为回边,主要通过OnStackReplacePercentage设置。

编译后进行优化,JIT的优化有很多种,比如:

  • 针对方法的优化,方法内联(可以参考上一篇文章Java开发规范之性能篇,关于inline的解释)
  • 针对多次调用的循环体优化:栈上替换OSR(On-Stack Replace)
  • 无用代码消除
  • 复写传播
  • 逃逸分析

更多JIT优化技术可参考jvm官网介绍

三. codeCache使用注意事项

上面主要讲了codeCache的作用和JIT的关系,codeCache主要是存放JIT编译后的机器代码,codeCache的大小主要是通过下面的参数设置:

  • -XX:InitialCodeCacheSize 设置codeCache初始大小,一般默认是48M
  • -XX:ReservedCodeCacheSize 设置codeCache预留的大小,通常默认是240M

如果codeCache的内存满了会进行回收,但在jdk1.8之前的jvm回收算法有点问题,当codeCache满了之后会导致编译线程无法继续,并且消耗大量CPU导致系统运行变慢,现象就是系统响应增加,如果你也遇到这个问题建议直接升级成jdk8,或者调大codeCache内存。

codeCache的大小设置可以通过-XX:+PrintCodeCache参数查看调整,但这个参数只在JVM停止的时候打印codeCache使用情况,所以如果想实时监控codeCache的使用情况,可以参考如下代码:

package com.javakk;

import java.io.File;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import javax.management.MBeanServerConnection;
import javax.management.ObjectName;
import javax.management.remote.JMXConnector;
import javax.management.remote.JMXConnectorFactory;
import javax.management.remote.JMXServiceURL;

import com.sun.tools.attach.VirtualMachine;

/**
 * 基于JMX在运行时查看codeCache使用情况
 * @author 老K
 */
public class CodeCacheTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String pid = getPid(); // 先获取java程序的pid
        String codeCache = getCodeCache(pid); // 根据pid获取codeCache的使用情况
        System.out.println(codeCache);
    }

    /**
     * 获取java进程id
     * @return
     */
    public static String getPid(){
        String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
        return name.split("@")[0];
    }

    /**
     * 获取java应用的codeCache使用情况
     * @param pid
     * @throws Exception
     */
    public static String getCodeCache(String pid) throws Exception {
        VirtualMachine vm = VirtualMachine.attach(pid);
        JMXConnector connector = null;
        try {
            String addr = "com.sun.management.jmxremote.localConnectorAddress";
            String property= vm.getAgentProperties().getProperty(addr);
            if (property == null) {
                String agent = vm.getSystemProperties().getProperty("java.home")
                        + File.separator
                        + "lib"
                        + File.separator
                        + "management-agent.jar";
                vm.loadAgent(agent);
                property = vm.getAgentProperties().getProperty(addr);
            }

            JMXServiceURL url = new JMXServiceURL(property);
            connector = JMXConnectorFactory.connect(url);
            MBeanServerConnection mbeanConn = connector.getMBeanServerConnection();
            ObjectName obj = new ObjectName("java.lang:type=MemoryPool,name=Code Cache");
            return mbeanConn.getAttribute(obj, "Usage").toString();
        } finally {
            if(connector != null) {
                connector.close();
            }
            vm.detach();
        }
    }
}

运行后可以查看contents结果

contents={committed=2555904, init=2555904, max=251658240, used=2395648}

可以看到我本地的codeCahe配置,初始化是2555904,最大为251658240,已使用2395648

 

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