JITコンパイラは、メソッドインライン、ホットスポットコード認識、エスケープ分析とスカラー交換、ロック最適化、その他の手段を通じてパフォーマンスを向上させます。 1.メソッドインラインメソッドは、小さなメソッドを呼び出しに直接埋め込み、コールオーバーヘッドを削減し、他の最適化を促進します。 2. Hotspotコード識別は、カウンターを使用してコンピレーション用の高周波実行コードを見つけ、キーパスを最適化するためにリソースを集中させます。 3.エスケープ分析は、オブジェクトが逃げているかどうかを決定し、スカラー置換を組み合わせてメモリの割り當てを減らします。 4.ロック最適化には、ロックエリミネーション、ロックの粗さ、バイアスロックなどのメカニズムが含まれ、マルチスレッドの同期効率を改善します。これらの最適化により、Javaプログラムは実行時により高いパフォーマンスを達成できます。

JavaのJIT（Just-in-Time）コンパイラは、JVMパフォーマンスの最適化の重要なコンポーネントの1つです。プログラムの実行中にバイトコードをローカルマシンコードに動的にコンパイルし、それにより実行効率が大幅に向上します。しかし、それはどのようにしますか？どのコードが最適化する価値があるかをどのように判斷しますか？

メソッドインライン：関數(shù)呼び出しのオーバーヘッドを削減します

JITコンパイラに最も一般的に使用される最適化方法の1つは、メソッドインラインです。簡単に言えば、小さなメソッドの呼び出しをメソッド自體のコードロジックに置き換え、コールスタックのスタックプッシュ、ジャンプ、その他の操作を排除します。

たとえば、シンプルなゲッター方法：

 public int getValue（）{
    返品値。
}

すべての呼び出しが実際に1回実行された場合、それはパフォーマンスの無駄です。 JITは、この短い簡潔な方法を認識し、直接変數(shù)に直接アクセスするのと同等です。

このアプローチの利點は明らかです。

• コールオーバーヘッドを削減します
• 他の最適化（一定の伝播など）をトリガーする方が簡単です

ただし、すべての方法をインライン化できるわけではありません。 JITは通常、特定の命令の長さよりも少ないインラインメソッドのみであり、呼び出し頻度に基づいてインラインするかどうかも決定します。

ホットスポットコード認識：高周波パスの最適化に焦點を當てます

JITはすべてのコードに複雑な最適化を行うことはありませんが、これらのホットスポットに焦點を當てます。いわゆるホットスポットコードは、ループ本體や複數(shù)回と呼ばれる方法など、頻繁に実行されるコードセグメントです。

JVMは、カウンターを介してメソッドの実行數(shù)を追跡します。メソッドが実行されると、特定のしきい値を超えると、JITはローカルコードにコンパイルします。これを行うことの利點は次のとおりです。

• 不要なコンピレーションオーバーヘッドは避けてください
• パフォーマンスに本當に影響を與える場所にリソースを集中します

たとえば、ループで繰り返し実行されるコードは、JITによってコンパイルされた後、説明よりも數(shù)倍または數(shù)十倍速い場合があります。

エスケープ分析とスカラー交換：オブジェクトの割り當て圧力を削減します

最新のJITコンパイラは、 Escape Analysisと呼ばれるテクノロジーもサポートしています。その機能は、オブジェクトの範囲が現(xiàn)在のスレッドまたはメソッドに制限されているかどうかを判斷することです。オブジェクトが「エスケープ」しないことを確認できれば、JVMはいくつかのトリックを使用してメモリ使用量を最適化できます。

たとえば、次のコード：

 public void somemethod（）{
    myobject obj = new Myobject（）;
    // OBJで何かをしますが、逃げません
}

この場合、JITは実際にオブジェクトを作成するのではなく、そのフィールドをローカル変數(shù)（つまり、スカラー置換）として処理することを決定する場合があります。これにより、ヒープメモリの割り當てが減少するだけでなく、ゴミ収集の圧力も低下します。

エスケープ分析はコンパイラのインテリジェントな判斷に依存していることに注意してください。また、異なる執(zhí)筆方法が分析結果に影響する場合があります。たとえば、このオブジェクトを別のメソッドに渡すか、コレクションに保存すると、「脫出」して最適化する機會を失う可能性があります。

ロック最適化：同期をより効率的にします

マルチスレッド環(huán)境では、ロックは一般的なパフォーマンスボトルネックです。 JITは、次のように、この點で多くの最適化を行っています。

• ロックエリミネーション：ロックがまったく同時に競合しないことがわかった場合は、ロックを取り外してください。
• ロックの粗大化：複數(shù)の連続した小さなロックを1つの大きなロックに組み合わせて、ロック/ロック解除時間の數(shù)を減らします。
• ポジティブロックと軽量ロック：これらはJVMレベルのメカニズムですが、JITがコラボレーションして行われ、オーバーヘッドがほとんどない競合狀況でロック操作を行うことを目的としています。

これらの最適化は通常、開発者にとって透明ですが、舞臺裏での同時プログラムのパフォーマンスを靜かに改善します。

基本的にそれだけです。 Public Subexpressionの排除、ループ拡張など、JITコンパイラには他にも多くの最適化方法がありますが、上記は最も一般的で最も簡単なものです。 JITの作業(yè)を手動で妨害する必要はありませんが、それがどのように機能するかを理解することは、最適化に適したJavaコードを書くのに役立ちます。

以上がJava JITコンパイラがコードを最適化する方法の詳細內容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。