确认了！不办5G套餐，照样可以上5G网络？
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最上层是应用程序，应用程序一般只和标准库打交道(当然，我们也可以绕过标准库)，标准库通过系统调用和操作系统交互，操作系统管理底层硬件。这就是为什么在C语言下同样的open函数既能在Linux下打开文件也能在Windows下打开文件的原因。说了这么多，这和malloc又有什么关系呢? 主角登场
原来，我们分配内存时使用的malloc函数其实不是实现在操作系统里的，而是在标准库中实现的。 你可能有些疑惑，什么，还有系统调用这种东西，为什么我没调用过也可以打开文件、进行网络通信? 标准库
虽然我们可以通过系统让操作系统替我们完成一些特定任务，但这些系统调用都是和操作系统强相关的，Linux和Windows的系统调用就完全不同。如果你直接使用系统调用的话，那么Linux版本的程序就没有办法在Windows上运行，因此我们需要某种标准，该标准对程序员屏蔽底层差异，这样程序员写的程序就无需修改的在不同操作系统上运行了。在C语言中，这就是所谓的标准库。注意，标准库代码也是运行在用户态的，并不是神仙(操作系统)，一般来说，我们调用标准库去打开文件、网络通信等等，标准库再根据操作系统选择对应的系统调用。从分层的角度看，我们的程序一般都是这样的汉堡包类型： 而JVM 将热方法编译生成的机器码，由于是针对当前平台，当前硬件生成的，对应用具体执行情况分析之后进行编译而成，所以就像老手一样，能更了解情况，效率当然更高。 默默在背后做编译工作的人就是 JIT (Just-In-Time) 编译器，一般也叫即时编译器。 今天我们一起来看看，这越跑越快的背后，JIT 具体是怎样工作的。 我们都知道，Java 原生就是解释型语言，也是解释执行的，怎么又有了编译执行了? 执行 java -version 的时候，我们一般能看到当前 Java 版本号之后，会有一个 mixed mode，说明当前JVM 运行在混合模式之下，即同时包含解释执行和编译执行。我们也可以通过参数强制执行只按一种模式执行。各种环境根据自己的需要选择执行的方式。 相比编译执行，解释执行要慢很多，但仍然广泛在被运用在各种虚拟机中，比如它内存占用少，应用启动时间更短。更关键的优势在于它简单。一种新语言或者一个语言的新特性出现时，在解释器中能比编译器实现要快很多。另外，开发者会考虑到性价比，一些语言特性很难，同时也不值得在实现在编译器就只使用解释器。 开发实现语言时，使用解释器只有两个要求：
而像在JIT编译器实现新语言特性，对开发者有更多的要求：
而为了应用程序的执行效率、运行速度， Java 又特别需要JIT，在运行的适当时候，可以把一些高频率代码编译，换取更好的效率。 JIT就是通过将热方法、代码段编译生成机器码的形式，在下次调用到该方法时，会直接通过vtable中链接的机器码直接执行，所以效率是杠杠的。 那么问题来了，什么样的方法才算热方法，怎样来判断热方法? 对于热方法的计算，一般虚拟机内有以下几种实现方式：
基于方法的JIT中，一般探测热点方法有基于采样的热点探测，即周期性的去检查线程的调用栈顶，如果方法经常出现在栈顶，那它就是热点方法。另一种是基于计数器的热点探测，这种会给每个方法建立计数器，用来统计方法的执行次数。超过阈值的就认为是热点方法。 当然需要注意的是，这里统计的次数，不是绝对的次数，和我们进行限流和降级时说的类似，都是一个时间周期内的相对频率，如果在此期间没有超过，就不算，原来的次数会减少。 JIT 编译的代码，存储在 Code Cache 的内存区间。空间是有限的在JVM 启动的时候，设置了一个固定的最大值，实现形式也是个堆，在分配满时会停止编译，类卸载、替换成新版本等也会从 Code Cache中删除。 另外，在JVM JIT编译器中包含C1、C2 两种编译器，在具体的编译过程中，一般是采用分层编译，再具体使用不同的编译器，相比C1，C2编译需要更多的时间，做更多的优化等等，像内联、循环展开、逃逸分析、锁消除与合并、栈上替换…… 前面我们大概了解了JIT的原理，也了解到 JIT 编译后，机器码执行效率更高，那有什么办法能了解到我们自己的应用里，JIT有没有执行，用的是C1还是C2，对哪些代码做过编译和优化呢? 我们有没有办法，能知道都有哪些方法被JIT编译了，哪些方法本来我们想要效率高一些，期待被编译却没被考虑的，能更直观的知道呢? 一个办法是应用启动时，增加 JVM 参数：
然后根据这些输出内容，以及日志文件里的内容，去分析。 当然，如果真的是肉眼阅读那可太累了。好在有一个优秀的开源工具用于解析日志文件。 铛铛铛，来了。
就是它， JITWatch。 （编辑：衡水站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
