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上一篇我们聊了预热转发的高级特性，那么，为什么刚发布的服务需要预热呢？预热可以起到什么作用呢？

Part1 什么是JIT优化

都说C++快，Java慢，都是高级语言，是什么导致了运行速度的差别呢？

这个涉及到了两种执行方式：解释执行 和 编译执行。

相对于C++直接将代码编译成机器码运行的方式，Java为了实现跨平台、高度抽象等特性，增加了虚拟机层来实现Java代码到机器码的转换，Java程序先是被编译成符合虚拟机规范的.class字节码逐条将字节码翻译成机器码然后执行，所以，速度上就慢一些。

虽然，JVM的加入，给Java的运行速度增加了不少损耗，但是好处也很多，除了跨平台，还为我们实现了诸如内存管理、垃圾回收等容器级通用功能，让研发人员可以更加聚焦业务。

不过，Java也是要面子的，我允许自己慢，但我不允许自己慢那么多！

怎么办呢？遵循二八原则，是不是可以找寻程序当中的贡献了大部分调用量的核心代码，把这部分编译成机器码，提升其速度，不就把整体的速度提上去了么，JVM也是这么做的~

所以，JVM兼容了解释执行和编译执行两种方式，也就是我们常说的_即时编译_。

前面的问题到这里其实就可以回答了。为什么需要预热转发呢？是为了用小流量对程序进行预热，目的是为了让核心代码进行及时编译，提高峰值运行速率，提升服务响应~

下面让我们详细看下JIT。

1.1即时编译器

为了权衡编译时间和执行效率，JVM设置了多种即时编译器：

C1（Client 编译器）：基于字节码完成部分优化，如方法内联、常量传递，相对于C2，速度快，但性能稍差。
C2（Server 编译器）：耗时较长的全局优化，如无用代码消除、重排序、循环展开、公共子表达式替代、常量传播等等。
Graal（新的JIT编译器）：侧重于性能和语言操作性。在一些负载上提供比传统编译器更好的峰值性能；用 Graal 执行的语言可以互相调用，可以使用来自其他语言的库。

1.2 JIT优化触发条件

前面我们说过，JVM其实是希望找到承担更多调用请求的代码块进行优化，那，怎么来确认哪些代码时优化目标呢？--热点探测

基于采样的热点探测：
周期采样，检测各线程栈顶方法，经常出现的方法即为热点方法。好处是简单高效，缺点是不精确，容易受线程运行状态的影响。

基于计数的热点探测：
（包括方法调用计数器和回边计数器）每个方法建立计数器，用来统计调用次数。如果该方法执行次数超过阈值，则该方法被认定为热点方法。好处是足够精确。缺点是空间损耗大，且实现较难。

另外，可以通过如XX:CompileThreshold等参数来修改阈值，不过，没有绝对把握，还是不要动为好。

Part2 JIT指导代码优化

2.1方法内联

为什么我们在刚写代码的时候，总是被建议不要写很大的方法体？方法内联的JIT优化策略就是其中一个重要的原因。（还有GC友好等原因）

JVM内的每一次方法调用，都是栈帧在内存中出栈入栈的过程，方法多了性能损耗自然大，所以要进行方法内联，即把方法执行逻辑直接复制到调用方内部，避免方法调用。

但是，方法内联是有方法大小限制的，超过了一定大小的方法，没法做内联优化。所以，平常应该注意，尽量避免写很大很冗长的方法。

让我们来举个栗子实际感受一下~

两种书写风格的大数相加

如上图所示，两个字符串型整数相加，都能实现功能，前一种写法，把中间过程全都拆开，罗列在的方法内，整个方法虽然理解起来稍微方便些，但整体显得冗长；第二种方法，把各个条件都囊括在了for循环条件内，三行代码完成整体操作。

如果要去评价，我觉得大部分人都会说第二种写的好，但是，第二种的好难道真的局限于优雅么?

//添加JVM启动参数，用于打印代码执行过程中的编译详情
//-XX:+PrintCompilation
String num1 = "12345";
String num2 = "23456";
//循环15000次，因为1.8分层编译下,各层阈值不一样，我们取最大阈值
for (int i=0;i<15001;i++) {
    rejectionLB1.stringAdd(num1, num2);
    //rejectionLB1.stringAdd2(num1, num2);
 }

执行15000次写法1

（图中编译层次这一列中，3代表C1编译，4代表C2编译）

我们看到，随着代码的执行次数的增加，一些方法，进行了C1编译，如我们的主方法_stringAdd_，而少数方法，从C1编译提升到了C2编译，如AbstractStringBuilder::append方法。

执行15000次写法2

我们看到了什么，stringAdd2 居然在进行到运行后期执行了C2编译，而且很明显，方法二的C2编译的方法，比方法一要多不少。所以，平常写代码该注意些什么，是不是显而易见了。。。

2.2其他优化

方法内联虽然只是一种简单优化，但是，是后续其他优化的基石。

而JVM的分层优化涉及的点非常多[1]：

局部优化：关注局部数据流分析，数组越界检查消除；寄存器优化，优化跳转、循环、异常处理等；代码简化，如公共表达式提取等等等。

控制流优化：专注于代码重排序、循环缩减、循环展开、异常定位优化等等等。

全局优化：主要关注冗余消除，如方法调用、锁；逃逸分析；GC和内存分配优化等等等。

Part3 总结

本篇从RPC的预热转发功能，引出了其背后的理论依据--JIT优化。阐述了JIT的基本概念，并用一个实例说明了代码编写风格对JIT优化的实际影响。

JIT相关的优化实现起来非常难，不过其原理和作用对我们普通研发也不是特别难理解，学习JIT优化的目的，在于了解JVM底层的运行逻辑和实现，让我们可以更加信任托管，聚焦业务逻辑，同时在编写代码时，尽量用JVM友好的方式进行，从而达到更好看、更高效的目的。

参考资料

[1]

JIT 编译器如何优化代码: "www.ibm.com/docs/zh/sdk…"

从RPC预热转发看JIT服务端性能调优