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类加载器
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JVM内存结构
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执行引擎
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本地方法接口
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本地方法库
5.2 类加载器
JVM利用ClassLoader将已编译的类文件加载到JVM内存
除加载外，ClassLoader还执行链接和初始化。
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验证字节码是否存在安全漏洞
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为静态变量分配内存
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用原始引用替换符号内存引用
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将原始值分配给静态变量
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执行所有静态代码块
5.3 执行引擎
执行引擎负责读取字节码，将其转换为机器本机代码并执行。
三个主要组件负责执行，包括解释器和编译器：
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由于JVM与平台无关，因此它使用解释器执行字节码
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JIT编译器在重复的方法调用处，把字节码编译为本地代码以提高性能。
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垃圾收集器收集并删除所有未引用的对象。
执行引擎利用本机方法接口(JNI)来调用本地库和应用程序。
5.4 即时编译器(JIT)
解释器的主要缺点是:每次调用方法时，都需要解释执行，这比编译的本机代码要慢。Java使用JIT编译器来克服此问题。
JIT编译器不能完全替代解释器。执行引擎仍在使用它。但是，JVM根据调用方法的频率使用JIT编译器。
JIT编译器将整个方法的字节码编译为机器本机代码，因此可以直接重用。与标准编译器一样，生成中间代码，进行优化，然后生成机器本机代码。
探查器是JIT编译器的特殊组件，负责查找热点。JVM根据运行时收集的性能分析信息来决定要编译的代码。
这样的效果是，经过几个执行周期，Java程序可以更快地执行其工作。JVM了解到热点后，便可以创建本机代码，从而使运行速度更快。
让我们看一下JIT编译如何提高Java的运行时性能。
6.1 斐波那契数列性能测试
我们将使用一种简单的递归方法来计算第n个斐波那契数：
private static int fibonacci(int index) {
if (index <= 1) {
return index;
}
return fibonacci(index-1) + fibonacci(index-2);
}
为了衡量重复方法调用的性能收益，我们将运行Fibonacci方法100次：
for (int i = 0; i < 100; i++) {
long startTime = System.nanoTime();
int result = fibonacci(12);
long totalTime = System.nanoTime() - startTime;
System.out.println(totalTime);
}
首先，我们将正常编译并执行Java代码：
$ java Fibonacci.java
然后，我们将在禁用JIT编译器的情况下执行相同的代码：
$ java -Djava.compiler=NONE Fibonacci.java
最后，我们将在C ++和JavaScript中实现并运行相同的算法进行比较。
6.2 性能测试结果
让我们看一下运行斐波那契数列测试后以纳秒为单位测量的平均性能：
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使用JIT编译器的Java – 2726 ns –最快
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没有JIT编译器的Java – 17965 ns –慢559％
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没有O2优化的C ++ – 9435 ns –降低246％
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具有O2优化的C ++ – 3639 ns –慢33％
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JavaScript – 22998 ns –慢743％
在此示例中，使用JIT编译器，Java的性能提高了500％以上。但是，JIT编译器确实需要运行一些才能运行。
有趣的是，即使在启用O2优化标志的情况下编译C ++，Java的性能也比C ++代码好33％。当仍在解释Java时，C ++在前几次运行中的性能要好得多。
Java还胜过与Node一起运行的等效JavaScript代码，后者也使用JIT编译器。结果显示性能提高了700％以上。主要原因是Java的JIT编译器启动速度更快。
从技术上讲，可以将任何静态编程语言代码直接编译为机器代码。也可以逐步解释任何编程代码。
与许多其他现代编程语言类似，Java使用编译器和解释器的组合。目标是利用两全其美，实现高性能和平台无关的执行。
在本文中，我们重点介绍了HotSpot中的工作方式。HotSpot是Oracle默认的开源JVM实现。Graal VM也基于HotSpot，因此适用相同的原理。
如今，最流行的JVM实现使用解释器和JIT编译器的组合。但是，其中一些也可能使用其他方式。
Java使用了两种方法的组合。
我们用Java编写的源代码在构建过程中首先被编译为字节码。然后，JVM解释生成的字节码以供执行。但是，JVM还在运行时使用JIT编译器来提高性能。
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