声明：本文是对《深入理解java虚拟机（第2版）》的片段摘录，版权属于原作者。本文仅供学习交流使用，严禁用于商业用途。
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7 早期（编译期）优化
Java语言的“编译期”其实是一段“不确定”的操作过程，因为它可能是指一个前端编译器（其实叫“编译器的前端”更准确一些）把*.java文件转变成*.class文件的过程；也可能是指虚拟机的后端运行期编译器（JIT编译器，Just In Time Compiler）把字节码转变成机器码的过程；还可能是指使用静态提前编译器（AOT编译器，Ahead Of Time Compiler）直接把*.java文件编译成本地机器代码的过程。下面列举了这3类编译过程中一些比较有代表性的编译器。
前端编译器：Sun的Javac、Eclipse JDT中的增量式编译器（ECJ）[1]。
JIT编译器：HotSpotVM的C1、C2编译器。
AOT编译器：GNUCompiler for the Java（GCJ）[2]、Excelsior JET[3]。
这3类过程中最符合大家对Java程序编译认知的应该是第一类，
在本章的后续文字里，笔者提到的
“编译期”和“编译器”都仅限于第一类编译过程
。
7.1 Java语法糖的味道
语法糖（Syntactic Sugar），也称糖衣语法，是由英国计算机科学家彼得·约翰·兰达（PeterJ.Landin）发明的一个术语，指
在计算机语言中添加的某种语法，这种语法对语言的功能并没有影响，但是更方便程序员使用。
通常来说，使用语法糖能够增加程序的可读性，从而减少程序代码出错的机会。
几乎各种语言或多或少都提供过一些语法糖来方便程序员的代码开发，这些语法糖虽然不会提供实质性的功能改进，但是它们或能提高效率，或能提升语法的严谨性，或能减少编码出错的机会。不过也有一种观点认为语法糖并不一定都是有益的，大量添加和使用“含糖”的语法，容易让程序员产生依赖，无法看清语法糖的糖衣背后，程序代码的真实面目。
Java在现代编程语言之中属于“低糖语言”（相对于C#及许多其他JVM语言来说），尤其是JDK 1.5之前的版本，“低糖”语法也是Java语言被怀疑已经“落后”的一个表面理由。 Java中最常用的语法糖主要是前面提到过的泛型（泛型并不一定都是语法糖实现，如C#的泛型就是直接由CLR支持的）、 变长参数、 自动装箱/拆箱等，虚拟机运行时不支持这些语法，
它们在编译阶段还原回简单的基础语法结构，这个过程称为解语法糖。
7.1.1 泛型与类型擦除
泛型是JDK1.5的一项新增特性，它的本质是参数化类型（ParametersizedType）的应用，也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数。这种参数类型可以用在类、接口和方法的创建中，分别称为泛型类、泛型接口和泛型方法。
泛型思想早在C++语言的模板（Template）中就开始生根发芽，在Java语言处于还没有出现泛型的版本时，只能通过Object是所有类型的父类和类型强制转换两个特点的配合来实现类型泛化。例如，在哈希表的存取中，JDK 1.5之前使用HashMap的get（）方法，返回值就是一个Object对象，由于Java语言里面所有的类型都继承于java.lang.Object，所以Object转型成任何对象都是有可能的。但是也因为有无限的可能性，就只有程序员和运行期的虚拟机才知道这个Object到底是个什么类型的对象。在编译期间，编译器无法检查这个Object的强制转型是否成功，
如果仅仅依赖程序员去保障这项操作的正确性，许多
ClassCastException的风险就会转嫁到程序运行期之中
。
泛型技术在C#和Java之中的使用方式看似相同，但实现上却有着根本性的分歧，C#里面泛型无论在程序源码中、编译后的IL中（IntermediateLanguage，中间语言，这时候泛型是一个占位符），或是运行期的CLR中，都是切实存在的，List＜int＞与List＜String＞就是两个不同的类型，它们在系统运行期生成，有自己的虚方法表和类型数据，这种实现称为
类型膨胀
，基于这种方法实现的泛型称为
真实泛型
。
Java语言中的泛型则不一样，它只在程序源码中存在，在编译后的字节码文件中，就已经替换为原来的原生类型（Raw Type，也称为裸类型）了，并且在相应的地方插入了强制转型代码，
因此，对于运行期的Java语言来说，ArrayList＜int＞与ArrayList＜String＞就是同一个类，所以
泛型技术实际上是
Java语言的一颗语法糖
，Java语言中的泛型实现方法称为
类型擦除
，基于这种方法实现的泛型称为
伪泛型
。代码清单10-2是一段简单的Java泛型的例子，我们可以看一下它编译后的结果是怎样的。
代码清单10-2 泛型擦除前的例子
public static voidmain（String[]args）{Map＜String,String＞map=new HashMap＜String,String＞（）；map.put（”hello”，”你好”）；map.put（”how areyou?”，”吃了没？”）；System.out.println（map.get（”hello”））；System.out.println（map.get（”how areyou?”））；}
把这段Java代码编译成Class文件，然后再用字节码反编译工具进行反编译后，将会发现泛型都不见了，程序又变回了Java泛型出现之前的写法，泛型类型都变回了原生类型，如代码清单10-3所示。
代码清单10-3 泛型擦除后的例子
public static voidmain（String[]args）{Map map=new HashMap（）；map.put（”hello”，”你好”）；map.put（”how areyou?”，”吃了没？”）；System.out.println（（String）map.get（”hello”））；System.out.println（（String）map.get（”how areyou?”））；}
当初JDK设计团队为什么选择类型擦除的方式来实现Java语言的泛型支持呢？是因为实现简单、兼容性考虑还是别的原因？我们已不得而知，但确实有不少人对Java语言提供的伪泛型颇有微词，当时甚至连《Thinking in Java》一书的作者Bruce Eckel也发表了一篇文章《这不是泛型！》[1]来批评JDK 1.5中的泛型实现。
在当时众多的批评之中，有一些是比较表面的，还有一些从性能上说泛型会由于强制转型操作和运行期缺少针对类型的优化等从而导致比C#的泛型慢一些，则是完全偏离了方向，姑且不论Java泛型是不是真的会比C#泛型慢，选择从性能的角度上评价用于提升语义准确性的泛型思想就不太恰当。
但笔者也并非在为Java的泛型辩护，它在某些场景下确实存在不足，笔者认为通过擦除法来实现泛型丧失了一些泛型思想应有的优雅，例如代码清单10-4的例子。
代码清单10-4 当泛型遇见重载1
public classGenericTypes{public static void method（List＜String＞list）{System.out.println（”invoke method（List＜String＞list）”）；}public static voidmethod（List＜Integer＞list）{System.out.println（”invoke method（List＜Integer＞list）”）；}}
请想一想，上面这段代码是否正确，能否编译执行？也许你已经有了答案，这段代码是不能被编译的，因为参数List＜Integer＞和List＜String＞编译之后都被擦除了，变成了一样的原生类型List＜E＞，擦除动作导致这两种方法的特征签名变得一模一样。
初步看来，无法重载的原因已经找到了，但真的就是如此吗？只能说，泛型擦除成相同的原生类型只是无法重载的其中一部分原因，请再接着看一看代码清单10-5中的内容。
代码清单10-5 当泛型遇见重载2
public classGenericTypes{public static String method（List＜String＞list）{System.out.println（”invoke method（List＜String＞list）”）；return””；}public static intmethod（List＜Integer＞list）{System.out.println（”invoke method（List＜Integer＞list）”）；return 1；}public static voidmain（String[]args）{method（new ArrayList＜String＞（））；method（new ArrayList＜Integer＞（））；}}
执行结果：
invoke method（List＜String＞list）invoke method（List＜Integer＞list）
代码清单10-5与代码清单10-4的差别是两个method方法添加了不同的返回值，由于这两个返回值的加入，方法重载居然成功了，即这段代码可以被编译和执行[2]了。这是对Java语言中返回值不参与重载选择的基本认知的挑战吗？代码清单10-5中的重载当然不是根据返回值来确定的，之所以这次能编译和执行成功，是因为两个method（）方法加入了不同的返回值后才能共存在一个Class文件之中。
第6章介绍Class文件方法表（method_info）的数据结构时曾经提到过，方法重载要求方法具备不同的特征签名，返回值并不包含在方法的特征签名之中，所以返回值不参与重载选择，但是在Class文件格式之中，只要描述符不是完全一致的两个方法就可以共存。也就是说，两个方法如果有相同的名称和特征签名，但返回值不同，那它们也是可以合法地共存于一个Class文件中的。
由于Java泛型的引入，各种场景（虚拟机解析、反射等）下的方法调用都可能对原有的基础产生影响和新的需求，如在泛型类中如何获取传入的参数化类型等。因此，JCP组织对虚拟机规范做出了相应的修改
，引入了诸如
Signature、LocalVariableTypeTable等新的属性用于解决伴随泛型而来的参数类型的识别问题
，Signature是其中最重要的一项属性，它的作用就是存储一个方法在字节码层面的特征签名[3]，这个属性中保存的参数类型并不是原生类型，而是包括了参数化类型的信息。
修改后的虚拟机规范[4]要求所有能识别49.0以上版本的Class文件的虚拟机都要能正确地识别Signature参数。从上面的例子可以看到擦除法对实际编码带来的影响，由于List＜String＞和List＜Integer＞擦除后是同一个类型，我们只能添加两个并不需要实际使用到的返回值才能完成重载，这是一种毫无优雅和美感可言的解决方案，并且存在一定语意上的混乱，譬如上面脚注中提到的，必须用SunJDK 1.6的Javac才能编译成功，其他版本或者ECJ编译器都可能拒绝编译。另外，从Signature属性的出现我们还可以得出结论，擦除法所谓的擦除，仅仅是对方法的Code属性中的字节码进行擦除，实际上元数据中还是保留了泛型信息，这也是我们能通过反射手段取得参数化类型的根本依据。
7.1.2 自动装箱、 拆箱与遍历循环
从纯技术的角度来讲，自动装箱、自动拆箱与遍历循环（Foreach循环）这些语法糖，无论是实现上还是思想上都不能和上文介绍的泛型相比，两者的难度和深度都有很大差距。专门拿出一节来讲解它们只有一个理由：毫无疑问，它们是Java语言里使用得最多的语法糖。我们通过代码清单10-6和代码清单10-7中所示的代码来看看这些语法糖在编译后会发生什么样的变化。
代码清单10-6 自动装箱、拆箱与遍历循环
public static voidmain（String[]args）{List＜Integer＞list=Arrays.asList（1，2，3，4）；//如果在JDK 1.7中，还有另外一颗语法糖[1]//能让上面这句代码进一步简写成List＜Integer＞list=[1，2，3，4]；int sum=0；for（int i：list）{sum+=i；}System.out.println（sum）；}
代码清单10-7 自动装箱、拆箱与遍历循环编译之后
public static voidmain（String[]args）{List list=Arrays.asList（newInteger[]{Integer.valueOf（1），Integer.valueOf（2），Integer.valueOf（3），Integer.valueOf（4）}）；int sum=0；for（IteratorlocalIterator=list.iterator（）；localIterator.hasNext（）；）{int i=（（Integer）localIterator.next（））.intValue（）；sum+=i；}System.out.println（sum）；}
代码清单10-6中一共包含了泛型、自动装箱、自动拆箱、遍历循环与变长参数5种语法糖，代码清单10-7则展示了它们在编译后的变化。泛型就不必说了，自动装箱、拆箱在编译之后被转化成了对应的包装和还原方法，如本例中的Integer.valueOf（）与Integer.intValue（）方法，而遍历循环则把代码还原成了迭代器的实现，这也是为何遍历循环需要被遍历的类实现Iterable接口的原因。最后再看看变长参数，它在调用的时候变成了一个数组类型的参数，在变长参数出现之前，程序员就是使用数组来完成类似功能的。
这些语法糖虽然看起来很简单，但也不见得就没有任何值得我们注意的地方，代码清单10-8演示了自动装箱的一些错误用法。
代码清单10-8 自动装箱的陷阱
public static voidmain（String[]args）{Integer a=1；Integer b=2；Integer c=3；Integer d=3；Integer e=321；Integer f=321；Long g=3L；System.out.println（c==d）；System.out.println（e==f）；System.out.println（c==（a+b））；System.out.println（c.equals（a+b））；System.out.println（g==（a+b））；System.out.println（g.equals（a+b））；}
阅读完代码清单10-8，读者不妨思考两个问题：一是这6句打印语句的输出是什么？二是这6句打印语句中，解除语法糖后参数会是什么样子？这两个问题的答案可以很容易试验出来，笔者就暂且略去答案，希望读者自己上机实践一下。无论读者的回答是否正确，鉴于包装类的“==”运算在不遇到算术运算的情况下不会自动拆箱，以及它们equals（）方法不处理数据转型的关系，笔者建议在实际编码中尽量避免这样使用自动装箱与拆箱。
7.1.3 条件编译
许多程序设计语言都提供了条件编译的途径，如C、C++中使用预处理器指示符（#ifdef）来完成条件编译。C、C++的预处理器最初的任务是解决编译时的代码依赖关系（如非常常用的#include预处理命令），而在Java语言之中并没有使用预处理器，因为Java语言天然的编译方式（编译器并非一个个地编译Java文件，而是将所有编译单元的语法树顶级节点输入到待处理列表后再进行编译，因此各个文件之间能够互相提供符号信息）无须使用预处理器。
那Java语言是否有办法实现条件编译呢？Java语言当然也可以进行条件编译，方法就是使用条件为常量的if语句。如代码清单10-9所示，此代码中的if语句不同于其他Java代码，它在编译阶段就会被“运行”，生成的字节码之中只包括“System.out.println（”block 1″）；”一条语句，并不会包含if语句及另外一个分子中的“System.out.println（”block 2″）；”
代码清单10-9Java语言的条件编译
public static voidmain（String[]args）{if（true）{System.out.println（”block 1″）；}else{System.out.println（”block 2″）；}}
上述代码编译后Class文件的反编译结果：
public static voidmain（String[]args）{System.out.println（”block 1″）；}
只能使用条件为常量的if语句才能达到上述效果，如果使用常量与其他带有条件判断能力的语句搭配，则可能在控制流分析中提示错误，被拒绝编译，如代码清单10-10所示的代码就会被编译器拒绝编译。
代码清单10-10不能使用其他条件语句来完成条件编译
public static voidmain（String[]args）{//编译器将会提示“Unreachablecode”while（false）{System.out.println（””）；}}
Java语言中条件编译的实现，也是Java语言的一颗语法糖，根据布尔常量值的真假，编译器将会把分支中不成立的代码块消除掉，这一工作将在编译器解除语法糖阶段（com.sun.tools.javac.comp.Lower类中）完成。由于这种条件编译的实现方式使用了if语句，所以它必须遵循最基本的Java语法，只能写在方法体内部，因此它只能实现语句基本块（Block）级别的条件编译，而没有办法实现根据条件调整整个Java类的结构。除了本节中介绍的泛型、自动装箱、自动拆箱、遍历循环、变长参数和条件编译之外，Java语言还有不少其他的语法糖，如内部类、枚举类、断言语句、对枚举和字符串（在JDK1.7中支持）的switch支持、try语句中定义和关闭资源（在JDK 1.7中支持）等，读者可以通过跟踪Javac源码、反编译Class文件等方式了解它们的本质实现，囿于篇幅，笔者就不再一一介绍了。
8 晚期（运行期）优化
在部分的商用虚拟机（Sun HotSpot、 IBM J9）中，Java程序最初是通过解释器（Interpreter）进行解释执行的，当虚拟机发现某个方法或代码块的运行特别频繁时，就会把这些代码认定为“热点代码”（HotSpot Code）。 为了提高热点代码的执行效率，在运行时，虚拟机将会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码，并进行各种层次的优化，完成这个任务的编译器称为
即时编译器
（Just InTime Compiler，下文中简称JIT编译器）。
即时编译器并不是虚拟机必需的部分
，Java虚拟机规范并没有规定Java虚拟机内必须要有即时编译器存在，更没有限定或指导即时编译器应该如何去实现。
但是，即时编译器编译性能的好坏、 代码优化程度的高低却是衡量一款商用虚拟机优秀与否的最关键的指标之一，它也是虚拟机中最核心且最能体现虚拟机技术水平的部分。
在本章中，我们将走进虚拟机的内部，探索即时编译器的运作过程。由于Java虚拟机规范没有具体的约束规则去限制即时编译器应该如何实现，所以这部分功能完全是与虚拟机具体实现（Implementation Specific）相关的内容，如无特殊说明，
本章提及的编译器、 即时编译器都是指HotSpot虚拟机内的即时编译器，虚拟机也是特指HotSpot虚拟机。
不过，本章的大部分内容是描述即时编译器的行为，涉及编译器实现层面的内容较少，而主流虚拟机中即时编译器的行为又有很多相似和相通之处，因此，对其他虚拟机来说也具有较高的参考意义。
8.1
HotSpot虚拟机内的即时编译器
8.1.1 解释器与编译器
尽管并不是所有的Java虚拟机都采用解释器与编译器并存的架构，但
许多主流的商用虚拟机，如
HotSpot、J9等，都同时包含解释器与编译器
[1]。
解释器与编译器两者各有优势：当程序需要迅速启动和执行的时候，解释器可以首先发挥作用，省去编译的时间，立即执行。在程序运行后，随着时间的推移，编译器逐渐发挥作用，把越来越多的代码编译成本地代码之后，可以获取更高的执行效率。当程序运行环境中内存资源限制较大（如部分嵌入式系统中），可以使用解释执行节约内存，反之可以使用编译执行来提升效率。同时，解释器还可以作为编译器激进优化时的一个“
逃生门
”，让编译器根据概率选择一些大多数时候都能提升运行速度的优化手段，当激进优化的假设不成立，如加载了新类后类型继承结构出现变化、出现“罕见陷阱”（UncommonTrap）时可以通过逆优化（Deoptimization）退回到解释状态继续执行（部分没有解释器的虚拟机中也会采用不进行激进优化的C1编译器[2]担任“逃生门”的角色），因此，在整个虚拟机执行架构中，解释器与编译器经常配合工作，如图11-1所示。
HotSpot虚拟机中内置了两个即时编译器，分别称为Client Compiler和Server Compiler，或者简称为C1编译器和C2编译器（也叫Opto编译器）。
目前主流的HotSpot虚拟机（Sun系列JDK1.7及之前版本的虚拟机）中，默认采用解释器与其中一个编译器直接配合的方式工作，程序使用哪个编译器，取决于虚拟机运行的模式，HotSpot虚拟机会根据自身版本与宿主机器的硬件性能自动选择运行模式，用户也可以使用“-client”或“-server”参数去强制指定虚拟机运行在Client模式或Server模式。
无论采用的编译器是ClientCompiler还是Server Compiler，解释器与编译器搭配使用的方式在虚拟机中称为“混合模式”（MixedMode），用户可以使用参数“-Xint”强制虚拟机运行于“解释模式”（Interpreted Mode），这时编译器完全不介入工作，全部代码都使用解释方式执行。另外，也可以使用参数“-Xcomp”强制虚拟机运行于“编译模式”（Compiled Mode）[3]，这时将优先采用编译方式执行程序，但是解释器仍然要在编译无法进行的情况下介入执行过程，可以通过虚拟机的“-version”命令的输出结果显示出这3种模式，如代码清单11-1所示，请注意黑体字部分。
代码清单11-1 虚拟机执行模式
C：\＞java-versionjavaversion”1.6.0_22″Java（TM）SE RuntimeEnvironment（build 1.6.0_22-b04）Dynamic Code Evolution64-Bit Server VM（build 0.2-b02-internal，19.0-b04-internal,mixedmode）C：\＞java-Xint-versionjava version”1.6.0_22″Java（TM）SE RuntimeEnvironment（build 1.6.0_22-b04）Dynamic Code Evolution64-Bit Server VM（build 0.2-b02-internal，19.0-b04-internal,interpretedmode）C：\＞java-Xcomp-versionjava version”1.6.0_22″Java（TM）SE RuntimeEnvironment（build 1.6.0_22-b04）Dynamic Code Evolution64-Bit Server VM（build 0.2-b02-internal，19.0-b04-internal,compiledmode）
由于即时编译器编译本地代码需要占用程序运行时间，要编译出优化程度更高的代码，所花费的时间可能更长；而且想要编译出优化程度更高的代码，解释器可能还要替编译器收集性能监控信息，这对解释执行的速度也有影响。为了在程序启动响应速度与运行效率之间达到最佳平衡，HotSpot虚拟机还会逐渐启用
分层编译（
Tiered Compilation）
[4]的策略，分层编译的概念在JDK 1.6时期出现，后来一直处于改进阶段，最终在JDK1.7的Server模式虚拟机中作为默认编译策略被开启。分层编译根据编译器编译、优化的规模与耗时，划分出不同的编译层次，其中包括：
第0层，程序解释执行，解释器不开启性能监控功能（Profiling），可触发第1层编译。
第1层，也称为C1编译，将字节码编译为本地代码，进行简单、可靠的优化，如有必要将加入性能监控的逻辑。
第2层（或2层以上），也称为C2编译，也是将字节码编译为本地代码，但是会启用一些编译耗时较长的优化，甚至会根据性能监控信息进行一些不可靠的激进优化。实施分层编译后，ClientCompiler和Server Compiler将会同时工作，许多代码都可能会被多次编译，用Client Compiler获取更高的编译速度，用Server Compiler来获取更好的编译质量，在解释执行的时候也无须再承担收集性能监控信息的任务。
8.1.2 编译对象与触发条件
上文中提到过，在运行过程中会被即时编译器编译的“热点代码”有两类，即：
被多次调用的方法。
被多次执行的循环体。
前者很好理解，一个方法被调用得多了，方法体内代码执行的次数自然就多，它成为“热点代码”是理所当然的。而后者则是为了解决一个方法只被调用过一次或少量的几次，但是方法体内部存在循环次数较多的循环体的问题，这样循环体的代码也被重复执行多次，因此这些代码也应该认为是“热点代码”。
对于第一种情况，由于是由方法调用触发的编译，因此编译器理所当然地会以整个方法作为编译对象，这种编译也是虚拟机中标准的JIT编译方式。而对于后一种情况，尽管编译动作是由循环体所触发的，但编译器依然会以整个方法（而不是单独的循环体）作为编译对象。这种编译方式因为编译发生在方法执行过程之中，因此形象地称之为
栈上替换（
OnStack Replacement，简称为OSR编译，即方法栈帧还在栈上，方法就被替换了）
。
判断一段代码是不是热点代码，是不是需要触发即时编译，这样的行为称为
热点探测（
Hot Spot Detection）
，其实进行热点探测并不一定要知道方法具体被调用了多少次，目前主要的热点探测判定方式有两种[1]，分别如下。
基于采样的热点探测
（SampleBased Hot Spot Detection）：采用这种方法的虚拟机会周期性地检查各个线程的栈顶，如果发现某个（或某些）方法经常出现在栈顶，那这个方法就是“热点方法”。基于采样的热点探测的好处是实现简单、高效，还可以很容易地获取方法调用关系（将调用堆栈展开即可），缺点是很难精确地确认一个方法的热度，容易因为受到线程阻塞或别的外界因素的影响而扰乱热点探测。
基于计数器的热点探测
（CounterBased Hot Spot Detection）：采用这种方法的虚拟机会为每个方法（甚至是代码块）建立计数器，统计方法的执行次数，如果执行次数超过一定的阈值就认为它是“热点方法”。这种统计方法实现起来麻烦一些，需要为每个方法建立并维护计数器，而且不能直接获取到方法的调用关系，但是它的统计结果相对来说更加精确和严谨。
在HotSpot虚拟机中使用的是第二种——基于计数器的热点探测方法
，因此它为每个方法准备了两类计数器：
方法调用计数器
（InvocationCounter）和
回边计数器
（BackEdgeCounter）。在确定虚拟机运行参数的前提下，这两个计数器都有一个确定的阈值，当计数器超过阈值溢出了，就会触发JIT编译。我们首先来看看方法调用计数器。顾名思义，这个计数器就用于统计方法被调用的次数，它的默认阈值在Client模式下是
1500
次，在Server模式下是
10 000
次，这个阈值可以通过虚拟机参数-XX：CompileThreshold来人为设定。当一个方法被调用时，会先检查该方法是否存在被JIT编译过的版本，如果存在，则优先使用编译后的本地代码来执行。如果不存在已被编译过的版本，则将此方法的调用计数器值加1，然后判断方法调用计数器与回边计数器值之和是否超过方法调用计数器的阈值。如果已超过阈值，那么将会向即时编译器提交一个该方法的代码编译请求。如果不做任何设置，执行引擎并不会同步等待编译请求完成，而是继续进入解释器按照解释方式执行字节码，直到提交的请求被编译器编译完成。当编译工作完成之后，这个方法的调用入口地址就会被系统自动改写成新的，下一次调用该方法时就会使用已编译的版本。整个JIT编译的交互过程如图11-2所示。
如果不做任何设置，方法调用计数器统计的并不是方法被调用的绝对次数，而是一个相对的执行频率，
即一段时间之内方法被调用的次数
。当超过一定的时间限度，如果方法的调用次数仍然不足以让它提交给即时编译器编译，那这个方法的调用计数器就会被减少一半，这个过程称为
方法调用计数器热度的衰减
（Counter Decay），而这段时间就称为此方法统计的半衰周期（Counter HalfLife Time）。进行热度衰减的动作是在虚拟机进行垃圾收集时顺便进行的，可以使用虚拟机参数-XX：-UseCounterDecay来关闭热度衰减，让方法计数器统计方法调用的绝对次数，这样，只要系统运行时间足够长，绝大部分方法都会被编译成本地代码。另外，可以使用-XX：CounterHalfLifeTime参数设置半衰周期的时间，单位是秒。
现在我们再来看看另外一个计数器——回边计数器，它的作用是统计一个方法中循环体代码执行的次数[2]，在字节码中遇到控制流向后跳转的指令称为“回边”（Back Edge）。显然，建立回边计数器统计的目的就是为了触发OSR编译。关于回边计数器的阈值，虽然HotSpot虚拟机也提供了一个类似于方法调用计数器阈值-XX：CompileThreshold的参数-XX：BackEdgeThreshold供用户设置，但是当前的虚拟机实际上并未使用此参数，因此我们需要设置另外一个参数-XX：OnStackReplacePercentage来间接调整回边计数器的阈值，其计算公式如下。虚拟机运行在Client模式下，回边计数器阈值计算公式为：方法调用计数器阈值（CompileThreshold）×OSR比率（OnStackReplacePercentage）/100其中OnStackReplacePercentage默认值为933，如果都取默认值，那Client模式虚拟机的回边计数器的阈值为13995。虚拟机运行在Server模式下，回边计数器阈值的计算公式为：方法调用计数器阈值（CompileThreshold）×（OSR比率（OnStackReplacePercentage）-解释器监控比率（InterpreterProfilePercentage）/100其中OnStackReplacePercentage默认值为140，InterpreterProfilePercentage默认值为33，如果都取默认值，那Server模式虚拟机回边计数器的阈值为10700。当解释器遇到一条回边指令时，会先查找将要执行的代码片段是否有已经编译好的版本，如果有，它将会优先执行已编译的代码，否则就把回边计数器的值加1，然后判断方法调用计数器与回边计数器值之和是否超过回边计数器的阈值。当超过阈值的时候，将会提交一个OSR编译请求，并且把回边计数器的值降低一些，以便继续在解释器中执行循环，等待编译器输出编译结果，整个执行过程如图11-3所示。
与方法计数器不同，回边计数器没有计数热度衰减的过程，因此这个计数器统计的就是该方法循环执行的绝对次数。当计数器溢出的时候，它还会把方法计数器的值也调整到溢出状态，这样下次再进入该方法的时候就会执行标准编译过程。最后需要提醒一点，图11-2和图11-3都仅仅描述了ClientVM的即时编译方式，对于Server VM来说，执行情况会比上面的描述更复杂一些。从理论上了解过编译对象和编译触发条件后，我们再从HotSpot虚拟机的源码中观察一下，在MethodOop.hpp（一个methodOop对象代表了一个Java方法）中，定义了Java方法在虚拟机中的内存布局，如下所示：
在这个内存布局中，一行长度为32bit，从中可以清楚地看到方法调用计数器和回边计数器所在的位置和长度。还有from_compiled_entry和from_interpreted_entry这两个方法的入口。
8.1.3编译过程
在默认设置下，无论是方法调用产生的即时编译请求，还是OSR编译请求，虚拟机在代码编译器还未完成之前，都仍然将按照解释方式继续执行，而编译动作则在后台的编译线程中进行。用户可以通过参数-XX：-BackgroundCompilation来禁止后台编译，在禁止后台编译后，一旦达到JIT的编译条件，执行线程向虚拟机提交编译请求后将会一直等待，直到编译过程完成后再开始执行编译器输出的本地代码。
那么在后台执行编译的过程中，编译器做了什么事情呢？ServerCompiler和ClientCompiler两个编译器的编译过程是不一样的。对于Client Compiler来说，它是一个简单快速的三段式编译器，主要的关注点在于局部性的优化，而放弃了许多耗时较长的全局优化手段。
在第一个阶段，一个平台独立的前端将字节码构造成一种高级中间代码表示（HighLevelIntermediate Representaion,HIR）。HIR使用静态单分配（StaticSingle Assignment,SSA）的形式来代表代码值，这可以使得一些在HIR的构造过程之中和之后进行的优化动作更容易实现。在此之前编译器会在字节码上完成一部分基础优化，如方法内联、常量传播等优化将会在字节码被构造成HIR之前完成。
在第二个阶段，一个平台相关的后端从HIR中产生低级中间代码表示（Low-LevelIntermediate Representation,LIR），而在此之前会在HIR上完成另外一些优化，如空值检查消除、范围检查消除等，以便让HIR达到更高效的代码表示形式。
最后阶段是在平台相关的后端使用线性扫描算法（LinearScan Register Allocation）在LIR上分配寄存器，并在LIR上做窥孔（Peephole）优化，然后产生机器代码。ClientCompiler的大致执行过程如图11-4所示。
而ServerCompiler则是专门面向服务端的典型应用并为服务端的性能配置特别调整过的编译器，也是一个充分优化过的高级编译器，几乎能达到GNUC++编译器使用-O2参数时的优化强度，它会执行所有经典的优化动作，如无用代码消除（DeadCode Elimination）、循环展开（Loop Unrolling）、循环表达式外提（LoopExpression Hoisting）、消除公共子表达式（CommonSubexpression Elimination）、常量传播（ConstantPropagation）、基本块重排序（Basic Block Reordering）等，还会实施一些与Java语言特性密切相关的优化技术，如范围检查消除（Range CheckElimination）、空值检查消除（Null Check Elimination，不过并非所有的空值检查消除都是依赖编译器优化的，有一些是在代码运行过程中自动优化了）等。另外，还可能根据解释器或ClientCompiler提供的性能监控信息，进行一些不稳定的激进优化，如守护内联（GuardedInlining）、分支频率预测（Branch Frequency Prediction）等。
本章的下半部分将会挑选上述的一部分优化手段进行分析和讲解。ServerCompiler的寄存器分配器是一个全局图着色分配器，它可以充分利用某些处理器架构（如RISC）上的大寄存器集合。以即时编译的标准来看，Server Compiler无疑是比较缓慢的，但它的编译速度依然远远超过传统的静态优化编译器，而且它相对于ClientCompiler编译输出的代码质量有所提高，可以减少本地代码的执行时间，从而抵消了额外的编译时间开销，所以也有很多非服务端的应用选择使用Server模式的虚拟机运行。
在本节中，涉及了许多编译原理和代码优化中的概念名词，没有这方面基础的读者，
阅读起来会感觉到抽象和理论化。
有这种感觉并不奇怪，JIT编译过程本来就是一个虚拟机中最体现技术水平也是最复杂的部分
，不可能以较短的篇幅就介绍得很详细，另外，这个过程对Java开发来说是透明的，程序员平时无法感知它的存在，还好HotSpot虚拟机提供了两个可视化的工具，让我们可以“看见”JIT编译器的优化过程，在稍后笔者将演示这个过程。
8.2 编译优化技术
Java程序员有一个共识，以编译方式执行本地代码比解释方式更快，之所以有这样的共识，除去虚拟机解释执行字节码时额外消耗时间的原因外，还有一个很重要的原因就是
虚拟机设计团队几乎把对代码的所有优化措施都集中在了即时编译器之中
（在JDK1.3之后，Javac就去除了-O选项，不会生成任何字节码级别的优化代码了），因此一般来说，即时编译器产生的本地代码会比Javac产生的字节码更加优秀[1]。下面，笔者将介绍一些HotSpot虚拟机的即时编译器在生成代码时采用的代码优化技术。
8.2.1 优化技术概览
在Sun官方的Wiki上，HotSpot虚拟机设计团队列出了一个相对比较全面的、在即时编译器中采用的优化技术列表[2]（见表11-1），其中有不少经典编译器的优化手段，也有许多针对Java语言（准确地说是针对运行在Java虚拟机上的所有语言）本身进行的优化技术，本节将对这些技术进行概括性的介绍，在后面几节中，再挑选若干重要且典型的优化，与读者一起看看优化前后的代码产生了怎样的变化。
几项最有代表性的优化技术：
语言无关的经典优化技术之一：公共子表达式消除。
语言相关的经典优化技术之一：数组范围检查消除。
最重要的优化技术之一：方法内联。
最前沿的优化技术之一：逃逸分析
8.2.2
公共子表达式消除
公共子表达式消除是一个普遍应用于各种编译器的
经典优化技术
，它的含义是：如果一个表达式E已经计算过了，并且从先前的计算到现在E中所有变量的值都没有发生变化，那么E的这次出现就成为了公共子表达式。对于这种表达式，没有必要花时间再对它进行计算，只需要直接用前面计算过的表达式结果代替E就可以了。如果这种优化仅限于程序的基本块内，便称为局部公共子表达式消除（Local CommonSubexpression Elimination），如果这种优化的范围涵盖了多个基本块，那就称为全局公共子表达式消除（GlobalCommonSubexpression Elimination）。举个简单的例子来说明它的优化过程，假设存在如下代码：
int d=（c * b）*12+a+（a+b * c）；
如果这段代码交给Javac编译器则不会进行任何优化，那生成的代码将如代码清单11-11所示，是完全遵照Java源码的写法直译而成的。
代码清单11-11未做任何优化的字节码
iload_2//bimul//计算b * cbipush 12//推入12imul//计算（c * b）*12iload_1//aiadd//计算（c * b）*12+aiload_1//aiload_2//biload_3//cimul//计算b * ciadd//计算a+b * ciadd//计算（c * b）*12+a+（a+b * c）istore 4
当这段代码进入到虚拟机即时编译器后，它将进行如下优化：编译器检测到“c *b”与“b* c”是一样的表达式，而且在计算期间b与c的值是不变的。因此，这条表达式就可能被视为：
int d=E*12+a+（a+E）；
这时，编译器还可能（取决于哪种虚拟机的编译器以及具体的上下文而定）进行另外一种优化：代数化简（AlgebraicSimplification），把表达式变为：intd=E*13+a*2；
8.2.3 数组边界检查消除
数组边界检查消除（ArrayBounds Checking Elimination）是即时编译器中的一项语言相关的经典优化技术。我们知道Java语言是一门动态安全的语言，对数组的读写访问也不像C、C++那样在本质上是裸指针操作。如果有一个数组foo[]，在Java语言中访问数组元素foo[i]的时候系统将会自动进行上下界的范围检查，即检查i必须满足i＞=0＆＆i＜foo.length这个条件，否则将抛出一个运行时异常：java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException。这对软件开发者来说是一件很好的事情，即使程序员没有专门编写防御代码，也可以避免大部分的溢出攻击。但是对于虚拟机的执行子系统来说，
每次数组元素的读写都带有一次隐含的条件判定操作，对于拥有大量数组访问的程序代码，这无疑也是一种性能负担
。
无论如何，为了安全，数组边界检查肯定是必须做的，但数组边界检查是不是必须在运行期间一次不漏地检查则是可以“商量”的事情。例如下面这个简单的情况：数组下标是一个常量，如foo[3]，只要在编译期根据数据流分析来确定foo.length的值，并判断下标“3”没有越界，执行的时候就无须判断了。更加常见的情况是数组访问发生在循环之中，并且使用循环变量来进行数组访问，如果编译器只要通过数据流分析就可以判定循环变量的取值范围永远在区间[0，foo.length）之内，那在整个循环中就可以把数组的上下界检查消除，这可以节省很多次的条件判断操作。将这个数组边界检查的例子放在更高的角度来看，大量的安全检查令编写Java程序比编写C/C++程序容易很多，如数组越界会得到ArrayIndexOutOfBoundsException异常，空指针访问会得到NullPointException，除数为零会得到ArithmeticException等，在C/C++程序中出现类似的问题，一不小心就会出现SegmentFault信号或者Window编程中常见的“xxx内存不能为Read/Write”之类的提示，处理不好程序就直接崩溃退出了。但这些安全检查也导致了相同的程序，Java要比C/C++做更多的事情（各种检查判断），这些事情就成为一种隐式开销，如果处理不好它们，就很可能成为一个Java语言比C/C++更慢的因素。
要消除这些隐式开销，除了如数组边界检查优化这种尽可能把运行期检查提到编译期完成的思路之外，另外还有一种避免思路——隐式异常处理
，Java中空指针检查和算术运算中除数为零的检查都采用了这种思路。举个例子，例如程序中访问一个对象（假设对象叫foo）的某个属性（假设属性叫value），那以Java伪代码来表示虚拟机访问foo.value的过程如下。
if（foo！=null）{return foo.value；}else{throw newNullPointException（）；}
在使用隐式异常优化之后，虚拟机会把上面伪代码所表示的访问过程变为如下伪代码。
try{returnfoo.value；}catch（segment_fault）{uncommon_trap（）；}
虚拟机会注册一个SegmentFault信号的异常处理器（伪代码中的uncommon_trap（）），这样当foo不为空的时候，对value的访问是不会额外消耗一次对foo判空的开销的。代价就是当foo真的为空时，必须转入到异常处理器中恢复并抛出NullPointException异常，这个过程必须从用户态转到内核态中处理，结束后再回到用户态，速度远比一次判空检查慢。当foo极少为空的时候，隐式异常优化是值得的，但假如foo经常为空的话，这样的优化反而会让程序更慢，还好HotSpot虚拟机足够“聪明”，它会根据运行期收集到的Profile信息自动选择最优方案。
与语言相关的其他消除操作还有不少，如自动装箱消除（AutoboxElimination）、安全点消除（Safepoint Elimination）、消除反射（Dereflection）等，笔者就不再一一介绍了。
8.2.4 方法内联
在前面的讲解之中我们提到过方法内联，它是编译器最重要的优化手段之一，除了消除方法调用的成本之外，它更重要的意义是为其他优化手段建立良好的基础，
如代码清单11-12所示的简单例子就揭示了内联对其他优化手段的意义：事实上testInline（）方法的内部全部都是无用的代码，如果不做内联，后续即使进行了无用代码消除的优化，也无法发现任何“DeadCode”，因为如果分开来看，foo（）和testInline（）两个方法里面的操作都可能是有意义的。
代码清单11-12未做任何优化的字节码
public static voidfoo（Object obj）{if（obj！=null）{System.out.println（”dosomething”）；}}public static void testInline（String[]args）{Object obj=null；foo（obj）；}
方法内联的优化行为看起来很简单，不过是把目标方法的代码“复制”到发起调用的方法之中，避免发生真实的方法调用而已。但实际上Java虚拟机中的内联过程远远没有那么简单，因为如果不是即时编译器做了一些特别的努力，按照经典编译原理的优化理论，大多数的Java方法都无法进行内联。无法内联的原因其实在第8章中讲解Java方法解析和分派调用的时候就已经介绍过。只有使用invokespecial指令调用的私有方法、实例构造器、父类方法以及使用invokestatic指令进行调用的静态方法才是在编译期进行解析的，除了上述4种方法之外，其他的Java方法调用都需要在运行时进行方法接收者的多态选择，并且都有可能存在多于一个版本的方法接收者（最多再除去被final修饰的方法这种特殊情况，尽管它使用invokevirtual指令调用，但也是非虚方法，Java语言规范中明确说明了这点），简而言之，Java语言中默认的实例方法是虚方法。对于一个虚方法，编译期做内联的时候根本无法确定应该使用哪个方法版本，如果以代码清单11-7中把“b.get（）”内联为“b.value”为例的话，就是不依赖上下文就无法确定b的实际类型是什么。假如有ParentB和SubB两个具有继承关系的类，并且子类重写了父类的get（）方法，那么，是要执行父类的get（）方法还是子类的get（）方法，需要在运行期才能确定，编译期无法得出结论。由于Java语言提倡使用面向对象的编程方式进行编程，而Java对象的方法默认就是虚方法，因此Java间接鼓励了程序员使用大量的虚方法来完成程序逻辑。
根据上面的分析，如果内联与虚方法之间产生“矛盾”，那该怎么办呢？是不是为了提高执行性能，就要到处使用final关键字去修饰方法呢？为了解决虚方法的内联问题，Java虚拟机设计团队想了很多办法，首先是引入了一种名为“
类型继承关系分析
”（Class Hierarchy Analysis,CHA）的技术，这是一种基于整个应用程序的类型分析技术，它用于确定在目前已加载的类中，某个接口是否有多于一种的实现，某个类是否存在子类、子类是否为抽象类等信息。编译器在进行内联时，如果是非虚方法，那么直接进行内联就可以了，这时候的内联是有稳定前提保障的。如果遇到虚方法，则会向CHA查询此方法在当前程序下是否有多个目标版本可供选择，如果查询结果只有一个版本，那也可以进行内联，不过这种内联就属于激进优化，需要预留一个“逃生门”（Guard条件不成立时的Slow Path），称为守护内联（GuardedInlining）。如果程序的后续执行过程中，虚拟机一直没有加载到会令这个方法的接收者的继承关系发生变化的类，那这个内联优化的代码就可以一直使用下去。但如果加载了导致继承关系发生变化的新类，那就需要抛弃已经编译的代码，退回到解释状态执行，或者重新进行编译。如果向CHA查询出来的结果是有多个版本的目标方法可供选择，则编译器还将会进行最后一次努力，使用内联缓存（InlineCache）来完成方法内联，这是一个建立在目标方法正常入口之前的缓存，它的工作原理大致是：在未发生方法调用之前，内联缓存状态为空，当第一次调用发生后，缓存记录下方法接收者的版本信息，并且每次进行方法调用时都比较接收者版本，如果以后进来的每次调用的方法接收者版本都是一样的，那这个内联还可以一直用下去。如果发生了方法接收者不一致的情况，就说明程序真正使用了虚方法的多态特性，这时才会取消内联，查找虚方法表进行方法分派。所以说，在许多情况下虚拟机进行的内联都是一种激进优化，激进优化的手段在高性能的商用虚拟机中很常见，除了内联之外，对于出现概率很小（通过经验数据或解释器收集到的性能监控信息确定概率大小）的隐式异常、使用概率很小的分支等都可以被激进优化“移除”，如果真的出现了小概率事件，这时才会从“逃生门”回到解释状态重新执行。
8.2.5 逃逸分析
逃逸分析（EscapeAnalysis）是目前Java虚拟机中比较前沿的优化技术，它与类型继承关系分析一样，并不是直接优化代码的手段，而是为其他优化手段提供依据的分析技术。
逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域：当一个对象在方法中被定义后，它可能被外部方法所引用，例如作为调用参数传递到其他方法中，称为
方法逃逸
。甚至还有可能被外部线程访问到，譬如赋值给类变量或可以在其他线程中访问的实例变量，称为
线程逃逸
。如果能证明一个对象不会逃逸到方法或线程之外，也就是别的方法或线程无法通过任何途径访问到这个对象，则可能为这个变量进行一些高效的优化，如下所示。
栈上分配
（StackAllocation）：Java虚拟机中，在Java堆上分配创建对象的内存空间几乎是Java程序员都清楚的常识了，Java堆中的对象对于各个线程都是共享和可见的，只要持有这个对象的引用，就可以访问堆中存储的对象数据。虚拟机的垃圾收集系统可以回收堆中不再使用的对象，但回收动作无论是筛选可回收对象，还是回收和整理内存都需要耗费时间。如果确定一个对象不会逃逸出方法之外，那让这个对象在栈上分配内存将会是一个很不错的主意，对象所占用的内存空间就可以随栈帧出栈而销毁。在一般应用中，不会逃逸的局部对象所占的比例很大，如果能使用栈上分配，那大量的对象就会随着方法的结束而自动销毁了，垃圾收集系统的压力将会小很多。
同步消除
（SynchronizationElimination）：线程同步本身是一个相对耗时的过程，如果逃逸分析能够确定一个变量不会逃逸出线程，无法被其他线程访问，那这个变量的读写肯定就不会有竞争，对这个变量实施的同步措施也就可以消除掉。
标量替换
（ScalarReplacement）：标量（Scalar）是指一个数据已经无法再分解成更小的数据来表示了，Java虚拟机中的原始数据类型（int、long等数值类型以及reference类型等）都不能再进一步分解，它们就可以称为标量。相对的，如果一个数据可以继续分解，那它就称作聚合量（Aggregate），Java中的对象就是最典型的聚合量。如果把一个Java对象拆散，根据程序访问的情况，将其使用到的成员变量恢复原始类型来访问就叫做标量替换。如果逃逸分析证明一个对象不会被外部访问，并且这个对象可以被拆散的话，那程序真正执行的时候将可能不创建这个对象，而改为直接创建它的若干个被这个方法使用到的成员变量来代替。将对象拆分后，除了可以让对象的成员变量在栈上（栈上存储的数据，有很大的概率会被虚拟机分配至物理机器的高速寄存器中存储）分配和读写之外，还可以为后续进一步的优化手段创建条件。
关于逃逸分析的论文在1999年就已经发表，但直到Sun JDK 1.6才实现了逃逸分析，而且直到现在这项优化尚未足够成熟，仍有很大的改进余地。
不成熟的原因主要是不能保证逃逸分析的性能收益必定高于它的消耗。
如果要完全准确地判断一个对象是否会逃逸，需要进行数据流敏感的一系列复杂分析，从而确定程序各个分支执行时对此对象的影响。这是一个相对高耗时的过程，如果分析完后发现没有几个不逃逸的对象，那这些运行期耗用的时间就白白浪费了，所以目前虚拟机只能采用不那么准确，但时间压力相对较小的算法来完成逃逸分析。
还有一点是，基于逃逸分析的一些优化手段，如上面提到的“栈上分配”，由于HotSpot虚拟机目前的实现方式导致栈上分配实现起来比较复杂，因此在HotSpot中暂时还没有做这项优化。在测试结果中，实施逃逸分析后的程序在MicroBenchmarks中往往能运行出不错的成绩，但是在实际的应用程序，尤其是大型程序中反而发现实施逃逸分析可能出现效果不稳定的情况，或因分析过程耗时但却无法有效判别出非逃逸对象而导致性能（即时编译的收益）有所下降，所以在很长的一段时间里，即使是ServerCompiler，也默认不开启逃逸分析[1]，甚至在某些版本（如JDK 1.6 Update 18）中还曾经短暂地完全禁止了这项优化。如果有需要，并且确认对程序运行有益，用户可以使用参数-XX：+DoEscapeAnalysis来手动开启逃逸分析，开启之后可以通过参数-XX：+PrintEscapeAnalysis来查看分析结果。有了逃逸分析支持之后，用户可以使用参数-XX：+EliminateAllocations来开启标量替换，使用+XX：+EliminateLocks来开启同步消除，使用参数-XX：+PrintEliminateAllocations查看标量的替换情况。
尽管目前逃逸分析的技术仍不是十分成熟，但是它却是即时编译器优化技术的一个重要的发展方向，在今后的虚拟机中，逃逸分析技术肯定会支撑起一系列实用有效的优化技术。
8.2.6 Java与C/C++的编译器对比
大多数程序员都认为C/C++会比Java语言快，甚至觉得从Java语言诞生以来“执行速度缓慢”的帽子就应当扣在它的头顶，这种观点的出现是由于Java刚出现的时候即时编译技术还不成熟，主要靠解释器执行的Java语言性能确实比较低下。但目前即时编译技术已经十分成熟，Java语言有可能在速度上与C/C++一争高下吗？要想知道这个问题的答案，让我们从两者的编译器谈起[1]。Java与C/C++的编译器对比实际上代表了最经典的即时编译器与静态编译器的对比，很大程度上也决定了Java与C/C++的性能对比的结果，因为无论是C/C++还是Java代码，最终编译之后被机器执行的都是本地机器码，哪种语言的性能更高，除了它们自身的API库实现得好坏以外，其余的比较就成了一场“拼编译器”和“拼输出代码质量”的游戏。当然，这种比较也是剔除了开发效率的片面对比，语言间孰优孰劣、谁快谁慢的问题都是很难有结果的争论，下面我们就回到正题，看看这两种语言的编译器各有何种优势。
Java虚拟机的即时编译器与C/C++的静态优化编译器相比，可能会由于下列这些原因而导致输出的本地代码有一些劣势（下面列举的也包括一些虚拟机执行子系统的性能劣势）：
第一，因为即时编译器运行占用的是用户程序的运行时间，具有很大的时间压力，它能提供的优化手段也严重受制于编译成本。如果编译速度不能达到要求，那用户将在启动程序或程序的某部分察觉到重大延迟，这点使得即时编译器不敢随便引入大规模的优化技术，而编译的时间成本在静态优化编译器中并不是主要的关注点。
第二，Java语言是动态的类型安全语言，这就意味着需要由虚拟机来确保程序不会违反语言语义或访问非结构化内存。从实现层面上看，这就意味着虚拟机必须频繁地进行动态检查，如实例方法访问时检查空指针、数组元素访问时检查上下界范围、类型转换时检查继承关系等。对于这类程序代码没有明确写出的检查行为，尽管编译器会努力进行优化，但是总体上仍然要消耗不少的运行时间。
第三，第三，Java语言中虽然没有virtual关键字，但是使用虚方法的频率却远远大于C/C++语言，这意味着运行时对方法接收者进行多态选择的频率要远远大于C/C++语言，也意味着即时编译器在进行一些优化（如前面提到的方法内联）时的难度要远大于C/C++的静态优化编译器。
第四，第四，Java语言是可以动态扩展的语言，运行时加载新的类可能改变程序类型的继承关系，这使得很多全局的优化都难以进行，因为编译器无法看见程序的全貌，许多全局的优化措施都只能以激进优化的方式来完成，编译器不得不时刻注意并随着类型的变化而在运行时撤销或重新进行一些优化。
第五，第五，Java语言中对象的内存分配都是堆上进行的，只有方法中的局部变量才能在栈上分配[2]。而C/C++的对象则有多种内存分配方式，既可能在堆上分配，又可能在栈上分配，如果可以在栈上分配线程私有的对象，将减轻内存回收的压力。另外，C/C++中主要由用户程序代码来回收分配的内存，这就不存在无用对象筛选的过程，因此效率上（仅指运行效率，排除了开发效率）也比垃圾收集机制要高。
上面说了一大堆Java语言相对C/C++的劣势，不是说Java就真的不如C/C++了，相信读者也注意到了，
Java语言的这些性能上的劣势都是为了换取开发效率上的优势而付出的代价，动态安全、动态扩展、垃圾回收这些“拖后腿”的特性都为Java语言的开发效率做出了很大贡献。
何况，还有许多优化是Java的即时编译器能做而C/C++的静态优化编译器不能做或者不好做的。例如，在C/C++中，别名分析（Alias Analysis）的难度就要远高于Java。Java的类型安全保证了在类似如下代码中，只要ClassA和ClassB没有继承关系，那对象objA和objB就绝不可能是同一个对象，即不会是同一块内存两个不同别名。
void foo（ClassA objA,ClassBobjB）{objA.x=123；objB.y=456；//只要objB.y不是objA.x的别名，下面就可以保证输出为123print（objA.x）；}
确定了objA和objB并非对方的别名后，许多与数据依赖相关的优化才可以进行（重排序、变量代换）。具体到这个例子中，就是无须担心objB.y其实与objA.x指向同一块内存，这样就可以安全地确定打印语句中的objA.x为123。
Java编译器另外一个红利是由它的动态性所带来的，由于C/C++编译器所有优化都在编译期完成，以运行期性能监控为基础的优化措施它都无法进行，如调用频率预测（CallFrequencyPrediction）、分支频率预测（Branch Frequency Prediction）、裁剪未被选择的分支（UntakenBranch Pruning）等，这些都会成为Java语言独有的性能优势。