深入浅出Java 10的实验性JIT编译器Graal

引言

对于大部分应用开发者来说，Java编译器指的是JDK自带的javac指令。这一指令可将Java源程序编译成.class文件，其中包含的代码格式我们称之为Java bytecode（Java字节码）。这种代码格式无法直接运行，但可以被不同平台JVM中的interpreter解释执行。由于interpreter效率低下，JVM中的JIT compiler（即时编译器）会在运行时有选择性地将运行次数较多的方法编译成二进制代码，直接运行在底层硬件上。Oracle的HotSpot VM便附带两个用C++实现的JIT compiler：C1及C2。

与interpreter，GC等JVM的其他子系统相比，JIT compiler并不依赖于诸如直接内存访问的底层语言特性。它可以看成一个输入Java bytecode输出二进制码的黑盒，其实现方式取决于开发者对开发效率，可维护性等的要求。Graal是一个以Java为主要编程语言，面向Java bytecode的编译器。与用C++实现的C1及C2相比，它的模块化更加明显，也更加容易维护。Graal既可以作为动态编译器，在运行时编译热点方法；亦可以作为静态编译器，实现AOT编译。在Java 10中，Graal作为试验性JIT compiler一同发布（ JEP 317 ）。这篇文章将介绍Graal在动态编译上的应用。有关静态编译，可查阅 JEP 295 或 Substrate VM 。

分层编译（ tiered compilation ）

在介绍Graal前，我们先了解HotSpot中的tiered compilation。前面提到，HotSpot集成了两个JIT compiler — C1及C2（或称为Client及Server）。两者的区别在于，前者没有应用激进的优化技术，因为这些优化往往伴随着耗时较长的代码分析。因此，C1的编译速度较快，而C2所编译的方法运行速度较快。在Java 7前，用户需根据自己的应用场景选择合适的JIT compiler。举例来说，针对偏好高启动性能的GUI用户端程序则使用C1，针对偏好高峰值性能的服务器端程序则使用C2。

Java 7引入了tiered compilation的概念，综合了C1的高启动性能及C2的高峰值性能。这两个JIT compiler以及interpreter将HotSpot的执行方式划分为五个级别：

• level 0：interpreter解释执行
• level 1：C1编译，无profiling
• level 2：C1编译，仅方法及循环back-edge执行次数的profiling
• level 3：C1编译，除level 2中的profiling外还包括branch（针对分支跳转字节码）及receiver type（针对成员方法调用或类检测，如checkcast，instnaceof，aastore字节码）的profiling
• level 4：C2编译

其中，1级和4级为接受状态 — 除非已编译的方法被invalidated（通常在deoptimization中触发），否则HotSpot不会再发出该方法的编译请求。

上图列举了4种编译模式（非全部）。通常情况下，一个方法先被解释执行（level 0），然后被C1编译（level 3），再然后被得到profile数据的C2编译（level 4）。如果编译对象非常简单，虚拟机认为通过C1编译或通过C2编译并无区别，便会直接由C1编译且不插入profiling代码（level 1）。在C1忙碌的情况下，interpreter会触发profiling，而后方法会直接被C2编译；在C2忙碌的情况下，方法则会先由C1编译并保持较少的profiling（level 2），以获取较高的执行效率（与3级相比高30%）。

Graal可替换C2成为HotSpot的顶层JIT compiler，即上述level 4。与C2相比，Graal采用更加激进的优化方式，因此当程序达到稳定状态后，其执行效率（峰值性能）将更有优势。

早期的Graal同C1及C2一样，与HotSpot是紧耦合的。这意味着每次编译Graal均需重新编译HotSpot。 JEP 243 将Graal中依赖于HotSpot的代码分离出来，形成Java-Level JVM Compiler Interface（JVMCI）。该接口主要提供如下三种功能：

• 响应HotSpot的编译请求，并分发给Java-Level JIT compiler
• 允许Java-Level JIT compiler访问HotSpot中与JIT compilation相关的数据结构，包括类，字段，方法及其profiling数据等，并提供这些数据结构在Java层面的抽象
• 提供HotSpot codecache的Java抽象，允许Java-Level JIT compiler部署编译完成的二进制代码

综合利用这三种功能，我们可以将Java-Level编译器（不局限于Graal）集成至HotSpot中，响应HotSpot发出的level 4的编译请求并将编译后的二进制代码部署到HotSpot的codecache中。此外，单独利用上述第三种功能可以绕开HotSpot的编译系统 — Java-Level编译器将作为上层应用的类库直接部署编译后的二进制代码。Graal自身的单元测试便是依赖于直接部署而非等待HotSpot发出编译请求； Truffle 亦是通过此机制部署编译后的语言解释器。

Graal v.s. C2

前面提到，JIT Compiler并不依赖于底层语言特性，它仅仅是一种代码形式到另一种代码形式的转换。因此，理论上任意C2中以C++实现的优化均可以在Graal中通过Java实现，反之亦然。事实上，许多C2中实现的优化均被移植到Graal中，如近期由其他开发者贡献的String.compareTointrinsic的移植。当然，局限于C++的开发/维护难度（个人猜测），许多Graal中被证明有效的优化并没有被成功移植到C2上，这其中就包含Graal的inlining算法及partial escape analysis（PEA）。

Inlining是指在编译时识别callsite的目标方法，将其方法体纳入编译范围并用其返回结果替换原callsite。最简单直观的例子便是Java中常见的getter/setter方法 — inlining可以将一个方法中调用getter/setter的callsite优化成单一内存访问指令。Inlining被业内戏称为优化之母，其原因在于它能引发更多优化。然而在实践中我们往往受制于编译单元大小或编译时间的限制，无法无限制地递归inline。因此，inlining的算法及策略很大程度上决定了编译器的优劣，尤其是在使用Java 8的stream API或使用Scala语言的场景下。这两种场景对应的Java bytecode包含大量的多层单方法调用。

Graal拥有两个inliner实现。社区版的inliner采用的是深度优先的搜索方式，在分析某一方法时，一旦遇到不值得inline的callsite时便回溯至该方法的调用者。Graal允许自定义策略以判断某一callsite值不值得inline。默认情况下，Graal会采取一种相对贪婪的策略，根据callsite的目标方法的大小做出相应的决定。Graal enterprise的inliner则对所有callsite进行加权排序，其加权算法取决于目标方法的大小以及可能引发的优化。当目标方法被inline后，其包含的callsite同样会进入该加权队列中。这两种搜索方式都较为适合拥有多层单方法调用的应用场景。

Escape analysis（逃逸分析，EA）是一类识别对象动态范围的程序分析。编译器中常见的应用有两类：如果对象仅被单一线程访问，则可去除针对该对象的锁操作；如果对象为堆分配且仅被单一方法访问（inlining的重要性再次体现），则可将该对象转化成栈分配。后者通常伴随着scalar replacement，即将对对象字段的访问替换成对虚拟局部操作数的访问，从而进一步将对象由栈分配转换成虚拟分配。这不仅节省了原本用于存放对象header的内存空间，而且可以在register allocator的帮助下将（部分）对象字段存放在寄存器中，在节省内存的同时提高执行效率（内存访问转换成寄存器访问）。

Java中常见的for-each loop是EA的一大目标客户。我们知道for-each loop会调用被遍历对象的iterator方法，返回一个实现interface Iterator的对象，并利用其hasNext及next接口进行遍历。Java collections中的容器类（如ArrayList）通常会构造一个新的Iterator实例，其生命周期局限于该for-each loop中。如若Iterator实例的构造函数以及hasNext，next方法调用（连同它们方法体中以this为receiver的方法调用，如checkForComodification()）都被inline，EA会认为该实例没有逃逸，并采取栈分配及scalar replacement。

理想情况下，Foo.bar会被优化成如下代码：

HotSpot的C2便已应用控制流无关的EA实现scalar replacement。而Graal的 PEA 则在此基础上引入了控制流信息，将所有的堆分配操作虚拟化，并仅在对象确定逃逸的分支materialize。与C2的EA相比，PEA分析效率较低，但能够在对象没有逃逸的分支上实现scalar replacement。如下例所示，如果then-branch的执行概率为1%，那么被PEA优化后的代码在99%的情况下并不会执行堆分配，而C2的EA则100%会执行堆分配。另一个典型的例子是渲染引擎Sunflow — 在运行DaCapo benchmark suite所附带的默认workload时，Graal的PEA判定约27%的堆分配（共占700M）可被虚拟化。该数字远超C2的EA。

使用 Graal

在Java 10 (Linux/x64, macOS/x64)中，默认情况下HotSpot仍使用C2，但通过向java命令添加-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseJVMCICompiler参数便可将C2替换成Graal。

Oracle Labs GraalVM 是由Oracle Labs直接发布的JDK版本。它基于Java 8，并且囊括了Graal enterprise。如果对源代码感兴趣，可直接签出Graal社区版的 GitHub repo 。源代码的编译需借助 mx 工具及 labsjdk （注：请下载页面最下方的labsjdk，直接使用GraalVM可能会导致编译问题）。

在graal/compiler目录下使用mx eclipseinit，mx intellijinit或mx netbeansinit可分别生成Eclipse，IntelliJ或NetBeans的工程配置文件。

参考链 接

• Graal publications
• Graal tutorial ,  slides
• Chris Seaton: Understanding How Graal Works - a Java JIT Compiler Written in Java

Upcoming: advanced topics in Graal compiler

• Debugging compiled code
• Deoptimization & Java-level assumption — SpeculationLog
• Graal method substitution & Snippet
• Implementing JVM intrinsics

作者介绍： 郑雨迪 ，现于Oracle Labs任职高级研究员，是Graal编译器组的核心开发者之一。他的研究方向包括动态编译及程序分析。在加入Oracle Labs前，郑雨迪于瑞士卢加诺大学攻读并获得博士学位。他即将在 QCon北京2018 现场分享 《GraalVM及其生态系统》 ，敬请关注。