java虚拟机自适应动态优化

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1、JA、，A虚拟机的自适应动态优化偏移表的访问，大大地降低遍历堆所带来的开销；同时活块池的引入使得该算法很容易被应用在并行垃圾收集算法中。实验证明该算法使得标准工业测试程序SpecJBB2005、SpecJVM98和Dac印。的性能有4i同程度的提高，最高达到8．9％；同时程序的局部性也优于线性标记缩并算法，与深度遍历序相比，DTLB(Data，nanslationLookasideBu能r)失效率改善最多为11％，2级Cache失效率改善最多为13．6％。第三，基于自适应动态优化框架提出预取优化算法来改善程序的局部性。该算法基于自适应动态优化框架，它在即时编译器

2、对程序编译的同时完成插桩的工作，插桩用来收集访存对象的信息。如果检测到当前运行过程中存在相关对象的访问，预取控制器将会插入相应的预取指令。自适应预取优化算法的关键在于预取准确性和运行时开销之间的权衡。为了保证预取的准确性，我们对程序进行插桩；为了降低运行时的开销，我们控制预取指令的插入并且实现无效的插桩删除优化。实验结果表明该算法使得标准工业测试程序SpecJBB2005、SpecJVM98和Dac印。的性能有不同程度的提高，最高达到18．1％’平均为7．15％。同时，运行时开销低于4％，内存开销可以忽略彳i计。第四，描述了··种基于对象亲缘关系的垃圾收集算法。

3、该算法通过硬件性能分析器来定位频繁引起Cache失效的对象，根据对象之间的亲缘关系，建立对象亲缘图，并与垃圾收集算法相结合，将亲缘度高的对象们排列在堆中相邻的位置，这意味着访问完其中，。个对象，接下来访问另外一个对象的概率很高，将它们放在一起可以改善对象之间的局部性，实验结果表明基于对象亲缘关系的垃圾收集算法对SpecJBB2005、SpecJVM98和Dacapo的性能有明显的提高，最多为4．9％，平均为3．4％，同时采用硬件性能分析器收集信息使得proming的开销很低，平均为0．47％，最后我们将该算法和自适应预取优化相结合，结果表明大部分程序的性能不会降

4、低，对于个别程序，甚至有所提高。关键词：JaⅣa虚拟机，自适应动态优化框架，垃圾收集，对象局部性，预取，亲缘关系AbstractJaⅣalanguageiswidelyusedins0危Ⅵ御edesignforit8meritsin80舢哪een酉neer．Ja、，a印plicatio璐runontheJava订rtualmachine．Compared祈thbina唧codegeneratedbytraditionalcompilation，ith嬲fbatur鹪ofbettermod-ularity’platformindependence，typesafe

5、tyandsoon．ThesefeaturesmakeJavalanguagemoresuitableforf嬲tandsafedevelopmentofmanylargescale80仡．wares．H伽陀ver，thosecharacterscausetraditionalcompilationunabletowork．Researcherske印exploringnewcompilationtechniquestogetbetterperformanceonJa、，avirtualmachine．F0rtheshortofruntimeinformatio

6、n，staticcompilationadaptscompleX百obalanaly8is，whichcan’tsatis黟ourrequirements．ThepopulaurityofJavaVirtualmachineiIl、rolv豁compilationandoptimizationatruntime，industr涵focusesonad印tiveoptimizatio璐，andtheywanttooptimizetheapplicatioIlsaccordingtor僦imefeedb她k．Tllis拙sertationsystematically

7、锄ddeeplyinvestigat髑thead印tive0pti．mizationandlocahtyprobleminJa、，a访rtu越machine．ThecontributionsofthisWorkaLre潞f0110、鸺：Firstly，wedesignandimplementanemcientadaptiveoptimization行amelwork．The仃ameworkcollect8fine舒ainedinformationbyinstrumentation，whichalsowillbeadjustedaccordingtotherurl

8、timefeedback