❶ 請問,編譯軟體最早是由誰發明出來的
Grave of Grace
後記
Grace Hopper是個非常amazing的人 (常被稱為Amazing Grace),崇拜她的人相當多。雖然她的事跡很多,但是還有很多有類似事跡的人並沒有像她這樣受到眾人的崇拜。由其中一點我們可以看出來:從1947年開始 (二戰結束後第二年),她獲得了第一個榮譽博士學位 (賓州大學),從那以後,她先後被40多所大學授予榮譽博士學位,其中包括芝加哥大學、華盛頓大學、馬里蘭大學等知名學府。各種婦女社會團體和學術組織都曾授予Grace各種稱號和獎勵。1991年,布希總統在白宮授予她的「美國國家技術獎」 (National Medal of Technology) 是其中的最高獎項,她也是至今惟一獲此殊榮的美國女性。她的名言有很多,她自己最喜歡的,也是她最喜歡對所謂的「年輕人」說的 (在她年老時,她所謂的年輕人就是「年齡不到我的一半的人就叫做年輕人」),這句話是:
「A ship in port is safe, but that is not what ships are built for.」
語錄
下面Grace的語錄中有幾句比較有意思的話。
From then on, when anything went wrong with a computer, we said it had bugs in it.
The most dangerous phrase in the language is, 「We』ve always done it this way.」
Humans are allergic to change. They love to say, 「We』ve always done it this way.」 I try to fight that. That』s why I have a clock on my wall that runs counter-clockwise.
Leadership is a two-way street, loyalty up and loyalty down. Respect for one』s superiors; care for one』s crew.
One accurate measurement is worth a thousand expert opinions.
Someday, on the corporate balance sheet, there will be an entry which reads, 「Information」; For in most cases, the information is more valuable than the hardware which processes it.
We』re flooding people with information. We need to feed it through a processor. A human must turn information into intelligence or knowledge. We』ve tended to forget that no computer will ever ask a new question.
To me programming is more than an important practical art. It is also a gigantic undertaking in the foundations of knowledge.
They told me computers could only do arithmetic.
In pioneer days they used oxen for heavy pulling, and when one ox couldn』t budge a log, they didn』t try to grow a larger ox. We shouldn』t be trying for bigger computers, but for more systems of computers.
Life was simple before World War II. After that, we had systems.
We went overboard on management and forgot about leadership. It might help if we ran the MBAs out of Washington.
At any given moment, there is always a line representing what your boss will believe. If you step over it, you will not get your budget. Go as close to that line as you can.
I seem to do a lot of retiring.
I handed my passport to the immigration officer, and he looked at it and looked at me and said, 「What are you?」
參考
維基網路:
http://en.wikipedia.org/wiki/Grace_Hopper
國立中央大學數學系:
http://li.math.ncu.e.tw/bcc16/pool/3.06.shtml
耶魯大學計算機系:
http://cs-www.cs.yale.e/homes/tap/Files/hopper-story.html
計算機先驅:
http://202.207.0.245:9001/jisuanjifazhanshi/xianqu/18.htm
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❷ 編譯技術的發展歷程
1954年至1957年間,IBM的John Backus帶領一個小組開發FORTRAN語言及其編譯器,使得上面的擔憂不必要了。
但由於當時處理中所涉及到的大多數程序設計語言的翻譯並不為人所掌握,所以這個項目的成功也伴隨著巨大的辛勞。
幾乎與此同時,人們也在開發著第一個編譯器,Noam Chomsky開始自然語言結構的研究。使得編譯器結構異常簡單,甚至還帶有了一些自動化。
Chomsky的研究導致了根據語言文法(grammar,結構規則)的難易程度以及識別它們所需的演算法來為語言分類。文法有4個層次:0型、1型、2型和3型文法,且其中的每一個都是其前者的專門化。2型(或上下文無關文法context-free grammar)是程序設計語言中最有用的,代表著程序設計語言結構的標准方式。
人們接著又深化了生成有效的目標代碼的方法,這就是最初的編譯器,它們被一直使用至今。人們通常將其誤稱為優化技術(optimization technique),但因其從未真正地得到過被優化了的目標代碼而僅僅改進了它的有效性,因此實際上應稱作代碼改進技術(code improvement technique)。
在70年代後期和80年代早期,大量的項目都關注於編譯器其他部分的生成自動化,這其中就包括了代碼生成。這些嘗試並未取得多少成功,這大概是因為操作太復雜而人們又對其不甚了解。
❸ 編譯器的工作原理
編譯 是從源代碼(通常為高級語言)到能直接被計算機或虛擬機執行的目標代碼(通常為低級語言或機器語言)的翻譯過程。然而,也存在從低級語言到高級語言的編譯器,這類編譯器中用來從由高級語言生成的低級語言代碼重新生成高級語言代碼的又被叫做反編譯器。也有從一種高級語言生成另一種高級語言的編譯器,或者生成一種需要進一步處理的的中間代碼的編譯器(又叫級聯)。
典型的編譯器輸出是由包含入口點的名字和地址, 以及外部調用(到不在這個目標文件中的函數調用)的機器代碼所組成的目標文件。一組目標文件,不必是同一編譯器產生,但使用的編譯器必需採用同樣的輸出格式,可以鏈接在一起並生成可以由用戶直接執行的EXE,
所以我們電腦上的文件都是經過編譯後的文件。
❹ 編譯器的歷史
20世紀50年代,IBM的John Backus帶領一個研究小組對FORTRAN語言及其編譯器進行開發。但由於當時人們對編譯理論了解不多,開發工作變得既復雜又艱苦。與此同時,Noam Chomsky開始了他對自然語言結構的研究。他的發現最終使得編譯器的結構異常簡單,甚至還帶有了一些自動化。Chomsky的研究導致了根據語言文法的難易程度以及識別它們所需要的演算法來對語言分類。正如Chomsky架構(Chomsky Hierarchy),它包括了文法的四個層次:0型文法、1型文法、2型文法和3型文法,且其中的每一個都是其前者的特殊情況。2型文法(或上下文無關文法)被證明是程序設計語言中最有用的,而且今天它已代表著程序設計語言結構的標准方式。分析問題(parsing problem,用於上下文無關文法識別的有效演算法)的研究是在60年代和70年代,它相當完善的解決了這個問題。它已是編譯原理中的一個標准部分。
有限狀態自動機(Finite Automation)和正則表達式(Regular Expression)同上下文無關文法緊密相關,它們與Chomsky的3型文法相對應。對它們的研究與Chomsky的研究幾乎同時開始,並且引出了表示程序設計語言的單詞的符號方式。
人們接著又深化了生成有效目標代碼的方法,這就是最初的編譯器,它們被一直使用至今。人們通常將其稱為優化技術(Optimization Technique),但因其從未真正地得到過被優化了的目標代碼而僅僅改進了它的有效性,因此實際上應稱作代碼改進技術(Code Improvement Technique)。
當分析問題變得好懂起來時,人們就在開發程序上花費了很大的功夫來研究這一部分的編譯器自動構造。這些程序最初被稱為編譯器的編譯器(Compiler-compiler),但更確切地應稱為分析程序生成器(Parser Generator),這是因為它們僅僅能夠自動處理編譯的一部分。這些程序中最著名的是Yacc(Yet Another Compiler-compiler),它是由Steve Johnson在1975年為Unix系統編寫的。類似的,有限狀態自動機的研究也發展了一種稱為掃描程序生成器(Scanner Generator)的工具,Lex(與Yacc同時,由Mike Lesk為Unix系統開發)是這其中的佼佼者。
在20世紀70年代後期和80年代早期,大量的項目都貫注於編譯器其它部分的生成自動化,這其中就包括了代碼生成。這些嘗試並未取得多少成功,這大概是因為操作太復雜而人們又對其不甚了解。
編譯器設計最近的發展包括:首先,編譯器包括了更加復雜演算法的應用程序它用於推斷或簡化程序中的信息;這又與更為復雜的程序設計語言的發展結合在一起。其中典型的有用於函數語言編譯的Hindley-Milner類型檢查的統一演算法。其次,編譯器已越來越成為基於窗口的交互開發環境(Interactive Development Environment,IDE)的一部分,它包括了編輯器、連接程序、調試程序以及項目管理程序。這樣的IDE標准並沒有多少,但是對標準的窗口環境進行開發已成為方向。另一方面,盡管在編譯原理領域進行了大量的研究,但是基本的編譯器設計原理在近20年中都沒有多大的改變,它正迅速地成為計算機科學課程中的中心環節。
在20世紀90年代,作為GNU項目或其它開放源代碼項目標一部分,許多免費編譯器和編譯器開發工具被開發出來。這些工具可用來編譯所有的計算機程序語言。它們中的一些項目被認為是高質量的,而且對現代編譯理論感興趣的人可以很容易的得到它們的免費源代碼。
大約在1999年,SGI公布了他們的一個工業化的並行化優化編譯器Pro64的源代碼,後被全世界多個編譯器研究小組用來做研究平台,並命名為Open64。Open64的設計結構好,分析優化全面,是編譯器高級研究的理想平台。
編譯器相關專業術語: 1. compiler編譯器;編譯程序 2. on-line compiler 連線編譯器 3. precompiler 預編譯器 4. serial compiler 串列編譯器 5. system-specific compiler 特殊系統編譯器 6. Information Presentation Facility Compiler 信息展示設施編譯器 7. Compiler Monitor System 編譯器監視系統
❺ 編譯器開發的四種技術
編譯程序的開發常常採用這四種:自編譯、交叉編譯、自展和移植等技術實現。
❻ 開發一個 C++ 編譯器的難度有多大,難點又在哪裡
C++的前端是出了名的復雜度和可靠性要求並駕齊驅的軟體。
(這兩點都比它高一個數量級的大概就只有OS了)
對於這種系統,唯一的辦法就是燒錢。
燒錢的作用主要包括:
1.留人;
2.填坑;
3.買買買。
先說留人:復雜度一般是「細節」的代名詞。現實中的編譯器大多數以遞歸下降為主,自底向上的歸納推導為輔。這兩樣在教科書上也就是幾頁紙的事情。但是現實總是很殘酷的,人們總想讓語言更加「易用」,這就意味著各種上下文相關的情況都會出現。
對於C++來說,你要判斷一個符號是類型或者變數(比如這個符號被用在模板參數中),要看前面的聲明/定義。這就是一個上下文相關的推導。然後你就會寫大量的if else switch case之類的代碼來解決各種各樣的可能分支。寫它的人當然知道它是做什麼的,但是如果這個人離職了,新來一個人,就呆掉了,這寫的都是什麼煞筆玩意兒。因為它不知道現實中怎樣的需求會導致奇形怪狀的邏輯。所以人員的穩定,對於這種長周期迭代、邏輯復雜的項目是很重要的。但是人的水平要求高嗎?不算高也不算低。總結來說就是:有邏輯,知好歹。技術什麼都可以培養,但是態度和基本智商是比較難培養起來的。
至於怎麼保證人員穩定?很簡單:加薪。
再說填坑:編譯器是對正確性要求很高的基礎軟體。這里的正確性既包括產生的代碼的正確性,也包括編譯器自身對於各種問題的容忍度和足夠豐富的錯誤提示。容錯和錯誤提示本身也是代碼,也有很大的出錯幾率。所以這些軟體,bug少不了。但是作為基礎軟體,你又不能隨便就2+3搞成了2*3,這樣還怎麼讓別人相信愛情。所以要燒很多錢來養一幫debugger。
再說買買買:古人日:我們不用很麻煩很辛苦也可以成佛。既然這么費神我們自己做干什麼,不如買別人的吧。於是MS就乾脆不自己做了,直接去EDG整了個前端,這樣就可以少了不少人年。這就是傳統土豪和水果這種新暴發戶想的不一樣的地方。
傳統土豪想的是:我們有這么多錢為什麼還要自己解決問題呢?買買買!
水果新貴則是:啊呀,不小心有了這么多錢,我們要不要給自己製造點問題好把這些錢花出去?
❼ 方舟編譯器3.0好用不
好用。
方舟編譯器是採用了靜態編譯,是首個取代安卓虛擬機的靜態編譯器。可供開發者在開發者環境中一次性的將高級語言編譯成機器碼,手機安卓應用程序後可全速運行,大大提高了流暢度和響應速度,從底層解決了安卓運行效率低下的問題。
《方舟:生存進化》故事主要講述,一群男女從在岸邊醒來後,發現自己身處一個充滿恐龍的神秘島嶼「ARK」。游戲中除了狩獵、資源搜刮、物品打造、種植、科研、調查技術和建造房子來抵抗炎熱的白天,冰冷的夜晚,易變的天氣系統,危險的野外和潛在的敵人等之外,玩家還必須面對其他玩家所扮演的倖存者,合作或者是相互廝殺。
❽ 了解什麼叫做jit compiling,與傳統的編譯技術有何不同
java 應用程序的性能經常成為開發社區中的討論熱點。因為該語言的設計初衷是使用解釋的方式支持應用程序的可移植性目標,早期
Java 運行時所提供的性能級別遠低於 C 和
C++
之類的編譯語言。盡管這些語言可以提供更高的性能,但是生成的代碼只能在有限的幾種系統上執行。在過去的十年中,Java
運行時供應商開發了一些復雜的動態編譯器,通常稱作即時(Just-in-time,JIT)編譯器。程序運行時,JIT
編譯器選擇將最頻繁執行的方法編譯成本地代碼。運行時才進行本地代碼編譯而不是在程序運行前進行編譯(用 C 或
C++ 編寫的程序正好屬於後一情形),保證了可移植性的需求。有些 JIT 編譯器甚至不使用解釋程序就能編譯所有的代碼,但是這些編譯器仍然通過在程序執行時進行一些操作來保持 Java 應用程序的可移植性。
由於動態編譯技術的多項改進,在很多應用程序中,現代的 JIT 編譯器可以產生與 C 或 C++
靜態編譯相當的應用程序性能。但是,仍然有很多軟體開發人員認為 —— 基於經驗或者傳聞 ——
動態編譯可能嚴重干擾程序操作,因為編譯器必須與應用程序共享 CPU。一些開發人員強烈呼籲對 Java
代碼進行靜態編譯,並且堅信那樣可以解決性能問題。對於某些應用程序和執行環境而言,這種觀點是正確的,靜態編譯可以極大地提高 Java
性能,或者說它是惟一的實用選擇。但是,靜態地編譯 Java 應用程序在獲得高性能的同時也帶來了很多復雜性。一般的
Java 開發人員可能並沒有充分地感受到 JIT 動態編譯器的優點。
本文考察了 Java 語言靜態編譯和動態編譯所涉及的一些問題,重點介紹了實時 (RT) 系統。簡要描述了 Java
語言解釋程序的操作原理並說明了現代 JIT 編譯器執行本地代碼編譯的優缺點。介紹了 IBM 在 WebSphere Real Time 中發布的
AOT 編譯技術和它的一些優缺點。然後比較了這兩種編譯策略並指出了幾種比較適合使用 AOT
編譯的應用程序領域和執行環境。要點在於這兩種編譯技術並不互斥:即使在使用這兩種技術最為有效的各種應用程序中,它們也分別存在一些影響應用程序的優缺
點。
執行 Java 程序
Java 程序最初是通過 Java SDK 的 javac程序編譯成本地的與平台無關的格式(類文件)。可將此格式看作 Java
平台,因為它定義了執行 Java 程序所需的所有信息。Java 程序執行引擎,也稱作 Java 運行時環境(JRE),包含了為特定的本地平台實現
Java 平台的虛擬機。例如,基於 Linux 的 Intel x86 平台、Sun Solaris 平台和 AIX 操作系統上運行的 IBM
System p 平台,每個平台都擁有一個 JRE。這些 JRE 實現實現了所有的本地支持,從而可以正確執行為
Java 平台編寫的程序。
事實上,操作數堆棧的大小有實際限制,但是編程人員極少編寫超出該限制的方法。JVM 提供了安全性檢查,對那些創建出此類方法的編程人員進行通知。
Java 平台程序表示的一個重要部分是位元組碼序列,它描述了 Java
類中每個方法所執行的操作。位元組碼使用一個理論上無限大的操作數堆棧來描述計算。這個基於堆棧的程序表示提供了平台無關性,因為它不依賴任何特定本地平台
的 CPU 中可用寄存器的數目。可在操作數堆棧上執行的操作的定義都獨立於所有本地處理器的指令集。Java
虛擬機(JVM)規范定義了這些位元組碼的執行(參見 參考資料)。執行 Java 程序時,用於任何特定本地平台的任何 JRE 都必須遵守 JVM
規范中列出的規則。
因為基於堆棧的本地平台很少(Intel X87 浮點數協處理器是一個明顯的例外),所以大多數本地平台不能直接執行 Java 位元組碼。為了解決這個問題,早期的 JRE 通過解釋位元組碼來執行 Java 程序。即 JVM 在一個循環中重復操作:
◆獲取待執行的下一個位元組碼;
◆解碼;
◆從操作數堆棧獲取所需的操作數;
◆按照 JVM 規范執行操作;
◆將結果寫回堆棧。
這種方法的優點是其簡單性:JRE 開發人員只需編寫代碼來處理每種位元組碼即可。並且因為用於描述操作的位元組碼少於 255 個,所以實現的成本比較低。當然,缺點是性能:這是一個早期造成很多人對 Java 平台不滿的問題,盡管擁有很多其他優點。
解決與 C 或 C++ 之類的語言之間的性能差距意味著,使用不會犧牲可移植性的方式開發用於 Java 平台的本地代碼編譯。
編譯 Java 代碼
盡管傳聞中 Java 編程的 「一次編寫,隨處運行」
的口號可能並非在所有情況下都嚴格成立,但是對於大量的應用程序來說情況確實如此。另一方面,本地編譯本質上是特定於平台的。那麼 Java
平台如何在不犧牲平台無關性的情況下實現本地編譯的性能?答案就是使用 JIT 編譯器進行動態編譯,這種方法已經使用了十年(參見圖 1):
圖 1. JIT 編譯器
使用 JIT 編譯器時,Java
程序按每次編譯一個方法的形式進行編譯,因為它們在本地處理器指令中執行以獲得更高的性能。此過程將生成方法的一個內部表示,該表示與位元組碼不同但是其級
別要高於目標處理器的本地指令。(IBM JIT
編譯器使用一個表達式樹序列表示方法的操作。)編譯器執行一系列優化以提高質量和效率,最後執行一個代碼生成步驟將優化後的內部表示轉換成目標處理器的本
地指令。生成的代碼依賴運行時環境來執行一些活動,比如確保類型轉換的合法性或者對不能在代碼中直接執行的某些類型的對象進行分配。JIT
編譯器操作的編譯線程與應用程序線程是分開的,因此應用程序不需要等待編譯的執行。
圖 1 中還描述了用於觀察執行程序行為的分析框架,通過周期性地對線程取樣找出頻繁執行的方法。該框架還為專門進行分析的方法提供了工具,用來存儲程序的此次執行中可能不會改變的動態值。
因為這個 JIT 編譯過程在程序執行時發生,所以能夠保持平台無關性:發布的仍然是中立的 Java 平台代碼。C 和 C++ 之類的語言缺乏這種優點,因為它們在程序執行前進行本地編譯;發布給(本地平台)執行環境的是本地代碼。
挑戰
盡管通過 JIT 編譯保持了平台無關性,但是付出了一定代價。因為在程序執行時進行編譯,所以編譯代碼的時間將計入程序的執行時間。任何編寫過大型 C 或 C++ 程序的人都知道,編譯過程往往較慢。
為了克服這個缺點,現代的 JIT
編譯器使用了下面兩種方法的任意一種(某些情況下同時使用了這兩種方法)。第一種方法是:編譯所有的代碼,但是不執行任何耗時多的分析和轉換,因此可以快
速生成代碼。由於生成代碼的速度很快,因此盡管可以明顯觀察到編譯帶來的開銷,但是這很容易就被反復執行本地代碼所帶來的性能改善所掩蓋。第二種方法是:
將編譯資源只分配給少量的頻繁執行的方法(通常稱作熱方法)。低編譯開銷更容易被反復執行熱代碼帶來的性能優勢掩蓋。很多應用程序只執行少量的熱方法,因
此這種方法有效地實現了編譯性能成本的最小化。
動態編譯器的一個主要的復雜性在於權衡了解編譯代碼的預期獲益使方法的執行對整個程序的性能起多大作用。一個極端的例子是,程序執行後,您非常清楚哪些方
法對於這個特定的執行的性能貢獻最大,但是編譯這些方法毫無用處,因為程序已經完成。而在另一個極端,程序執行前無法得知哪些方法重要,但是每種方法的潛
在受益都最大化了。大多數動態編譯器的操作介於這兩個極端之間,方法是權衡了解方法預期獲益的重要程度。
Java 語言需要動態載入類這一事實對 Java
編譯器的設計有著重要的影響。如果待編譯代碼引用的其他類還沒有載入怎麼辦?比如一個方法需要讀取某個尚未載入的類的靜態欄位值。Java
語言要求第一次執行類引用時載入這個類並將其解析到當前的 JVM
中。直到第一次執行時才解析引用,這意味著沒有地址可供從中載入該靜態欄位。編譯器如何處理這種可能性?編譯器生成一些代碼,用於在沒有載入類時載入並解
析類。類一旦被解析,就會以一種線程安全的方式修改原始代碼位置以便直接訪問靜態欄位的地址,因為此時已獲知該地址。
IBM JIT
編譯器中進行了大量的努力以便使用安全而有效率的代碼補丁技術,因此在解析類之後,執行的本地代碼只載入欄位的值,就像編譯時已經解析了欄位一樣。另外一
種方法是生成一些代碼,用於在查明欄位的位置以前一直檢查是否已經解析欄位,然後載入該值。對於那些由未解析變成已解析並被頻繁訪問的欄位來說,這種簡單
的過程可能帶來嚴重的性能問題。
動態編譯的優點
動態地編譯 Java 程序有一些重要的優點,甚至能夠比靜態編譯語言更好地生成代碼,現代的 JIT 編譯器常常向生成的代碼中插入掛鉤以收集有關程序行為的信息,以便如果要選擇方法進行重編譯,就可以更好地優化動態行為。
關於此方法的一個很好的例子是收集一個特定 array操作的長度。如果發現每次執行操作時該長度基本不變,則可以為最頻繁使用的
array長度生成專門的代碼,或者可以調用調整為該長度的代碼序列。由於內存系統和指令集設計的特性,用於復制內存的最佳通用常式的執行速度通
常比用於復制特定長度的代碼慢。例如,復制 8
個位元組的對齊的數據可能需要一到兩條指令直接復制,相比之下,使用可以處理任意位元組數和任意對齊方式的一般復制循環可能需要 10 條指令來復制同樣的 8
個位元組。但是,即使此類專門的代碼是為某個特定的長度生成的,生成的代碼也必須正確地執行其他長度的復制。生成代碼只是為了使常見長度的操作執行得更快,
因此平均下來,性能得到了改進。此類優化對大多數靜態編譯語言通常不實用,因為所有可能的執行中長度恆定的操作比一個特定程序執行中長度恆定的操作要少得
多。
此類優化的另一個重要的例子是基於類層次結構的優化。例如,一個虛方法調用需要查看接收方對象的類調用,以便找出哪個實際目標實現了接收方對象的虛方法。
研究表明:大多數虛調用只有一個目標對應於所有的接收方對象,而 JIT
編譯器可以為直接調用生成比虛調用更有效率的代碼。通過分析代碼編譯後類層次結構的狀態,JIT
編譯器可以為虛調用找到一個目標方法,並且生成直接調用目標方法的代碼而不是執行較慢的虛調用。當然,如果類層次結構發生變化,並且出現另外的目標方法,
則 JIT
編譯器可以更正最初生成的代碼以便執行虛調用。在實踐中,很少需要作出這些更正。另外,由於可能需要作出此類更正,因此靜態地執行這種優化非常麻煩。
因為動態編譯器通常只是集中編譯少量的熱方法,所以可以執行更主動的分析來生成更好的代碼,使編譯的回報更高。事實上,大部分現代的
JIT
編譯器也支持重編譯被認為是熱方法的方法。可以使用靜態編譯器(不太強調編譯時間)中常見的非常主動的優化來分析和轉換這些頻繁執行的方法,以便生成更好
的代碼並獲得更高的性能。
這些改進及其他一些類似的改進所產生的綜合效果是:對於大量的 Java 應用程序來說,動態編譯已經彌補了與 C 和 C++ 之類語言的靜態本地編譯性能之間的差距,在某些情況下,甚至超過了後者的性能。
缺點
但是,動態編譯確實具有一些缺點,這些缺點使它在某些情況下算不上一個理想的解決方案。例如,因為識別頻繁執行的方法以及編譯這些方法需要時間,所以應用
程序通常要經歷一個准備過程,在這個過程中性能無法達到其最高值。在這個准備過程中出現性能問題有幾個原因。首先,大量的初始編譯可能直接影響應用程序的
啟動時間。不僅這些編譯延遲了應用程序達到穩定狀態的時間(想像 Web
伺服器經
歷一個初始階段後才能夠執行實際有用的工作),而且在准備階段中頻繁執行的方法可能對應用程序的穩定狀態的性能所起的作用也不大。如果 JIT
編譯會延遲啟動又不能顯著改善應用程序的長期性能,則執行這種編譯就非常浪費。雖然所有的現代 JVM
都執行調優來減輕啟動延遲,但是並非在所有情況下都能夠完全解決這個問題。
其次,有些應用程序完全不能忍受動態編譯帶來的延遲。如 GUI 介面之類互動式應用程序就是這樣的例子。在這種情況下,編譯活動可能對用戶使用造成不利影響,同時又不能顯著地改善應用程序的性能。
最後,用於實時環境並具有嚴格的任務時限的應用程序可能無法忍受編譯的不確定性性能影響或動態編譯器本身的內存開銷。
因此,雖然 JIT 編譯技術已經能夠提供與靜態語言性能相當(甚至更好)的性能水平,但是動態編譯並不適合於某些應用程序。在這些情況下,Java 代碼的提前(Ahead-of-time,AOT)編譯可能是合適的解決方案。
AOT Java 編譯
大致說來,Java 語言本地編譯應該是為傳統語言(如 C++ 或
Fortran)而開發的編譯技術的一個簡單應用。不幸的是,Java 語言本身的動態特性帶來了額外的復雜性,影響了 Java
程序靜態編譯代碼的質量。但是基本思想仍然是相同的:在程序執行前生成 Java 方法的本地代碼,以便在程序運行時直接使用本地代碼。目的在於避免
JIT 編譯器的運行時性能消耗或內存消耗,或者避免解釋程序的早期性能開銷。
挑戰
動態類載入是動態 JIT 編譯器面臨的一個挑戰,也是 AOT
編譯的一個更重要的問題。只有在執行代碼引用類的時候才載入該類。因為是在程序執行前進行 AOT
編譯的,所以編譯器無法預測載入了哪些類。就是說編譯器無法獲知任何靜態欄位的地址、任何對象的任何實例欄位的偏移量或任何調用的實際目標,甚至對直接調
用(非虛調用)也是如此。在執行代碼時,如果證明對任何這類信息的預測是錯誤的,這意味著代碼是錯誤的並且還犧牲了 Java 的一致性。
因為代碼可以在任何環境中執行,所以類文件可能與代碼編譯時不同。例如,一個 JVM
實例可能從磁碟的某個特定位置載入類,而後面一個實例可能從不同的位置甚至網路載入該類。設想一個正在進行 bug
修復的開發環境:類文件的內容可能隨不同的應用程序的執行而變化。此外,Java 代碼可能在程序執行前根本不存在:比如 Java
反射服務通常在運行時生成新類來支持程序的行為。
缺少關於靜態、欄位、類和方法的信息意味著嚴重限制了 Java 編譯器中優化框架的大部分功能。內聯可能是靜態或動態編譯器應用的最重要的優化,但是由於編譯器無法獲知調用的目標方法,因此無法再使用這種優化。
內聯
內聯是一種用於在運行時生成代碼避免程序開始和結束時開銷的技術,方法是將函數的調用代碼插入到調用方的函數中。但是內聯最大的益處可能是優化方可見的代碼的范圍擴大了,從而能夠生成更高質量的代碼。下面是一個內聯前的代碼示例:
int foo() { int x=2, y=3; return bar(x,y); }final int bar(int a, int b) { return a+b; }
如果編譯器可以證明這個 bar就是 foo()中調用的那個方法,則 bar中的代碼可以取代 foo()中對
bar()的調用。這時,bar()方法是 final類型,因此肯定是 foo()中調用的那個方法。甚至在一些虛調用例子中,動態 JIT
編譯器通常能夠推測性地內聯目標方法的代碼,並且在絕大多數情況下能夠正確使用。編譯器將生成以下代碼:
int foo() { int x=2, y=3; return x+y; }
在這個例子中,簡化前名為值傳播的優化可以生成直接返回
5的代碼。如果不使用內聯,則不能執行這種優化,產生的性能就會低很多。如果沒有解析
bar()方法(例如靜態編譯),則不能執行這種優化,而代碼必須執行虛調用。運行時,實際調用的可能是另外一個執行兩個數字相乘而不是相加的
bar方法。所以不能在 Java 程序的靜態編譯期間直接使用內聯。
AOT
代碼因此必須在沒有解析每個靜態、欄位、類和方法引用的情況下生成。執行時,每個這些引用必須利用當前運行時環境的正確值進行更新。這個過程可能直接影響
第一次執行的性能,因為在第一次執行時將解析所有引用。當然,後續執行將從修補代碼中獲益,從而可以更直接地引用實例、靜態欄位或方法目標。
另外,為 Java 方法生成的本地代碼通常需要使用僅在單個 JVM 實例中使用的值。例如,代碼必須調用 JVM
運行時中的某些運行時常式來執行特定操作,如查找未解析的方法或分配內存。這些運行時常式的地址可能在每次將 JVM 載入到內存時變化。因此 AOT
編譯代碼需要綁定到 JVM 的當前執行環境中,然後才能執行。其他的例子有字元串的地址和常量池入口的內部位置。
在 WebSphere Real Time 中,AOT 本地代碼編譯通過 jxeinajar工具(參見圖 2)來執行。該工具對 JAR 文件中所有類的所有方法應用本地代碼編譯,也可以選擇性地對需要的方法應用本地代碼編譯。結果被存儲到名為 Java eXEcutable (JXE) 的內部格式中,但是也可輕松地存儲到任意的持久性容器中。
您可能認為對所有的代碼進行靜態編譯是最好的方法,因為可以在運行時執行最大數量的本地代碼。但是此處可以作出一些權衡。編譯的方法越多,代碼佔用的內存
就越多。編譯後的本地代碼大概比位元組碼大 10 倍:本地代碼本身的密度比位元組碼小,而且必須包含代碼的附加元數據,以便將代碼綁定到 JVM
中,並且在出現異常或請求堆棧跟蹤時正確執行代碼。構成普通 Java 應用程序的 JAR
文件通常包含許多很少執行的方法。編譯這些方法會消耗內存卻沒有什麼預期收益。相關的內存消耗包括以下過程:將代碼存儲到磁碟上、從磁碟取出代碼並裝入
JVM,以及將代碼綁定到 JVM。除非多次執行代碼,否則這些代價不能由本地代碼相對解釋的性能優勢來彌補。
圖 2. jxeinajar
跟大小問題相違背的一個事實是:在編譯過的方法和解釋過的方法之間進行的調用(即編譯過的方法調用解釋過的方法,或者相反)可能比這兩類方法各自內部之間
進行的調用所需的開銷大。動態編譯器通過最終編譯所有由 JIT
編譯代碼頻繁調用的那些解釋過的方法來減少這項開銷,但是如果不使用動態編譯器,則這項開銷就不可避免。因此如果是選擇性地編譯方法,則必須謹慎操作以使
從已編譯方法到未編譯方法的轉換最小化。為了在所有可能的執行中都避免這個問題而選擇正確的方法會非常困難。
優點
雖然 AOT 編譯代碼具有上述的缺點和挑戰,但是提前編譯 Java 程序可以提高性能,尤其是在不能將動態編譯器作為有效解決方案的環境中。
可以通過謹慎地使用 AOT 編譯代碼加快應用程序啟動,因為雖然這種代碼通常比 JIT
編譯代碼慢,但是卻比解釋代碼快很多倍。此外,因為載入和綁定 AOT
編譯代碼的時間通常比檢測和動態編譯一個重要方法的時間少,所以能夠在程序執行的早期達到那樣的性能。類似地,互動式應用程序可以很快地從本地代碼中獲
益,無需使用引起較差響應能力的動態編譯。
RT 應用程序也能從 AOT 編譯代碼中獲得重要的收益:更具確定性的性能超過了解釋的性能。WebSphere Real Time
使用的動態 JIT 編譯器針對在 RT 系統中的使用進行了專門的調整。使編譯線程以低於 RT
任務的優先順序操作,並且作出了調整以避免生成帶有嚴重的不確定性性能影響的代碼。但是,在一些 RT 環境中,出現 JIT
編譯器是不可接受的。此類環境通常需要最嚴格的時限管理控制。在這些例子中,AOT
編譯代碼可以提供比解釋過的代碼更好的原始性能,又不會影響現有的確定性。消除 JIT
編譯線程甚至消除了啟動更高優先順序 RT 任務時發生的線程搶占所帶來的性能影響。
優缺點統計
動態(JIT)編譯器支持平台中立性,並通過利用應用程序執行的動態行為和關於載入的類及其層次結構的信息來生成高質量的代碼。但是
JIT
編譯器具有一個有限的編譯時預算,而且會影響程序的運行時性能。另一方面,靜態(AOT)編譯器則犧牲了平台無關性和代碼質量,因為它們不能利用程序的動
態行為,也不具有關於載入的類或類層次結構的信息。AOT 編譯擁有有效無限制的編譯時預算,因為 AOT
編譯時間不會影響運行時性能,但是在實踐中開發人員不會長期等待靜態編譯步驟的完成。
表 1 總結了本文討論的 Java 語言動態和靜態編譯器的一些特性:
表 1. 比較編譯技術
兩種技術都需要謹慎選擇編譯的方法以實現最高的性能。對動態編譯器而言,編譯器自身作出決策,而對於靜態編譯器,由開發人員作出選擇。讓
JIT 編譯器選擇編譯的方法是不是優點很難說,取決於編譯器在給定情形中推斷能力的好壞。在大多數情況下,我們認為這是一種優點。
因為它們可以最好地優化運行中的程序,所以 JIT 編譯器在提供穩定狀態性能方面更勝一籌,而這一點在大量的生產 Java
系統中最為重要。靜態編譯可以產生最佳的互動式性能,因為沒有運行時編譯行為來影響用戶預期的響應時間。通過調整動態編譯器可以在某種程度上解決啟動和確
定性性能問題,但是靜態編譯在需要時可提供最快的啟動速度和最高級別的確定性。表 2 在四種不同的執行環境中對這兩種編譯技術進行了比較:
表 2. 使用這些技術的最佳環境
圖 3 展示了啟動性能和穩定狀態性能的總體趨勢:
圖 3. AOT 和 JIT 的性能對比
使用 JIT 編譯器的初始階段性能很低,因為要首先解釋方法。隨著編譯方法的增多及 JIT
執行編譯所需時間的縮短,性能曲線逐漸升高最後達到性能峰值。另一方面,AOT 編譯代碼啟動時的性能比解釋的性能高很多,但是無法達到 JIT
編譯器所能達到的最高性能。將靜態代碼綁定到 JVM 實例中會產生一些開銷,因此開始時的性能比穩定狀態的性能值低,但是能夠比使用 JIT
編譯器更快地達到穩定狀態的性能水平。
沒有一種本地代碼編譯技術能夠適合所有的 Java
執行環境。某種技術所擅長的通常正是其他技術的弱項。出於這個原因,需要同時使用這兩種編譯技術以滿足 Java
應用程序開發人員的要求。事實上,可以結合使用靜態和動態編譯以便提供最大可能的性能提升 —— 但是必須具備平台無關性,它是 Java
語言的主要賣點,因此不成問題。
結束語
本文探討了 Java 語言本地代碼編譯的問題,主要介紹了 JIT 編譯器形式的動態編譯和靜態 AOT 編譯,比較了二者的優缺點。
雖然動態編譯器在過去的十年裡實現了極大的成熟,使大量的各種 Java 應用程序可以趕上或超過靜態編譯語言(如 C++ 或
Fortran)所能夠達到的性能。但是動態編譯在某些類型的應用程序和執行環境中仍然不太合適。雖然 AOT
編譯號稱動態編譯缺點的萬能解決方案,但是由於 Java 語言本身的動態特性,它也面臨著提供本地編譯全部潛能的挑戰。
這兩種技術都不能解決 Java 執行環境中本地代碼編譯的所有需求,但是反過來又可以在最有效的地方作為工具使用。這兩種技術可以相互補充。能夠恰當地使用這兩種編譯模型的運行時系統可以使很大范圍內的應用程序開發環境中的開發人員和用戶受益。
❾ 為什麼要進行軟體工程標准化,軟體工程標准可以分為幾個級別
CMM,可分為5級。華為公司目前是5級。
❿ 編譯器的工作分為哪幾個階段
編譯器就是一個普通程序,沒什麼大不了的
什麼是編譯器?
編譯器是一個將高級語言翻譯為低級語言的程序。
首先我們一定要意識到編譯器就是一個普通程序,沒什麼大不了的。
在沒有弄明白編譯器如何工作之前你可以簡單的把編譯器當做一個黑盒子,其作用就是輸入一個文本文件輸出一個二進制文件。
基本上編譯器經過了以下幾個階段,等等,這句話教科書上也有,但是我相信很多同學其實並沒有真正理解這幾個步驟到底在說些什麼,為了讓你徹底理解這幾個步驟,我們用一個簡單的例子來講解。
假定我們有一段程序:
while (y < z) {
int x = a + b;
y += x;
}
那麼編譯器是怎樣把這一段程序人類認識的程序轉換為CPU認識的二進制機器指令呢?
提取出每一個單詞:詞法分析
首先編譯器要把源代碼中的每個「單詞」提取出來,在編譯技術中「單詞」被稱為token。其實不只是每個單詞被稱為一個token,除去單詞之外的比如左括弧、右括弧、賦值操作符等都被稱為token。
從源代碼中提取出token的過程就被稱為詞法分析,Lexical Analysis。
經過一遍詞法分析,編譯器得到了以下token:
T_While while
T_LeftParen (
T_Identifier y
T_Less <
T_Identifier z
T_RightParen )
T_OpenBrace {
T_Int int
T_Identifier x
T_Assign =
T_Identifier a
T_Plus +
T_Identifier b
T_Semicolon ;
T_Identifier y
T_PlusAssign +=
T_Identifier x
T_Semicolon ;
T_CloseBrace }
就這樣一個磁碟中保存的字元串源代碼文件就轉換為了一個個的token。
這些token想表達什麼意思:語法分析
有了這些token之後編譯器就可以根據語言定義的語法恢復其原本的結構,怎麼恢復呢?
原來,編譯器在掃描出各個token後根據規則將其用樹的形式表示出來,這顆樹就被稱為語法樹。
語法樹是不是合理的:語義分析
有了語法樹後我們還要檢查這棵樹是不是合法的,比如我們不能把一個整數和一個字元串相加、比較符左右兩邊的數據類型要相同,等等。
這一步通過後就證明了程序合法,不會有編譯錯誤。