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  • 今天在MS ntdebugging blog上看到一个puzzler, 是说一般通过设置注册表的AeDbug选项,当程序崩溃的时候会有一个JIT的调试器跳出来(缺省时候是Dr. Waston, 但是如果装过VS的话就会是VS),在什么情况下debugger不会跳...

    今天在MS ntdebugging blog上看到一个puzzler, 是说一般通过设置注册表的AeDbug选项,当程序崩溃的时候会有一个JIT的调试器跳出来(缺省时候是Dr. Waston, 但是如果装过VS的话就会是VS),在什么情况下debugger不会跳出来?

    1. 在一个线程启动时,RTL会在调用BaseThreadInit 之前安装异常处理程序,如下,如果因为某种原因破坏了这个异常处理链的话(chain of exception handler), 那就不会调用debugger出来了

    ChildEBP RetAddr 

    000ef7ac 75fbf837 ntdll!KiFastSystemCallRet

    000ef7b0 75fbf86a USER32!NtUserGetMessage+0xc

    000ef7cc 00b21418 USER32!GetMessageW+0x33

    000ef80c 00b2195d notepad!WinMain+0xec

    000ef89c 76e24911 notepad!_initterm_e+0x1a1

    000ef8a8 7704e4b6 kernel32!BaseThreadInitThunk+0xe

    000ef8e8 7704e489 ntdll!__RtlUserThreadStart+0x23  << Exception Handler在此安装

    000ef900 00000000 ntdll!_RtlUserThreadStart+0x1b

    2. crash的那个进程负责创建debugger进程,所以在系统资源不够的情况下,有可能创建不成功,则debugger不会被调用...

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  • PHP8 alpha1已经在昨天发布,相信关于JIT是大家最关心的,它到底怎么用,有什么要注意的,以及性能提升到底咋样?首先,我们来看一张图:左图是PHP8之前的Opcache流程示意图, 右图是PHP8中的Opcache示意图, 可以...

    PHP8 alpha1已经在昨天发布,相信关于JIT是大家最关心的,它到底怎么用,有什么要注意的,以及性能提升到底咋样?

    首先,我们来看一张图:

    4392b2137236062df8ea5d25eab7e3ee.png

    左图是PHP8之前的Opcache流程示意图, 右图是PHP8中的Opcache示意图, 可以看出几个关键点:

    Opcache会做opcode层面的优化,比如图中的俩条opcode合并为一条

    PHP8的JIT目前是在Opcache之中提供的

    JIT在Opcache优化之后的基础上,结合Runtime的信息再次优化,直接生成机器码

    JIT不是原来Opcache优化的替代,是增强

    目前PHP8只支持x86架构的CPU

    事实上JIT共用了很多原来Opcache做优化的基础数据结构,比如data flow graph, call graph, SSA等,关于这部分,后续如果有时间,可以单独在写一个文章来介绍,今天就只是着重在使用层面。

    下载安装好以后,除掉原有的opcache配置以外,对于JIT我们需要添加如下配置到php.ini:

    opcache.jit=1205

    opcache.jit_buffer_size=64M

    opcache.jit这个配置看起来稍微有点复杂,我来解释下, 这个配置由4个独立的数字组成,从左到右分别是(请注意,这个是基于目前alpha1的版本设置,一些配置可能会随着后续版本做微调):

    是否在生成机器码点时候使用AVX指令, 需要CPU支持:

    0: 不使用

    1: 使用

    寄存器分配策略:

    0: 不使用寄存器分配

    1: 局部(block)域分配

    2: 全局(function)域分配

    JIT触发策略:

    0: PHP脚本载入的时候就JIT

    1: 当函数第一次被执行时JIT

    2: 在一次运行后,JIT调用次数最多的百分之(opcache.prof_threshold * 100)的函数

    3: 当函数/方法执行超过N(N和opcache.jit_hot_func相关)次以后JIT

    4: 当函数方法的注释中含有@jit的时候对它进行JIT

    5: 当一个Trace执行超过N次(和opcache.jit_hot_loop, jit_hot_return等有关)以后JIT

    JIT优化策略,数值越大优化力度越大:

    0: 不JIT

    1: 做opline之间的跳转部分的JIT

    2: 内敛opcode handler调用

    3: 基于类型推断做函数级别的JIT

    4: 基于类型推断,过程调用图做函数级别JIT

    5: 基于类型推断,过程调用图做脚本级别的JIT

    基于此,我们可以大概得到如下几个结论:

    尽量使用12x5型的配置,此时应该是效果最优的

    对于x, 如果是脚本级别的,推荐使用0, 如果是Web服务型的,可以根据测试结果选择3或5

    @jit的形式,在有了attributes以后,可能变为<>

    现在,我们来测试下启用和不启用JIT的时候,Zend/bench.php的差异,首先是不启用(php -d opcache.jit_buffer_size=0 Zend/bench.php):

    simple 0.008

    simplecall 0.004

    simpleucall 0.004

    simpleudcall 0.004

    mandel 0.035

    mandel2 0.055

    ackermann(7) 0.020

    ary(50000) 0.004

    ary2(50000) 0.003

    ary3(2000) 0.048

    fibo(30) 0.084

    hash1(50000) 0.013

    hash2(500) 0.010

    heapsort(20000) 0.027

    matrix(20) 0.026

    nestedloop(12) 0.023

    sieve(30) 0.013

    strcat(200000) 0.006

    ------------------------

    Total 0.387

    根据上面的介绍,我们选择opcache.jit=1205, 因为bench.php是脚本(php -d opcache.jit_buffer_size=64M -d opcache.jit=1205 Zend/bench.php):

    simple 0.002

    simplecall 0.001

    simpleucall 0.001

    simpleudcall 0.001

    mandel 0.010

    mandel2 0.011

    ackermann(7) 0.010

    ary(50000) 0.003

    ary2(50000) 0.002

    ary3(2000) 0.018

    fibo(30) 0.031

    hash1(50000) 0.011

    hash2(500) 0.008

    heapsort(20000) 0.014

    matrix(20) 0.015

    nestedloop(12) 0.011

    sieve(30) 0.005

    strcat(200000) 0.004

    ------------------------

    Total 0.157

    可见,对于Zend/bench.php, 相比不开启JIT,开启了以后,耗时降低将近60%,性能提升将近2倍。

    对于大家研究学习来说,可以通过opcache.jit_debug来观测JIT后生成的汇编结果,比如对于:

    function simple() {

    $a = 0;

    for ($i = 0; $i < 1000000; $i++)

    $a++;

    }

    我们通过php -d opcache.jit=1205 -dopcache.jit_debug=0x01 可以看到:

    JIT$simple: ; (/tmp/1.php)

    sub $0x10, %rsp

    xor %rdx, %rdx

    jmp .L2

    .L1:

    add $0x1, %rdx

    .L2:

    cmp $0x0, EG(vm_interrupt)

    jnz .L4

    cmp $0xf4240, %rdx

    jl .L1

    mov 0x10(%r14), %rcx

    test %rcx, %rcx

    jz .L3

    mov $0x1, 0x8(%rcx)

    .L3:

    mov 0x30(%r14), %rax

    mov %rax, EG(current_execute_data)

    mov 0x28(%r14), %edi

    test $0x9e0000, %edi

    jnz JIT$$leave_function

    mov %r14, EG(vm_stack_top)

    mov 0x30(%r14), %r14

    cmp $0x0, EG(exception)

    mov (%r14), %r15

    jnz JIT$$leave_throw

    add $0x20, %r15

    add $0x10, %rsp

    jmp (%r15)

    .L4:

    mov $0x45543818, %r15

    jmp JIT$$interrupt_handler

    大家可以尝试阅读这段汇编,比如其中针对i的递增,可以看到优化力度很大,比如因为i是局部变量直接分配在寄存器中,i的范围推断不会大于1000000,所以不需要判断是否整数溢出等等。

    而如果我们采用opcache.jit=1005, 如前面的介绍,也就是不使用寄存器分配,可以得到如下结果:

    JIT$simple: ; (/tmp/1.php)

    sub $0x10, %rsp

    mov $0x0, 0x50(%r14)

    mov $0x4, 0x58(%r14)

    jmp .L2

    .L1:

    add $0x1, 0x50(%r14)

    .L2:

    cmp $0x0, EG(vm_interrupt)

    jnz .L4

    cmp $0xf4240, 0x50(%r14)

    jl .L1

    mov 0x10(%r14), %rcx

    test %rcx, %rcx

    jz .L3

    mov $0x1, 0x8(%rcx)

    .L3:

    mov 0x30(%r14), %rax

    mov %rax, EG(current_execute_data)

    mov 0x28(%r14), %edi

    test $0x9e0000, %edi

    jnz JIT$$leave_function

    mov %r14, EG(vm_stack_top)

    mov 0x30(%r14), %r14

    cmp $0x0, EG(exception)

    mov (%r14), %r15

    jnz JIT$$leave_throw

    add $0x20, %r15

    add $0x10, %rsp

    jmp (%r15)

    .L4:

    mov $0x44cdb818, %r15

    jmp JIT$$interrupt_handler

    可以看到针对i的部分,现在是在内存操作,并没有使用寄存器。

    再如果我们采用opcache.jit=1201, 我们可以得到如下结果:

    JIT$simple: ; (/tmp/1.php)

    sub $0x10, %rsp

    call ZEND_QM_ASSIGN_NOREF_SPEC_CONST_HANDLER

    add $0x40, %r15

    jmp .L2

    .L1:

    call ZEND_PRE_INC_LONG_NO_OVERFLOW_SPEC_CV_RETVAL_UNUSED_HANDLER

    cmp $0x0, EG(exception)

    jnz JIT$$exception_handler

    .L2:

    cmp $0x0, EG(vm_interrupt)

    jnz JIT$$interrupt_handler

    call ZEND_IS_SMALLER_LONG_SPEC_TMPVARCV_CONST_JMPNZ_HANDLER

    cmp $0x0, EG(exception)

    jnz JIT$$exception_handler

    cmp $0x452a0858, %r15d

    jnz .L1

    add $0x10, %rsp

    jmp ZEND_RETURN_SPEC_CONST_LABEL

    这就只是简单的内敛部分opcode handler的调用了。

    你也可以尝试各种opcache.jit的策略结合debug的配置,来观测结果的不同,也可以尝试各种opcache.jit_debug的配置,比如0xff,将会有更多的辅助信息输出。

    好了,JIT的使用就简单介绍到这里,关于JIT本身的实现等细节,以后有时间,我再来写吧。

    大家现在就可以去php.net下载PHP8来测试了 :)

    thanks

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  • java jit_Java的JIT

    2021-02-12 09:56:41
    什么JITJIT编译器(just in time 即时编译器),当虚拟机发现某个方法或代码块运行特别频繁时,就把这些代码认定(Hot Spot Code 热点代码,为了提高热点代码的执行效率,在运行时,虚拟机将把这些代码编译成...

    什么是JIT:

    JIT编译器(just in time 即时编译器),当虚拟机发现某个方法或代码块运行特别频繁时,就会把这些代码认定为(Hot Spot Code 热点代码,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,并进行各层次的优化,完成这项任务的正是JIT编译器。

    目前主要的热点 判定方式有以下两种:

    基于采样的热点探测:

    采用这种方法的虚拟机会周期性地检查各个线程的栈顶,如果发现某些方法经常出现在栈顶,那这段方法代码就是“热点代码”。这种探测方法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,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:

    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阀值,就认为它是“热点方法”。这种统计方法实现复杂一些,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更加精确严谨。

    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个计数器:方法调用计数器和回边计数器。

    • 方法调用计数器

    方法调用计数器用来统计方法调用的次数,在默认设置下,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,即一段时间内方法被调用的次数。

    • 回边计数器

    用于统计一个方法中循环体代码执行的次数(准确地说,应该是回边的次数,因为并非所有的循环都是回边),在字节码中遇到控制流向后跳转的指令就称为“回边”。

    JIT编译。触发了JIT编译后,在默认设置下,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为止(编译工作在后台线程中进行)。当编译工作完成后,下一次调用该方法或代码时,就会使用已编译的版本。

    方法调用计数器触发即时编译的流程(回边计数器触发即时编译的过程类似)

    JIT优化JVM的性能

    通常JIT的有以下几种手段来优化JVM的性能

    针对特定CPU型号的编译优化,JVM会利用不同CPU支持的SIMD指令集来编译热点代码,提升性能。像intel支持的SSE2指令集在特定情况下可以提升近40倍的性能。

    减少查表次数。比如调用Object.equals()方法,如果运行时发现一直是String对象的equals,编译后的代码可以直接调用String.equals方法,跳过查找该调用哪个方法的步骤。

    逃逸分析。JAVA变量默认是分配在主存的堆上,但是如果方法中的变量未逃出使用的生命周期,不会被外部方法或者线程引用,可以考虑在栈上分配内存,减少GC压力。另外逃逸分析可以实现锁优化等提升性能方法。

    寄存器分配,部分变量可以分配在寄存器中,相对于主存读取,更大的提升读取性能。

    针对热点代码编译好的机器码进行缓存。代码缓存具有固定的大小,并且一旦它被填满,JVM 则不能再编译更多的代码。

    方法内联,也是JIT实现的非常有用的优化能力,同时是开发者能够简单参与JIT性能调优的地方。

    方法内联是什么。为什么它能够提升性能

    要搞清楚为什么方法内联有用,首先要知道当一个函数被调用的时候发生了什么

    首先会有个栈,存储目前所有活跃的方法,以及它们的本地变量和参数

    当一个新的方法被调用了,一个新的栈帧会被加到栈顶,分配的本地变量和参数会存储在这个栈帧

    跳到目标方法代码执行

    方法返回的时候,本地方法和参数会被销毁,栈顶被移除

    返回原来地址执行

    因此,函数调用需要有一定的时间开销和空间开销,当一个方法体不大,但又频繁被调用时,这个时间和空间开销会相对变得很大,变得非常不划算,同时降低了程序的性能。

    方法内联就是把被调用方函数代码"复制"到调用方函数中,来减少因函数调用开销的技术。

    被内联前的代码

    private int add4(int x1, int x2, int x3, int x4) {

    return add2(x1, x2) + add2(x3, x4);

    }

    private int add2(int x1, int x2) {

    return x1 + x2;

    }

    运行一段时间后,代码被内联翻译成

    private int add4(int x1, int x2, int x3, int x4) {

    return x1 + x2 + x3 + x4;

    }

    JVM会自动的识别热点方法,并对它们使用方法内联优化。那么一段代码需要执行多少次才会触发JIT优化呢?通常这个值由-XX:CompileThreshold参数进行设置:

    1、使用client编译器时,默认为1500;

    2、使用server编译器时,默认为10000;

    但是一个方法就算被JVM标注成为热点方法,JVM仍然不一定会对它做方法内联优化。其中有个比较常见的原因就是这个方法体太大了,分为两种情况。

    • 如果方法是经常执行的,默认情况下,方法大小小于325字节的都会进行内联(可以通过** -XX:MaxFreqInlineSize=N来设置这个大小)

    • 如果方法不是经常执行的,默认情况下,方法大小小于35字节才会进行内联(可以通过 -XX:MaxInlineSize=N **来设置这个大小)

    我们可以通过增加这个大小,以便更多的方法可以进行内联;但是除非能够显著提升性能,否则不推荐修改这个参数。因为更大的方法体会导致代码内存占用更多,更少的热点方法会被缓存,最终的效果不一定好。

    如果想要知道方法被内联的情况,可以使用下面的JVM参数来配置

    -XX:+PrintCompilation: Prints out when JIT compilation happens

    -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions: Is needed to use flags like -XX:+PrintInlining

    -XX:+PrintInlining: Prints what methods were inlined

    结论

    热点方法的内联优化建议

    更小的方法体

    尽量使用final、private、static修饰符

    使用+PrintInlining参数校验效果

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  • JIT:Just In Time Compiler,一般翻译即时编译器,这是是针对解释型语言而言的,而且并非虚拟机必须,是一种优化手段,Java的商用虚拟机HotSpot就这种技术手段,Java虚拟机标准对JIT的存在没有作出任何规范,...

    【转载】Java之什么是JIT (Just In Time)?

    JIT概念

    JIT:Just In Time Compiler,一般翻译为即时编译器,这是是针对解释型语言而言的,而且并非虚拟机必须,是一种优化手段,Java的商用虚拟机HotSpot就有这种技术手段,Java虚拟机标准对JIT的存在没有作出任何规范,所以这是虚拟机实现的自定义优化技术。

    HotSpot虚拟机的执行引擎在执行Java代码是可以采用【解释执行】和【编译执行】两种方式的,如果采用的是编译执行方式,那么就会使用到JIT,而解释执行就不会使用到JIT,所以,早期说Java是解释型语言,是没有任何问题的,而在拥有JIT的Java虚拟机环境下,说Java是解释型语言严格意义上已经不正确了。

    HotSpot中的编译器是javac,他的工作是将源代码编译成字节码,这部分工作是完全独立的,完全不需要运行时参与,所以Java程序的编译是半独立的实现。有了字节码,就有解释器来进行解释执行,这是早期虚拟机的工作流程,后来,虚拟机会将执行频率高的方法或语句块通过JIT编译成本地机器码,提高了代码执行的效率,至此你已经了解了JIT在Java虚拟机中所处的地位和工作的主要内容。

    1.JIT的工作原理图
    img
    工作原理
    当JIT编译启用时(默认是启用的),JVM读入.class文件解释后,将其发给JIT编译器。JIT编译器将字节码编译成本机机器代码。

    通常javac将程序源码编译,转换成java字节码,JVM通过解释字节码将其翻译成相应的机器指令,逐条读入,逐条解释翻译。非常显然,经过解释运行,其运行速度必定会比可运行的二进制字节码程序慢。为了提高运行速度,引入了JIT技术。

    在执行时JIT会把翻译过的机器码保存起来,已备下次使用,因此从理论上来说,採用该JIT技术能够,能够接近曾经纯编译技术。

    2.相关知识
    JIT是just in time,即时编译技术。使用该技术,可以加速java程序的运行速度。

    JIT并不总是奏效,不能期望JIT一定可以加速你代码运行的速度,更糟糕的是她有可能减少代码的运行速度。这取决于你的代码结构,当然非常多情况下我们还是可以如愿以偿的。

    从上面我们知道了之所以要关闭JITjava.lang.Compiler.disable(); 是由于加快运行的速度。由于JIT对每条字节码都进行编译,造成了编译过程负担过重。为了避免这样的情况,当前的JIT仅仅对常常运行的字节码进行编译,如循环等

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空空如也

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