而在另一方面，HotSpot JIT 在程序运行时会持续地把 Java 字节码重新编 译成机器码，而重新编译触发的次数无法预期，触发重新编译的依据是性能分析 数据积累到一定数量、装入新类，或者执行到的代码路径的类已经装入，但是还 没有执行过。持续的重新编译情况下的时间测量会非常混乱、让人误解，而且要 想获得有用的性能数据，通常必须让 Java 代码运行相当长的时间（我曾经看到 过一些怪事，在程序启动运行之后要加速几个小时甚至数天），才能获得有用的 性能数据。

清除死代码

编写好评测的一个挑战就是，优化编译器要擅长找出死代码 —— 对于程序 执行的输出没有作用的代码。但是评测程序一般不产生任何输出，这就意味着有 一些，或者全部代码都有可能被优化掉，而毫无知觉，这时您实际测量的执行要 少于您设想的数量。具体来说，许多微评测在用 -server 方式运行时，要比用 -client 方式运行时好得多，这不是因为服务器编译器更快（虽然服务器编译器 一般更快），而是因为服务器编译器更擅长优化掉死代码。不幸的是，能够让您 的评测工作非常短（可能会把评测完全优化掉）的死代码优化，在处理实际做些 工作的代码时，做得就不会那么好了。

Java理论与实践: 动态编译与性能测量(3)

奇怪的结果

清单 1 的评测包含一个什么也不做的代码块，它是从一个测试并发线程性能 的评测中摘出来的，但是它实际测量的根本不是要评测的东西。

清单 1. 被意料之外的死代码弄乱的评测

public class StupidThreadTest { 　　 public static void doSomeStuff() { 　　　　 double uselessSum = 0; 　　　　 for (int i=0; i<1000; i++) { 　　　　　　 for (int j=0;j<1000; j++) { 　　　　　　　　 uselessSum += (double) i + (double) j; 　　　　　　 } 　　　　 } 　　 } 　　 public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 　　　　 doSomeStuff(); 　　　　 int nThreads = Integer.parseInt(args[0]); 　　　　 Thread[] threads = new Thread[nThreads]; 　　　　 for (int i=0; i<nThreads; i++) 　　　　　　 threads[i] = new Thread(new Runnable() { 　　　　　　　　 public void run() { doSomeStuff(); } 　　　　　　 }); 　　　　 long start = System.currentTimeMillis(); 　　　　 for (int i = 0; i < threads.length; i++) 　　　　　　 threads[i].start(); 　　　　 for (int i = 0; i < threads.length; i++) 　　　　　　 threads[i].join(); 　　　　 long end = System.currentTimeMillis(); 　　　　 System.out.println("Time: " + (end-start) + "ms"); 　　 } }

表面上看， doSomeStuff() 方法可以给线程分点事做，所以我们能够从 StupidThreadBenchmark 的运行时间推导出多线程调度开支的一些情况。但是， 因为 uselessSum 从没被用过，所以编译器能够判断出 doSomeStuff 中的全部 代码是死的，然后把它们全部优化掉。一旦循环中的代码消失，循环也就消失了 ，只留下一个空空如也的 doSomeStuff。表 1 显示了使用客户机和服务器方式 执行 StupidThreadBenchmark 的性能。两个 JVM 运行大量线程的时候，都表现 出差不多是线性的运行时间，这个结果很容易被误解为服务器 JVM 比客户机 JVM 快 40 倍。而实际上，是服务器编译器做了更多优化，发现整个 doSomeStuff 是死代码。虽然确实有许多程序在服务器 JVM 上会提速，但是您 在这里看到的提速仅仅代表一个写得糟糕的评测，而不能成为服务器 JVM 性能 的证明。但是如果您没有细看，就很容易会把两者混淆。

表 1. 在

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