asdas 执行引擎是Java虚拟机核心的组成部分之一。
asdsadasdasdasdasdasdsadasdasdsadassadasdas————《Java虚拟机规范》


物理机和虚拟机的执行引擎有什么区别呢?
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sdasd物理机的执行引擎: 直接建立在处理器、缓存、指令集和操作系统层面上的;
sdasd虚拟机的执行引擎: 由软件自行实现的,因此可以不受物理条件制约地定制指令集与执行引擎的结构体系,能够执行那些不被硬件直接支持的指令集格式。
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执行引擎的概念模型的作用是什么?
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sdasd在《Java虚拟机规范》中指定了执行引擎的概念模型,作为各大发行商的Java虚拟机执行引擎的统一外观
sdasd在不同的JVM中,执行引擎在执行字节码的时候通常会有两种选择:①、解释执行(解释器) ②、编译执行(JIT) 。
sdd【注】: 有的虚拟机只又其中的一个,比如Sun公司的Classic VM只有解释器,BEA的JRockit只存在编译执行。
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虚拟机的执行单位是什么?
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sdasd在第六章Class文件结构中我们就讲了,JVM是以方法作为最基本的执行单位。每一个方法从调用开始至执行结束的过程,都对应着一个栈帧在虚拟机栈里面从入栈到出栈的过程。
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栈帧包括什么?
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sdasd每一个栈帧包括:局部变量表、操作数栈、动态连接、方法返回地址和一些额外的附加信息。
sdasd在编译时期,栈帧需要多大的局部变量表,多深的操作数栈就已经被计算出来,并写入到了方法表的Code属性中。
sdasd总之,一个栈帧需要分配多少内存,并不会受到程序运行期变量数据的影响,而仅仅取决于程序源码和具体的虚拟机实现的栈内存布局形式(可能有重叠部分)
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当前栈帧指什么?
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sdasd以Java程序的角度来看:同一时刻、同一条线程里面,在调用堆栈的所有方法都同时处于执行状态。
sdasd对于执行引擎来讲:在活动线程中,只有位于栈顶的方法才是运行的,可以生效的,被称为"当前栈帧"。
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sdasadasdsadasadasdsasdasdsasadsd栈帧的概念结构图如下:


局部变量表是什么?
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sdasd局部变量表是一组变量值的存储空间,用于存放方法参数和方法内部定义的局部变量。
sdasd在编译为Class文件时,就在方法的Code属性的max_locals数据项中确定了该方法所需分配的局部变量表的最大容量。
sdasd局部变量表的容量:以变量槽(Variable Slot) 为最小单位。
sdasdJVM通过索引定位的方式使用局部变量表,索引值的范围是从0开始。但是比如我们访问的是32位数据类型的变量,那么索引N就代表第N个槽(第0个存储的是this,是对当前方法所属对象实例的引用)
sdasd当一个方法被调用时,Java虚拟机会使用局部变量表来完成参数值到参数变量列表的传递过程,即实参到形参的传递。
sdd【注】: 在《Java虚拟机规范》中并没有明确指出一个变量槽应占用的内存空间大小,但是指明每个槽能存放一个boolean、byte、char、short、int、float、reference或returnAddress类型的数据,而这这数据的类型最大为32位。所以我们可以等价认为每个槽占用的内存空间长度至少为32位(保证了即使在64位虚拟机中使用了64位的物理内存空间去实现一个变量槽,虚拟机仍要使用对齐和补白的手段让变量槽在外观上看起来与32位虚拟机中的一致)。
sdsssssssdreference类型:表示对一个对象实例的引用,其实在《Java虚拟机规范》中并没有规定它的长度以及结构(它的长度与实际使用32位还是64位虚拟机有关,如果是64位虚拟机,还与是否开启某些对象指针压缩的优化有关,这里我们暂且只取32位虚拟机的reference)。但是它要实现两个功能:①、根据引用可以直接或间接地查找到对象在Java堆中的数据存放的起始地址或索引。二是根据引用直接或者间接的查找到对象所属数据类型在方法区中的存储的类型信息。
sdsssssssdreturnAddress类型:目前基本不用,它是为字节码指令jsr、jsr_w和ret服务的,指向了一条字节码指令的地址,通常用来实现异常的处理的跳转,但是现在已经采用 异常表 来代替了。
sdsssssssd对于64位的数据类型,Java虚拟机会以高位对齐的方式为其分配两个连续的变量槽空间。无论读写两个连续的变量槽是否为原子操作,都不会引起数据竞争和线程安全问题,因为局部变量表是线程私有的。并且只能同时访问这两个连续槽,否则在类加载的校验阶段会抛出异常。
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局部变量表的优化
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sdasd为了尽可能节省栈帧耗用的内存空间,局部变量表中的变量槽是可以 重用 的,在方法体中定义的常量,其作用域并不一定会覆盖整个方法,如果当前字节码的PC计数器的值已经超出了某个局部变量的作用域,那这个局部变量所用的槽就可以被重新利用了。虽然这样能节省栈帧空间,但是也会产生一些副作用,比如gc。
sdasd例子:

public static void main(String[] args)() {    例1byte[] placeholder = new byte[64 * 1024 * 1024];System.gc();                            结果显示没有回收
}
public static void main(String[] args)() {     例2{byte[] placeholder = new byte[64 * 1024 * 1024];}System.gc();                           结果显示没有回收
}
public static void main(String[] args)() {     例3
{byte[] placeholder = new byte[64 * 1024 * 1024];
}int a = 0;System.gc();                           结果显示已经回收
}

sdasd分析:例1没有回收可以理解,是因为还在作用域范围内,但是例2没有回收是因为什么呢,gc时它的作用域已经结束了,但是它的引用还在局部变量中,而在这一段时间并没有对局部变量表的一个读写操作,所以没有发现它(placeholder)已经无用,可以gc了,因此我们在例3中通过设置a=0,让其对局部变量表进行访问,从而可以在gc的时候对它进行回收。但是这只是概念模型中的应用,在实际执行中其实完全不是这样的,这也是所谓的"共有设计,私有实现",外部看起来等效,但是内部已经差别很大,因为VM使用解释器执行时,和概念模型是接近的,但是经过即时编译器(JIT)各种优化后,两者的差异就非常大了。而在JIT的作用下例1也会发生gc。


操作数栈
sdd
sdasd操作数栈,也称为"操作栈",是一个先入后出的栈。
sdasd和局部变量表一样,操作数栈的最大深度在编译的时候就会被写入到 Code属性的max_stacks数据项 之中。
sdasd操作数栈的每一个元素都可以包含long,double在内的任何数据类型,32位数据类型所占的栈容量为1,64位的栈容量为2。
sdasd在概念模型中,两个不同的栈帧作为不同方法的虚拟机栈的元素,是相互独立的。
sdasdJava虚拟机的解释执行引擎被称为“基于栈的执行引擎”,里面的“栈”就是操作数栈。
sdd
操作数栈的优化(不太理解)
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sdasd在大多虚拟机的实现里都会进行一些优化处理,令两个栈帧出现一部分重叠。让下面栈帧的部分操作数栈与上面栈帧的部分局部变量表重叠在一起,这样做不仅节约了一些空间,更重要的是在进行方法调用时就可以直接共用一部分数据,无须进行额外的参数复制传递,如图:


动态连接
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sdasd每个栈帧包含一个 指向运行时常量池中该栈帧所属方法的引用,持有这个引用是为了支持方法调用过程中的动态连接
sdasdClass文件的常量池中存有大量的符号引用,字节码的方法调用指令就以常量池里指向方法的符号引用作为参数。这些符号引用分为两部分:
sasdasddasd①、静态解析: 一部分符号引用在类加载阶段或者第一次使用的时候被转化为直接引用。
sasdasddasd②、动态解析: 在每一次运行期间都转换为直接引用。


方法返回地址
sdd
sdasd当一个方法开始执行后,只有两种方式退出这个方法:
sdasadsadsd①、正常调用完成: 执行引擎遇到任意一个方法返回的字节码指令,这时候可能会有返回值传递给上层的方法调用者。
sdasadsadsd②、异常调用完成: 是在方法执行的过程中遇到了异常,并且在本方法的异常表中没有搜索到匹配的异常处理器,就会导致方法退出。Completion)”。一个方法使用异常完成出口的方式退出,是不会给它的上层调用者提供任何返回值的。
sdd【注】: 无论采用何种退出方式,在方法退出之后,都必须返回到最初方法被调用时的位置。方法返回时可能需要在栈帧中保存一些信息,用来帮助恢复它的上层主调方法的执行状态。
ssasadsadd方法正常退出时, 主调方法的PC计数器的值就可以作为返回地址,栈帧中很可能会保存这个计数器值。
ssasadsadd而方法异常退出时,返回地址是要通过异常处理器表来确定的,栈帧中就一般不会保存这部分信息。
ssasadsadd方法退出的过程实际上等同于把当前栈帧出栈,因此退出时可能(基于概念模型的分析) 执行的操作有:①、恢复上层方法的局部变量表和操作数栈,②、把返回值(如果有的话)压入调用者栈帧的操作数栈中;③、调整PC计数器的值以指向方法调用指令后面的一条指令等。


附加信息
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sdasd:《Java虚拟机规范》允许虚拟机实现增加一些规范里没有描述的信息到栈帧之中,例如与调试、性能收集相关的信息,这部分信息完全取决于具体的虚拟机实现。

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