当我测量我的Java应用程序的吞吐量时，我发现随着时间的推移性能提高了50%:对于前10万条消息，我每秒收到约3,000条消息对于第二个10万条消息，我每秒收到约4,500条消息。我相信性能会随着JIT优化执行路径而提高。不保存JIT编译的原因是“JVM执行的优化不是静态的，而是动态的，基于数据模式和代码模式。很可能这些数据模式将在应用程序的生命周期内发生变化，从而导致缓存优化达不到最佳效果。”但是，我知道这些数据模式在我的应用程序生命周期内不会改变，甚至在多个应用程序生命周期内也不会改变。那么我怎样才能在HotSpotJVM中“保存”这些性能提升呢？另请参阅相关的question和d
给定以下代码:publicclassTest{staticint[]big=newint[10000];publicstaticvoidmain(String[]args){longtime;for(inti=0;i输出显示持续时间减少的趋势:171918167213165930165502164647165075203991705634575943193457594447645759526014789748325为什么getTimes中的相同代码在执行8次或更多次后，执行时间还不到三分之一？(编辑:不是每次都发生在第8次，而是从第5次到第10次) 最佳答案
我在使用WeakHashMap时遇到了一些麻烦。考虑这个示例代码:Listlist=newArrayList();Mapmap=newWeakHashMap();StringanObject=newString("string1");StringanOtherObject=newString("string2");map.put(anObject,Calendar.getInstance());map.put(anOtherObject,Calendar.getInstance());//InordertotestiftheweakHashMapworks,iremovetheSt
对于这个主题，HerbertSchildt写道:ItisimportanttounderstandthatitisnotpracticaltocompileanentireJavaprogramintoexecutablecodeallatonce,becauseJavaperformsvariousrun-timechecksthatcanbedoneonlyatruntime.他指的是什么运行时检查？请说明是逐段编译字节码的原因，而不是整个程序。 最佳答案 逐个编译它可能有几个原因(这是我想到的前两个):优化多次使用的代码，不需
我知道Microsoft.NET使用CLR作为JIT编译器，而Java有Hotspot。它们之间有什么区别？ 最佳答案 它们是非常不同的野兽。正如人们指出的那样，CLR在执行一段MSIL之前先编译为机器代码。除了典型的死代码消除和内联私有(private)优化之外，这还允许它利用目标机器的特定CPU架构(尽管我不确定它是否这样做)。这也会对每个类造成影响(尽管编译器相当快，而且许多平台库只是Win32API之上的一个薄层)。HotSpot虚拟机采用了不同的方法。它规定大部分代码很少执行，因此不值得花时间编译它。所有字节码都以解释模式
正如我们所知，一些JIT允许对对象初始化进行重新排序，例如，someRef=newSomeObject();可以分解为以下步骤:objRef=allocatespaceforSomeObject;//step1callconstructorofSomeObject;//step2someRef=objRef;//step3JIT编译器可能会重新排序如下:objRef=allocatespaceforSomeObject;//step1someRef=objRef;//step3callconstructorofSomeObject;//step2也就是说，step2和step3可以被J
根据我能收集到的关于.NET和Java执行环境的信息，目前情况如下:现代JavaVM能够执行连续的重新编译，结合分析可以产生巨大的性能改进。较旧的JVM使用JIT。本文中的更多信息:http://www.ibm.com/developerworks/library/j-jtp12214/特别是:Javatheoryandpractice:Dynamiccompilationandperformancemeasurement.NET使用JIT或NGEN生成native代码，但一旦生成native代码，就不会执行进一步的(运行时)优化。抛开基准测试并且无意升级圣战，这是否意味着JavaHo
我用python编写了一个语言分析器/解析器/编译器，稍后应该在LLVMJIT-VM(使用llvm-py)中运行。前两个步骤现在非常简单，但是(即使我还没有开始编译任务)我看到一个问题，当我的代码想要调用Python代码(通常)，或者与Python词法分析器交互时/parser/compiler(特别是)分别。我主要担心的是，代码应该能够在运行时将额外代码动态加载到VM中，因此它必须从VM内部触发Python中的整个词法分析器/解析器/编译器链。首先:这是否可能，或者虚拟机启动后是否“不可更改”？如果是，我目前看到3种可能的解决方案(我愿意接受其他建议)“突破”虚拟机并使其可以直接调用
什么时候应该使用@vectorize？我尝试了@jit并显示了下面的那部分代码，fromnumbaimportjit@jitdefkma(g,temp):k=np.exp(-(g+np.abs(g))/(2*temp))returnk但我的代码没有加速算法。为什么？ 最佳答案 @vectorize用于编写可以一次将一个元素(标量)应用于数组的表达式。@jit装饰器更通用，可以处理任何类型的计算。文档中有对其他好处的详细讨论:http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/user/vectorize
我最近偶然发现了numba并考虑用更优雅的autojittedpython代码替换一些自制的C扩展。不幸的是，当我尝试第一个快速基准测试时，我并不高兴。在这里，numba似乎并没有比普通的python好多少，尽管我本以为会有接近C的性能:fromnumbaimportjit,autojit,uint,doubleimportnumpyasnpimportimpimportlogginglogging.getLogger('numba.codegen.debug').setLevel(logging.INFO)defsum_accum(accmap,a):res=np.zeros(np.
