Java 虚拟机、Art、Dalvik 他们的区别

1.JVM与DVM

1.概念

JVM的作用是把平台无关的.class里面的字节码翻译成平台相关的机器码,来实现跨平台。DVM就是安卓中使用的虚拟机。

Dalvik允许多个实例,每一个实例作为一个独立的linux进程执行,可以防止一个程序的崩溃导致所有程序都崩溃。

2.区别
  • jvm通过解码class文件来运行程序;dvm则是dex文件。

dex文件是由多个class文件打包而成,一个dex文件方法数不能超过65535。

 JVM: .java -> javac -> .class -> jar -> .jar , 架构: 堆和栈的架构.
 DVM: .java -> javac -> .class -> dx.bat -> .dex , 架构: 寄存器(cpu上的一块高速缓存)。

Dalvik字节码中,变量会被复制给65536个可用寄存器中的任何一个,直接访问这些寄存器,而不是方位堆栈中的元素;
JVM字节码中,变量会被压入堆栈中进行运算;基于寄存器的方式在编译的时候花费的时间更短。这也是下面要说的。

  • dvm基于寄存器架构(句柄引用),jvm基于栈架构(指针引用)

dvm基于寄存器,所以它的指令是二地址和三地址混合,指令中指明了操作数的地址;jvm基于栈,它的指令是零地址,指令的操作数对象默认是操作数栈中的几个位置。但基于寄存器的指令由于需要指定源地址和目标地址,因此需要占用更多的指令空间

dvm速度快!指令数小寄存器存取速度比栈快的多,dvm可以根据硬件实现最大的优化,比较适合移动设备。JAVA虚拟机基于栈结构,程序在运行时虚拟机需要频繁的从栈上读取写入数据,这个过程需要更多的指令分派与内存访问次数,会耗费很多CPU时间。

这样带来的结果就是dvm的指令数相对于jvm的指令数会小很多,jvm需要多条指令而dvm可能只需要一条指令。jvm基于栈带来的好处是可以做的足够简单,真正的跨平台,保证在低硬件条件下能够正常运行。而dvm操作平台一般指明是ARM系统,所以采取的策略有所不同。需要注意的是dvm基于寄存器,但是这也是个映射关系,如果硬件没有足够的寄存器,dvm将多出来的寄存器映射到内存中

  • Dalvik可执行文件体积更小。

SDK中有个dx工具负责将JAVA字节码转换为Dalvik字节码,将所有java文件中的常量池合并为一个常量池,使得相同的字符串和常量只在DEX文件中出现一次。

运行时,共享相同的类,这样系统消耗会小很多,JVM机制中,打包后,他们都是完全独立的程序,类都是单独加载,单独运行;

3.jvm(参考)

当启动一个java程序,一个虚拟机实例也就诞生了。当该程序关闭退出,这个虚拟机实例也就随之消亡。

java内部有两种线程:守护线程和非守护线程。非守护线程就是我们所说的main方法;守护线程通常是由虚拟机自己使用,如执行垃圾回收任务的线程。Java程序也可以把它创建的任何线程标记为守护线程。只要还有非守护进行在,这个java程序也在继续进行

虚拟机的结构图

每个Java虚拟机都有一个类装载子系统,它根据给定的全限定名来装入类型(类或接口)。同样,每个Java虚拟机都有一个执行引擎,它负责执行那些包含在被装载类的方法中的指令。

每个Java虚拟机实例都有一个方法区以及一个堆,它们是由该虚拟机实例中所有的线程共享的。当虚拟机装载一个class文件时,它会从这个class文件包含的二进制数据中解析类型信息。然后把这些类型信息放到方法区中。当程序运行时,虚拟机会把所有该程序在运行时创建的对象都放到堆中

当每一个新线程被创建时,它都将得到它自己的PC寄存器(程序计数器)以及一个Java栈。如果线程正在执行的是一个Java方法(非本地方法),那么PC寄存器的值将总是指向下一条将被执行的指令,java栈存储该线程中Java方法调用的状态——包括它的局部变量,被调用时传进来的参数、返回值,以及运算的中间结果等等。而本地方法调用的状态,则是以某种依赖于具体实现的方法存储在本地方法栈中,也可能是在寄存器或者其他某些与特定实现相关的内存区中。

Java虚拟机没有寄存器,其指令集使用Java栈来存储中间数据。Java栈是由许多栈帧(stack frame)组成的,一个栈帧包含一个Java方法调用的状态。当线程调用一个Java方法时,虚拟机压入一个新的栈帧到该线程的Java栈中,当该方法返回时,这个栈帧被从Java栈中弹出并抛弃。

虚拟机必须为每个被装载的类型维护一个常量池。常量池就是该类型所用常量的一个有序集合,包括直接常量和对其他类型、字段和方法的符号引用。池中的数据项就像数组一样是通过索引访问的。因为常量池存储了相应类型所用到的所有类型、字段和方法的符号引用,所以它在Java程序的动态连接中起着核心的作用。
创建对象就是通过常量池中对应类的引用找到方法区中对应类。

4.Dalvik

Dalvik将堆分成了Active堆和Zygote堆,Zygote堆是Zygote进程在启动的时候预加载的类、资源和对象,除此之外的所有对象都是存储在Active堆中的。

Dalvik的gygote堆存放的预加载的类都是Android核心类和java运行时库,这部分内容很少被修改,大多数情况父进程和子进程共享这块内存区域。通常垃圾回收重点对Active堆进行回收操作,Dalvik为了对堆进行更好的管理创建了一个Card Table、两个Heap Bitmap和一个Mark Stack数据结构。

许多GC实现都是在对象开头的地方留一小块空间给GC标记用。Dalvik VM则不同,在进行GC的时候会单独申请一块空间,以位图的形式来保存整个堆上的对象的标记,在GC结束后就释放该空间。

Dalvik使用即时编译(JIT),即是在程序运行过程中进行编译。JIT会在运行时分析应用程序的代码,识别哪些方法可以归类为热方法,这些方法会被JIT编译器编译成对应的汇编代码,然后存储到代码缓存中,以后调用这些方法时就不用解释执行了,可以直接使用代码缓存中已编译好的汇编代码。

javac把程序源码编译成JAVA字节码,JVM通过逐条解释字节码将其翻译成对应的机器指令,逐条读入,逐条解释翻译,执行速度必然比C/C++编译后的可执行二进制字节码程序慢,为了提高执行速度,就引入了JIT技术

2.ART

与Dalvik不同,ART使用预编译(AOT,Ahead-Of-Time)。也就是在APK运行之前,就对其包含的Dex字节码进行翻译,得到对应的本地机器指令,于是就可以在运行时直接执行了。

ART应用安装的时候把dex中的字节码将被编译成本地机器码,之后每次打开应用,执行的都是本地机器码。去除了运行时的解释执行,效率更高,启动更快。

在Android系统启动过程中创建的Zygote进程利用ART运行时导出的Java虚拟机接口创建ART虚拟机。APK在安装的时候,打包在里面的classes.dex文件会被工具dex2oat翻译成本地机器指令,最终得到一个ELF格式的oat文件。APK运行时,上述生成的oat文件会被加载到内存中,并且ART虚拟机可以通过里面的oatdataoatexec段找到任意一个类的方法对应的本地机器指令来执行。 oat文件中的oatdata包含用来生成本地机器指令的dex文件,内容oat文件中的oatexec包含有生成的本地机器指令

可以分配内存的Space有三个:Zygote Space、Allocation Space和Large Object Space。实际上应用运行的时候能够分配内存也就Allocation 和 Large Object Space两个。

image

ART优点:
①系统性能显著提升,每次启动执行的时候,都可以直接运行,因此运行效率会提高。
②应用启动更快、运行更快、体验更流畅、触感反馈更及时
③续航能力提升,因为应用程序每次运行时不用重复编译了,从而减少了 CPU 的使用频率,降低了能耗。
④支持更低的硬件

ART缺点
①更大的存储空间占用,可能增加10%-20%(字节码变为机器码之后,可能会增加10%-20%)
②更长的应用安装时间,应用在第一次安装的时候,字节码就会预编译(AOT)成机器码,这样的话,虽然设备和应用的首次启动(安装慢了)会变慢

4.android7.0\7.1

android7.0\7.1的ART引入了全新的Hybrid模式(Interpreter + JIT + AOT)

  • 与前面不同,app在安装时不进行编译,所以安装速度会更快。
  • 在运行App时, 先走解释器, 然后热点函数会被识别,并被JIT进行编译, 存储在jit code cache, 并产生profile文件(记录热点函数信息)。
  • 等手机进入充电和空闲状态下, 系统会每隔一段时间扫描App目录下profile文件,并执行AOT编译(Google官方称之为profile-guided compilation)。
  • 不论是jit编译的binary code, 还是AOT编译的binary code, 它们之间的性能差别不大, 因为它们使用同一个optimizing compiler进行编译。

这样的优点是:App安装速度快,占用存储少(只编译热点函数)。

缺点是:前几次运行会较慢, 只有用户操作得次数越多,jit 和AOT编译后, 性能才会跟上来。

后记

垃圾回收机制也是很重要的一环,但这个能说的太多了。
参考:

JVM、Dalvik VM和ART虚拟机之间的区别

Dalvik虚拟机简要介绍和学习计划

JAVA虚拟机、Dalvik虚拟机和ART虚拟机简要对比

JAVA虚拟机的生命周期

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