一、Hotspot虚拟机内的即时编译器
- 解释器与编译器
Java 最初是通过解释器（Interpreter）进行解释执行的，当虚拟机发现某个方法或代码块的运行特别频繁时，就会把这些代码认定为“热点代码”（Hot Spot Code）。为了提高热点代码的效率，在运行时，虚拟机会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码，并执行各种层次的优化，完成这个任务的编译器称为即时编译器（Just In Time Compiler，JIT）。
解释器与编译器两者各有优势：当程序需要迅速启动和执行的时候，解释器可以首先发挥作用，省去编译时间，立即执行。程序运行后，随着时间的推移，编译器逐渐发挥作用，把越来越多的代码编译成本地代码之后，可以获得更高的执行效率。当程序运行环境中内存资源限制较大，可以使用解释执行节约内存，反之可以使用编译执行来提高效率。
同时，解释器可以作为编译器激进优化的一个逃生门，在编译器根据概率选择优化手段，当激进优化不成立的时候，可以通过逆优化退回到解释器状态继续执行。
编译器编译本地代码需要占用程序运行时间，要编译出优化成都更高的代码，所花费的时间可能更长；而且想要编译出优化程度更高的代码，解释器可能还要替编译器收集性能监控信息。
JDK1.7之后，Java默认开启分层策略
第0层：程序解释执行，解释器不开启性能监控功能，可触发第1层编译。
第1层：也称为 C1 编译，将字节码编译为本地代码，进行简单的、可靠的优化，如果有必要加入性能监控的逻辑。
第2层：也称为 C2 编译，将字节码便以为本地代码，但是会启用一些耗时较长的优化，甚至会根据性能监控信息进行一些不可靠的激进优化。
2. 编译对象与触发条件
热点代码一般分为两类：1. 被多次调用的方法。2.被多次执行的循环体。第2种虽然编译动作是由循环体所触发的，但是编译器依然会以整个方法作为编译对象。
热点探测的主要方式有两种：
基于采样的热点探测：采用这种方法的虚拟机会周期性的检测各个线程的栈顶，如果发现某个方法经常出现在栈顶，那这个方法就是热点方法。此方法简单高效，而且可以获取方法的调用关系，但是很难精准地确认一个方法的热度，因为容易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：虚拟机为每个方法（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阈值就认为它是“热点方法”。这种统计方法实现起来麻烦一些，需要为每个方法建立并维护计数器，而且不能直接获取方法的调用关系，但是它的统计结果更为精确严谨。
HotSpot 采用第二种，并为每个方法准备了两类计数器：方法调用计数器（Invocation Counter）和 回边计数器（Back Edge Counter）。
方法调用计数器
回边计数器
方法调用计数器存在半衰周期，过了周期之后，计数就会减半，但是回边计数器并没有。回边计数器稍微复杂一些。
当编译器遇到一条回边指令（回边指令是指控制流向后转的指令），当计数超过阈值时会提交一个OSR编译（栈上替换），并且会减少会变计数器的计数，此外回边计数器计数会溢出，溢出的时候会保持他的溢出状态。
默认情况下，无论是方法调用产生即时编译请求，还是OSR编译请求，虚拟机在编译器还未完成之前，都仍然将按照解释方式继续执行，而编译动作在后台执行。
