一种基于Java虚拟机的动静结合自适应优化方法

• 作者: 叶俊 张海军 白书敬 郑艳
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: Java虚拟机 自适应优化 迭代编译 实例学习 资源库
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 高性能计算
• 页码范围: 981-986
• 页数: 6页
• 分类号: TP314
• 字数: 5617字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.06.004

摘要

动态语言可以利用程序运行时获取的动态信息,指导程序进行各种优化.但是,现有的Java虚拟机没有将运行过程中收集的信息有效利用,而是在运行结束后直接丢弃,下一次执行程序的时候重新监测、收集、优化需要的信息.基于 HotSpot虚拟机提出一种动静结合的自适应优化方法,将运行过程中优化对象迭代搜索到的最佳参数或者信息保存到资源库中;能够从资源库中学习获得适合当前程序的最佳参数或选项,可有效地利用运行过程中积累的数据;资源分析是静态且离线的,不占用应用程序运行的开销;迭代学习的过程中,通过避免冗余实例入库以及从库中剔除噪声实例,保证资源库学习过程的精度与效率.实验表明,该框架对指导Java虚拟机在不同的平台上自适应优化具有一定的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海军		5	8	2.0	2.0
2	郑艳		10	26	2.0	5.0
3	叶俊		2	2	1.0	1.0
4	白书敬		5	2	1.0	1.0