Java高性能的背后，JIT（Just-In-Time）编译技术扮演着至关重要的角色。它让 Java 在“一次编写，到处运行”的跨平台优势下，依然能实现接近甚至媲美原生代码的执行效率。

本文将解析 JIT 工作原理、编译策略、优化机制及如何编写“JIT 友好”的代码。

一、什么是 JIT 编译？

JIT（Just-In-Time）编译是一种在程序运行时动态将字节码（Bytecode）编译为本地机器码的技术。它介于解释执行与 AOT（Ahead-Of-Time）编译之间：

• 解释执行：逐条解释字节码，启动快但运行慢。
• AOT 编译：如 GraalVM Native Image，在运行前编译全部代码，启动快但失去运行时优化能力。
• JIT 编译：先解释执行，识别热点代码后动态编译，兼顾启动速度与长期性能。

JVM 的执行引擎由解释器和JIT 编译器共同组成。程序启动初期由解释器快速执行，同时收集运行时性能数据；当某些代码被频繁执行（成为“热点”），JIT 编译器便介入，将其编译为高度优化的本地代码。

二、JIT 编译的对象：什么代码会被编译？

JIT 并不会编译所有代码，而是有选择性地编译“热点代码”，主要包括两类：

1. 高频调用的方法（Hot Methods）

当一个方法被调用次数超过阈值（默认约 10,000 次），JVM 将其标记为热点方法，触发 JIT 编译。

2. 长时间运行的循环（Hot Loops）

即使方法只调用一次，但若包含大量迭代的循环，JVM 会通过 OSR（On-Stack Replacement） 机制，在循环执行中动态替换为编译后的代码。

JVM 通过两个计数器监控热点：

• 方法调用计数器（Invocation Counter）
• 回边计数器（Back-Edge Counter）（用于循环）

注意：JIT 编译是异步进行的，由独立的编译线程处理，不影响主线程执行。

三、JIT 编译器的类型与分层编译

HotSpot JVM 提供两种主要 JIT 编译器：

从 JDK 8 起，默认启用 分层编译（Tiered Compilation），代码会经历多级编译：

• Tier 0：解释执行，收集 profiling 数据
• Tier 1~3：C1 编译，逐步增加优化和 profiling
• Tier 4：C2 编译，全局深度优化

这种策略让 JVM 在启动阶段快速响应，同时在运行中持续优化热点路径。

四、JIT 的核心优化技术

JIT 的最大优势在于利用运行时信息进行动态优化，这是静态编译器难以做到的。常见优化包括：

这些优化依赖于运行时收集的类型分布、分支概率等信息，使得生成的代码高度适配当前负载。

五、JIT 的限制：什么代码不会被编译？

尽管 JIT 强大，但并非万能。以下情况通常不会被 JIT 编译：

1. 方法字节码过大

JVM 默认限制单个方法字节码不超过 8000 字节（由 -XX:MaxMethodSize=8000 控制）。超过此限制的方法会被标记为 “too big”，C2 编译器直接跳过，始终以解释模式运行。

经验估算：8000 字节 ≈ 300~800 行 Java 代码（取决于复杂度）。

2. 冷门代码路径

如异常处理、初始化逻辑、极少执行的分支，因“编译收益低”被忽略。

3. 编译失败的方法

若某方法多次编译失败（如资源不足或编译器 bug），会被加入“黑名单”，不再尝试编译。

4. 内联限制更严格

即使方法被编译，若用于内联，还需满足更严苛的大小限制：

• 非热点方法：≤ 35 字节（-XX:MaxInlineSize=35）
• 热点方法：≤ 325 字节（-XX:FreqInlineSize=325，x64 平台）

六、开发者如何编写“JIT 友好”的代码？

理解 JIT 行为有助于写出更高性能的 Java 程序：

推荐实践

• 保持方法小巧：建议单个方法 ≤ 50 行，便于内联和优化。
• 避免巨型 switch/if 链：考虑用策略模式、Map 查找替代。
• 慎用反射和动态代理：阻碍类型推测，降低优化效果。
• 预热应用（Warm-up）：在性能关键期前触发 JIT 编译，避免“冷启动”延迟。

避免行为

• 生成超大方法（如代码生成工具输出未分片）
• 在热点路径中频繁创建大对象（增加 GC 压力，干扰 JIT 优化）

七、监控与调优 JIT 行为

常用 JVM 参数

-XX:+PrintCompilation          # 打印 JIT 编译日志
-XX:+PrintInlining             # 打印内联决策（需 UnlockDiagnosticVMOptions）
-XX:CompileThreshold=10000     # 设置热点阈值（非分层模式）
-XX:ReservedCodeCacheSize=256m # 设置 Code Cache 大小

实用工具

• JIT Watch：可视化分析编译日志，查看哪些方法被编译/内联。
• Async-Profiler / JFR：定位热点方法，验证 JIT 效果。
• jstat -compiler：实时监控编译任务数量与失败情况。

示例：查看内联阈值

java -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep InlineSize

输出：

intx MaxInlineSize      = 35
intx FreqInlineSize     = 325

八、JIT 的未来：Graal 与 AOT

GraalVM 引入了用 Java 编写的 Graal JIT 编译器，支持更先进的优化（如部分求值、超图优化），并可作为 AOT 编译器生成 Native Image。

虽然 AOT 在启动速度上有优势，但 JIT 仍不可替代——运行时动态优化能力是 Java 高性能的核心。

九、总结

JIT 编译是 Java 性能的“隐形引擎”。它通过：

• 热点检测 → 识别关键路径
• 分层编译 → 平衡启动与稳态性能
• 动态优化 → 生成高度特化的机器码

让 Java 在复杂业务场景中依然保持卓越性能。

作为开发者，我们无需干预 JIT 的内部机制，但应：

• 理解其工作边界（如方法大小限制）
• 编写结构清晰、粒度合理的方法
• 善用工具监控编译行为

唯有如此，才能真正释放 JVM 的性能潜力。

附关键参数，通常不用特殊调整。