Die JVM Execution Engine

Die zweite wesentliche Kernfunktion der Java Virtual Machine, nämlich die Ausführung des Bytecodes, wird von der Execution Engine, bzw. deren Ausprägungen, den Threads, durchgeführt. Die Java Spezifikation legt dafür das „Instruction set“, also die Menge der Befehle im Detail fest, wobei auch hier das „Was“ sehr genau beschrieben und das „Wie“ dem Implementierer der JVM überlassen wird. Konkret beschränkt sich die Befehlsmenge auf eine kleine Zahl mehr oder weniger einfacher Instruktionen, die je nach verwendeter Technik interpretiert, just-in-time kompiliert oder in irgendeiner anderen Weise ausgeführt werden. Zusätzlich zu den so entstehenden existieren noch weitere, für die Java Anwendung „unsichtbare“ Threads die beispielsweise zur garbage collection herangezogen werden, die ja immer und unabhängig von der Applikation arbeiten muss.

Die bereits angesprochene Menge an Instruktionen, die der erzeugte Bytecode enthält ist standardisiert und besteht immer aus einem Opcode und optionalen Operanden, die ihrerseits je nach Befehl Daten, Sprungadressen oder andere Referenzen enthalten können. Wesentlich dabei ist im Fall von Daten, dass diese nicht unbedingt direkt an dem Opcode anschließen müssen, sondern auch in anderen Datenbereichen der JVM zu finden sein können, zB im Operanden-Stack. Die Abarbeitung des Bytecodes eines Threads wird dabei erst beendet, wenn von der Startmethode zurückgekehrt oder durch eine nicht-abgefangene Exception abgebrochen wird. Die Instruktionen werden dabei grundsätzlich in der Reihenfolge ihres Auftretens im Bytestream behandelt, mit Ausnahme von expliziten oder impliziten Sprungbefehlen wie „goto“, „return“ oder einer Exception, wobei hier nach einer entsprechenden „catch“ Klausel gesucht wird.

Adaptive Optimierung

Bereits in einem der Vorkapitel wurde diese Technik der Execution Engine kurz angeschnitten und soll im Folgenden etwas genauer betrachtet werden. Neben einer Menge an möglichen Strategien den generierten Bytecode auszuführen entpuppt sich die Adaptive Optimierung einerseits als kostengünstige (in Bezug auf den Speicherverbrauch) und andererseits im höchsten Maße performanzsteigernde Möglichkeit, der Java nachgesagten Trägheit bei der Programmausführung effizient entgegenzuwirken. Im Wesentlichen als eine Mischung zwischen reiner Interpretation und vollständiger oder just-in-time Kompilierung zeigt sich auch bei der Adaptiven Optimierung, dass der Mittelweg oft golden ist. Der große Vorteil dieser Technik liegt

darin, dass auf Informationen, die erst zur Laufzeit zur Verfügung stehen zurückgegriffen wird, um genau jene Teile des Bytecodes in Native-Code zu kompilieren, die am häufigsten verwendet werden. Untersuchungen zeigen, dass durchschnittlich zwischen 80 – 90% der Run-Time nur 10 – 20% des Codes ausgeführt werden. Auf Basis dieses Wissen monitort die JVM den zu Beginn ganz „normal“

interpretierten Bytecode, um diesen so genannten „Hot Spot“ zu identifizieren. Erst einmal gefunden wird ein Background-Job angestoßen, der zur Laufzeit den Hot Spot in Native-Code kompiliert und vor allem in höchstem Maße optimiert (vergleichbar mit der statischen C++ Optimierung) und damit besten Performanz garantiert. Dazu kommt, dass dieser Vorgang sich immer dann wiederholt, wenn sich der Hot Spot innerhalb des Bytecodes verschieben sollte, weswegen in der JVM eine Kopie des ursprünglichen Bytecodes gehalten wird, um diesen gegebenenfalls (dh wenn dieser aus der Hot Spot Region herausfallen sollte) rekonstruieren zu können.

Auch bei den angesprochenen Optimierungen werden Run-Time Informationen herangezogen, um optimale Performance zu erreichen. Als Technik wird Inlining verwendet, bei dem Methodenaufrufe durch den Code der gerufenen Funktion ersetzt werden, um sinnvolle Optimierung der Statements erst zu ermöglichen. Während statisch kompilierte, im höchste Maße objektorientierte Programme den Optimierer dabei vor meist unlösbare Aufgaben stellen (Gründe dafür ist die naturgemäß große Zahl an Methodenaufrufen bzw. das Konzept der dynamische Bindung), wird bei der Adaptiven Optimierung Inlining nur dort verwendet wo zur Laufzeit feststeht, welche Methoden am häufigsten benötigt werden und für jeden dieser Fälle der Code eigens optimiert.

Threading Model

Wie auch bei allen anderen Teilen von Java ist auch beim Threading Modell größter Wert auf Plattformunabhängigkeit gelegt worden, was zwar grundsätzlich begrüßenswert ist, allerdings in Bezug auf Threads durchaus auch Nachteile mit sich bringt. Grundsätzlich stehen dem Implementierer der JVM zwei Möglichkeiten offen:

das Mapping der Java Threads auf das bestehende, vom Betriebssystem abhängige Native-Threading-Model oder die Entwicklung eines eigenen Modells. Aus Portabilitätsgründen existiert in der Spezifikation aber lediglich ein einfaches Prioritätssystem in 10 Stufen ohne bestimmte Vorgaben in Bezug auf Schedulingmechanismen etc., dh konkret als Vorgabe: der Thread mit der höheren

Priorität muss vor dem mit niedrigerer Wichtigkeit ausgeführt werden – auf alles Weiterführende darf sich der Anwendungsentwickler nicht verlassen. Bei Multi-Threading Applikationen liegt es daher am Programmierer, Aufgaben wie Synchronisation zwischen den Threads selbst in die Hand zu nehmen und im Code vorzusehen. Dabei unterstützt wird er von zwei Mechanismen der JVM: Object Locking und Thread wait bzw. notify. Ersteres bewahrt vor Inkonsistenzen wenn zwei unabhängige Threads auf gemeinsamen Daten arbeiten und letzteres wird dazu eingesetzt, um Threads zu koordinieren, die gemeinsam eine Aufgabe zu lösen haben.

In beiden Fällen handelt es sich um Daten, die im Shared-Main Memory der JVM abgelegt sind, wie zB Variablen von Objekten, Array-Daten, etc. wobei alle Operationen auf primitiven Datentypen (Integer, Byte, etc.) atomar ausgeführt werden und somit kein Synchronisationsproblem hervorrufen. Um aber alle anderen Datentypen bzw. Objekte sinnvoll synchronisieren zu können, sind nach [Ven00] zwei grundlegende low-level Regel für Threads spezifiziert, die festlegen, wann ein Thread obligatorisch bzw. optional:

• Werte vom Main Memory in den Thread eigene Arbeitsspeicher kopieren und

• diese Werte zurück in den Hauptspeicher geschrieben werden müssen

Diese Vorgangsweise garantiert zum einen eine wiederhol- und vorhersehbare Arbeitsweise der JVM und zum anderen erlaubt sie dem einzelnen Programmierer dennoch gewisse Flexibilität in Bezug auf die Ausnützung besonderer Vorteile vorhandener Hardware. Sie entbindet ihn aber nicht von der Aufgabe, Synchronisation bei Multi Threading Anwendungen (wie zB Web Applikationen) vorzusehen, um inkonsistente Datenbestände zu verhindern.