Run-time evaluation of opportunities for object inlining in Java
Notice bibliographique
Résumé
Object-oriented languages, such as Java, encourage the use of many small objects linked together by field references, instead of a few monolithic structures. While this practice is beneficial from a program design perspective, it can slow down program execution by incurring many pointer indirections. One solution to this problem is object inlining: when the compiler can safely do so, it fuses small objects together, thus removing the reads/writes to the removed field, saving the memory needed to store the field and object header, and reducing the number of object allocations.The objective of this paper is to measure the potential for object inlining by studying the run-time behaviour of a comprehensive set of Java programs. We study the traces of program executions in order to determine which fields behave like inlinable fields. Since we are using dynamic information instead of a static analysis, our results give an upper bound on what could be achieved via a static compiler-based approach. Our experimental results measure the potential improvements attainable with object inlining, including reductions in the numbers of field reads and writes, and reduced memory usage.Our study shows that some Java programs can benefit significantly from object inlining, with close to a 10% speedup. Somewhat to our surprise, our study found one case, the db benchmark, where the most important inlinable field was the result of unusual program design, and fixing this small flaw led to both better performance and clearer program design. However, the opportunities for object inlining are highly dependent on the individual program being considered, and are in many cases very limited. Furthermore, fields that are inlinable also have properties that make them potential candidates for other optimizations such as removing redundant memory accesses. The memory savings possible through object inlining are moderate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».