Runtime techniques and interprocedural analysis in Java virtual machines
Notice bibliographique
Résumé
Java programs are deployed in a bytecode format that is executed by a Java virtual machine (JVM). JVM performance is determined by several major components: execution engine, garbage collector, and threading system. The static compilation and optimization approach, such as taken in C/C++ compilers, does not fit in Java's execution model very well because Java allows dynamic class loading, lazy resolution, just-in-time (JIT) compilation, and garbage collection. These dynamic features presents new challenges to JVM designers. In this thesis, we study both the challenges and opportunities of dynamic optimizations in Java virtual machines. Our contributions include a new garbage collector using dynamic techniques and dynamic interprocedural program analyses for speculative optimizations in JIT compilers. We present a novel approach for reducing garbage collection frequencies. Instead of relying on an ahead-of-time escape analysis or a region-based type system, our approach adapts regions based on the runtime history of an application. By freeing regions with associated stack frames, the system can reduce the frequency of garbage collections. We present the overall idea and provide details of a specific design and implementation. Dynamic class loading is a two-edged sword. A JIT compiler can speculatively optimize methods base on loaded classes only. However, newly loaded classes may invalidate previous optimization assumptions. We review existing techniques supporting speculative optimizations, including runtime guards, code patching, and on-stack replacement. We present an improvement and implementation of an on-stack replacement mechanism. A call graph is necessary for developing interprocedural program analyses. Call graph construction in a Java virtual machine needs to overcome the difficulties of dynamic class loading and lazy reference resolution. We show a general approach to adapt static type analyses to dynamic versions suitable for building call graphs in a JIT environment. We also introduce a new call graph profiling mechanism using code stubs. Having dynamic call graphs, we study reachability-based interprocedural analysis. We describe a general type analysis framework for supporting speculative method inlining in a JIT environment. Several popular type analyses were implemented in the framework, including an interprocedural one, VTA [SHR+00]. Using the framework, we present the results of a limit study of method inlining and report our findings and experience. In each chapter we discuss the related work for that chapter's topic. At the end of the thesis, we point out future research directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».