JIT 去优化（Deoptimization）的重灾区：参数类型变化对机器码生成的毁灭性打击 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位同仁，各位对高性能编程充满热情的工程师们，下午好！

今天，我们将深入探讨一个在高性能计算领域，尤其是在使用JIT（Just-In-Time）编译器的语言环境中，一个常常被忽视却又极具破坏性的性能陷阱——JIT去优化（Deoptimization）的重灾区：参数类型变化对机器码生成的毁灭性打击。

这并非一个抽象的理论概念，而是我们日常编写代码时，尤其是在追求极致性能、处理热点代码（hot path）时，必须面对和理解的现实。参数类型的微小波动，可能导致JIT编译器苦心构建的性能大厦瞬间崩塌，从高速公路直接退回到羊肠小道。

JIT编译器的核心理念与优化策略

首先，让我们快速回顾一下JIT编译器的核心工作原理。JIT编译器，顾名思义，是在程序运行时将中间代码（如Java字节码、.NET CIL、JavaScript AST/字节码）编译成机器码。它与静态编译器（如C++编译器）最大的不同在于其动态性和投机性（speculative）。

JIT编译器不会一开始就编译所有代码，而是通过运行时分析（profiling）来识别出程序中执行频率高、消耗CPU时间多的“热点”代码。一旦某个方法被标记为热点，JIT就会对其进行编译和优化。

JIT的强大之处在于它能利用程序运行时的真实信息进行优化，这些信息是静态编译器无法获得的：

方法调用频率：哪些方法被频繁调用？
对象类型分布：某个多态调用点实际传递了哪些类型的对象？
循环迭代次数：循环通常执行多少次？
分支预测：条件分支通常走哪条路径？

基于这些运行时信息，JIT可以进行一系列激进的优化：

内联（Inlining）：将小方法或频繁调用的方法直接嵌入到调用者中，消除方法调用的开销，并暴露更多优化机会。
类型特化（Type Specialization）：如果一个泛型方法或接受Object类型参数的方法，在运行时总是接收到特定类型（如Integer），JIT会生成专门针对Integer的机器码。
逃逸分析（Escape Analysis）：判断对象是否逃逸出当前方法或线程，如果未逃逸，可能在栈上分配，甚至直接消除对象分配。
死代码消除（Dead Code Elimination）：移除永远不会执行到的代码。
循环优化：循环展开（Loop Unrolling）、循环不变式外提（Loop Invariant Code Motion）等。
寄存器分配（Register Allocation）：高效地使用CPU寄存器来存储变量，减少内存访问。

这些优化手段共同构建了JIT在动态语言和虚拟机环境中实现高性能的基石。然而，所有的投机性优化都基于一个前提：运行时行为的稳定性。一旦这个稳定性被打破，JIT就不得不启动它的“紧急制动”机制——去优化（Deoptimization）。

JIT去优化：性能的紧急制动

去优化是JIT编译器为了保证程序正确性而采取的一种回滚机制。当JIT编译器基于之前的运行时观察做出了一系列激进优化，但这些优化的前提条件在后续执行中被打破时，它就必须将已经优化的机器码废弃，并回退到更安全、更通用的执行状态（通常是解释执行或重新编译为不那么优化的机器码）。

去优化的原因多种多样：

类型假设失效：这是我们今天讨论的重点。
类层次结构变化：在运行时动态加载新类，改变了现有类的继承关系。
方法重写：某个方法被动态地重写。
安全点中断：调试器或其他工具需要检查程序状态。

去优化并非简单的“撤销”操作，它是一个复杂且代价高昂的过程：

识别失效：JIT代码中通常会插入“守卫（guards）”指令，用于检查优化假设是否仍然成立。一旦守卫失败，去优化流程启动。
安全点同步：程序执行必须在一个“安全点”暂停，以确保CPU寄存器和栈上的状态可以被正确地映射回更低级的表示（如字节码）。
栈帧重建：这是最复杂的部分。优化的机器码可能已经将多个方法内联、变量存储在寄存器中、甚至重排了指令。JIT必须能够精确地将这些优化的状态映射回原始的、未优化时的栈帧结构和变量值。
回退执行：程序回退到解释器或更低优化级别的代码继续执行。
重新分析与编译：一旦去优化发生，JIT会重新开始分析这部分代码，收集新的运行时信息，并在未来可能再次尝试编译和优化，但这次会更加保守，或者根据新的行为模式进行优化。

整个去优化过程不仅会暂停程序的正常执行，消耗CPU资源进行状态重建，还会导致后续代码以较低性能运行，直到JIT重新完成编译。因此，频繁的去优化是高性能应用的大敌。

参数类型变化：去优化的重灾区

现在，我们聚焦到今天的主题：参数类型变化如何成为JIT去优化的“重灾区”。在许多JIT环境中，尤其是那些支持动态类型或具有Object基类的语言（如Java、C#、JavaScript、Python），函数或方法的参数类型是JIT编译器进行深度优化的关键信息。

JIT编译器对参数类型进行投机性类型特化（Speculative Type Specialization），这是其性能提升的核心手段之一。它会观察一个方法在绝大多数情况下被调用时，参数的实际类型是什么，然后生成高度优化的机器码，假定这些类型将保持不变。

类型特化的过程与假设

考虑一个简单的Java方法：

public class Calculator {
    public int sum(Object a, Object b) {
        // ... 假设这里有复杂的逻辑，或者调用了a.hashCode()等方法 ...
        return ((Integer) a).intValue() + ((Integer) b).intValue();
    }
}

在程序运行初期，如果sum方法被频繁调用，并且每次都传入Integer类型的参数：

Calculator calc = new Calculator();
for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
    calc.sum(Integer.valueOf(i), Integer.valueOf(i + 1));
}

JIT编译器会观察到：

sum方法是一个热点。
a和b参数在所有观察到的调用中都是Integer类型。

基于此，JIT会做出以下优化假设和行为：

消除类型检查：((Integer) a)和((Integer) b)处的类型转换（checkcast字节码）会被JIT识别为冗余，因为它已经知道a和b肯定是Integer。这些检查会被优化掉。
消除装箱/拆箱：Integer.valueOf(i)和intValue()涉及到原始类型与对象类型之间的转换（装箱和拆箱）。如果JIT能够追踪到Integer对象在方法内部仅用于数值运算，它可能会将Integer对象直接处理成原始int，甚至将装箱/拆箱操作完全消除，直接对原始int进行操作。
内联intValue()：Integer.intValue()方法可能会被内联，进一步减少方法调用开销。
直接算术指令：最终的加法操作+会被直接编译成CPU的整数加法指令，这是最高效的方式。
寄存器分配：a和b（或它们对应的原始int值）可能被直接分配到CPU寄存器中，避免内存访问。

简而言之，JIT会把sum(Object a, Object b)方法在内部转换成类似sum(int a, int b)的机器码，效率极高。

毁灭性打击：类型假设失效

然而，如果程序在某个时刻，突然向sum方法传入了不同类型的参数：

// ... 继续上面的循环，然后 ...
calc.sum("hello", "world"); // 传入了String类型！

此时，JIT之前所有的优化假设都被打破了：

类型检查失效：((Integer) a)和((Integer) b)的类型转换将失败，因为"hello"和"world"不是Integer。
装箱/拆箱逻辑失效：不再是Integer，无法调用intValue()。
直接算术指令失效：String无法直接进行整数加法。

JIT编译器中的“守卫”机制会立即检测到这种类型不匹配。一旦守卫失败，JIT别无选择，只能执行去优化。

这将导致：

废弃特化机器码：之前为Integer类型生成的、高度优化的机器码被完全抛弃。
栈帧重建：程序执行回退到解释器或通用字节码执行模式。
性能急剧下降：后续对sum方法的调用将以远低于之前优化的速度执行。
重新分析与编译：JIT会重新收集sum方法的调用信息。这次，它会看到Integer和String两种类型，认识到该方法是一个多态调用点（Polymorphic Call Site）。

多态调用点与JIT的应对

为了处理多态调用点，JIT会采用不同的策略：

内联缓存（Inline Caches, ICs）：JIT会在调用点处插入一个小的缓存，记录最近几次调用时实际的接收者和参数类型。当再次调用时，如果类型匹配缓存中的项，就可以直接跳转到对应的优化代码。
- Monomorphic IC：只记录一种类型。
- Polymorphic IC：记录少数几种类型。
- Megamorphic IC：当类型种类过多时，内联缓存会变得低效甚至无法使用，JIT会退回到更通用的动态分派机制（如虚表查找），这会大大增加开销。
更保守的编译：JIT可能不再对sum方法进行激进的类型特化，而是生成更通用的机器码，包含运行时类型检查和动态分派逻辑。例如，它可能会保留instanceof检查，并根据类型分支到不同的处理逻辑，或者直接回退到解释器执行。

特化类型	优化程度	典型行为	性能影响
Monomorphic	最高	单一类型，消除类型检查、装箱/拆箱，直接指令，内联	极高
Polymorphic (Few types)	中等	少数几种类型，使用内联缓存，条件分支到不同特化代码	良好
Polymorphic (Many types)	低	许多类型，内联缓存失效，退化为虚表查找或解释器	较差
Megamorphic / Unpredictable	最低	类型极其多样，无法有效优化，频繁去优化，解释执行	极差

参数类型变化，尤其是从稳定的单一类型变为多种类型，就是将一个原本可以被JIT编译为Monomorphic的调用点，强制推向Polymorphic甚至Megamorphic，从而导致性能显著下降。

深入机器码层面：为什么是“毁灭性打击”？

为了更好地理解其“毁灭性”，我们需要稍微深入到机器码生成的层面。

1. 寄存器分配与数据表示

原始类型（如int）：在CPU层面，int通常可以直接存储在通用寄存器（如x86的EAX, EBX等）中，操作效率极高。
对象类型（如String）：String是一个对象，它在内存中是一个指针，指向堆上的实际数据。操作String需要：
1. 从寄存器中取出指针。
2. 通过指针访问堆内存，获取String对象的字段（如长度、字符数组）。
3. 这些操作涉及内存访问，比直接操作寄存器慢得多。

当JIT特化sum(Object a, Object b)为sum(int a, int b)时，它会将a和b直接视为int，并将其值分配到寄存器中。一旦类型变为String，这些寄存器分配策略就完全失效了。机器码需要重新设计，以处理堆指针和内存访问，这与原始int的处理方式是天壤之别。

2. 指令集选择与操作语义

int操作：a + b对于int类型，会编译成一条或几条CPU的整数加法指令（如ADD EAX, EBX）。
String操作：a + b对于String类型，意味着字符串拼接。这在Java中通常会涉及到StringBuilder（或StringConcatFactory），这包含：
1. 创建StringBuilder对象（堆内存分配）。
2. 调用append方法多次（涉及到方法调用、内存复制）。
3. 调用toString()方法创建新的String对象（再次堆内存分配和内存复制）。
  这些操作涉及大量的内存分配、方法调用和数据移动，与简单的整数加法完全不在一个量级。JIT之前生成的算术指令完全无法用于String操作。

3. 内存布局与访问模式

int参数：如果int参数未被优化到寄存器，它可能直接在栈上分配，或者作为局部变量直接存在于方法的栈帧中。访问非常直接。
Object参数：Object参数在栈上存储的是一个引用（指针），实际的对象数据在堆上。访问对象字段需要进行指针解引用，可能导致缓存未命中，从而引入显著的延迟。

JIT在特化时，可能会假定参数是int并直接操作其值。当参数类型变为String时，它突然需要处理一个指针，并跟随这个指针到堆上获取数据，这完全改变了内存访问模式和程序的局部性。

4. 垃圾回收影响

原始类型：int不参与垃圾回收，因为它直接存在于栈或寄存器中。
对象类型：String是堆对象，需要被垃圾回收器管理。频繁创建String对象（例如在String拼接时）会增加垃圾回收的压力，导致GC暂停，进一步影响性能。

JIT在特化时，甚至可能通过逃逸分析消除Integer对象的创建（直接使用int）。一旦类型变回Object或String，这些优化失效，对象创建再次发生，GC压力随之而来。

示例：Java中的装箱/拆箱与类型特化

在Java中，原始类型（int, long, double等）和它们的包装类（Integer, Long, Double等）是JIT类型特化和去优化的一个经典场景。

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(1)
@State(Scope.Benchmark)
public class DeoptTypeChangeBenchmark {

    private Object intVal1 = 100;
    private Object intVal2 = 200;
    private Object stringVal1 = "hello";
    private Object stringVal2 = "world";

    // 场景 1: 始终传入 Integer
    @Benchmark
    public int sumIntOnly() {
        return ((Integer) intVal1).intValue() + ((Integer) intVal2).intValue();
    }

    // 场景 2: 初始传入 Integer, 随后切换为 String
    // 注意: JMH 运行单个 benchmark 方法，此场景需要手动模拟
    // 或者通过更复杂的 JMH setup 方式。
    // 为了演示目的，我们简化为一个方法，并在内部模拟类型切换的逻辑
    // 但这并不能完全模拟 JIT 的真实去优化过程，因为 JIT 优化的是方法本身。
    // 真实的去优化发生在对同一个方法不同调用路径的观察。
    // 下面这个例子更多是展示不同类型处理的性能差异，
    // 而非 JIT 在一个方法内发生去优化的直接体现。
    // 真实的去优化需要外部调用者以不同类型调用同一个方法。

    private static volatile boolean useInt = true;

    // 假设这个方法在外部被频繁调用
    public int mixedTypeSum(Object a, Object b) {
        if (a instanceof Integer && b instanceof Integer) {
            return ((Integer) a).intValue() + ((Integer) b).intValue();
        } else if (a instanceof String && b instanceof String) {
            // 这是一个错误的加法，但用于演示类型切换
            return a.hashCode() + b.hashCode();
        }
        throw new IllegalArgumentException("Unsupported types");
    }

    // JMH benchmark 无法直接模拟去优化，因为每个 @Benchmark 方法都是独立 JIT 编译的。
    // 为了模拟“参数类型变化导致去优化”，我们需要一个外部调用者方法，
    // 在其内部循环调用一个目标方法，然后改变参数类型。

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        // --- 模拟 JIT 优化阶段 ---
        System.out.println("--- JIT Warmup (Integer only) ---");
        MyCalculator calculator = new MyCalculator();
        for (int i = 0; i < 100_000_000; i++) { // 足够多的调用让 JIT 优化
            calculator.add(Integer.valueOf(i % 100), Integer.valueOf((i + 1) % 100));
        }

        long startTime = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
            calculator.add(Integer.valueOf(i % 100), Integer.valueOf((i + 1) % 100));
        }
        long endTime = System.nanoTime();
        System.out.println("Integer only calls (1M): " + (endTime - startTime) / 1_000_000.0 + " ms");

        // --- 模拟类型变化导致去优化阶段 ---
        System.out.println("n--- Introducing String (Deoptimization likely) ---");
        // 第一次传入 String，会触发去优化
        calculator.add("hello", "world");
        calculator.add("java", "jit");

        startTime = System.nanoTime();
        // 再次调用 Integer，此时 JIT 可能已经去优化或重新编译为多态版本
        for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
            calculator.add(Integer.valueOf(i % 100), Integer.valueOf((i + 1) % 100));
        }
        endTime = System.nanoTime();
        System.out.println("Mixed type calls (Integer after String, 1M): " + (endTime - startTime) / 1_000_000.0 + " ms");

        // --- JMH 实际基准测试 (用于比较纯 Integer 和纯 String 的性能基线) ---
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(DeoptTypeChangeBenchmark.class.getSimpleName() + ".sumIntOnly")
                .build();
        new Runner(opt).run();

        // 另一个 JMH 例子来展示 String 类型的开销
        Options opt2 = new OptionsBuilder()
                .include(DeoptTypeChangeBenchmark.class.getSimpleName() + ".sumStringOnly")
                .build();
        new Runner(opt2).run();
    }

    // 纯字符串操作，用于对比性能基线
    @Benchmark
    public int sumStringOnly() {
        return stringVal1.hashCode() + stringVal2.hashCode(); // 避免真实的字符串拼接，只计算哈希码
    }
}

class MyCalculator {
    // 这是一个典型的 JIT 优化目标方法
    public int add(Object a, Object b) {
        // JIT 会观察到 a 和 b 的类型，并进行特化
        // 如果开始总是 Integer，它会生成 Integer 专用的机器码
        // 如果后来出现 String，它会去优化
        return ((Integer) a).intValue() + ((Integer) b).intValue();
    }
}

解释：
上面main方法中的模拟，尽管不是一个严谨的JMH测试（JMH隔离了每个benchmark方法的JIT编译），但它直观地演示了JIT如何首先为MyCalculator.add方法进行Integer特化优化。然后，当add("hello", "world")被调用时，((Integer) a)的类型转换守卫会失败，触发去优化。之后再次调用Integer参数时，JIT可能已经回退到解释执行，或者重新编译了一个更通用的、带类型检查的版本，导致性能下降。

实际运行效果（JVM输出可能包含deoptimization字样）：
当你运行main方法，并带上JVM参数如-XX:+PrintCompilation -XX:+PrintGC -XX:+PrintDeoptimizations时，你可能会看到类似以下的信息（具体输出取决于JVM版本和运行环境）：

--- JIT Warmup (Integer only) ---
... (JVM Compilation messages for MyCalculator.add, possibly showing type specialization) ...
Integer only calls (1M): X.XXX ms (e.g., 5-10 ms)

--- Introducing String (Deoptimization likely) ---
... (JVM Deoptimization messages for MyCalculator.add, indicating assumption failure) ...
... (Possibly recompilation messages for MyCalculator.add, but now for polymorphic case) ...
Mixed type calls (Integer after String, 1M): Y.YYY ms (e.g., 50-100 ms, significantly higher)

你会观察到第二次Integer调用循环的耗时显著增加，这正是去优化导致性能下降的体现。

示例：JavaScript (V8引擎) 中的隐藏类与类型反馈

在JavaScript这样动态类型的语言中，V8引擎通过隐藏类（Hidden Classes）和内联缓存（Inline Caches）来实现高性能。参数类型变化对V8的影响尤为剧烈。

function calculateSum(a, b) {
  return a + b;
}

// JIT 预热阶段：始终传入数字
for (let i = 0; i < 100_000; i++) {
  calculateSum(i, i + 1);
}

// 测量纯数字调用的性能
console.time("Numbers only");
for (let i = 0; i < 1_000_000; i++) {
  calculateSum(i, i + 1);
}
console.timeEnd("Numbers only"); // 应该非常快

// 引入类型变化：传入字符串
calculateSum("hello", "world"); // 第一次传入字符串，触发去优化！
calculateSum("foo", "bar");     // 再次传入字符串

// 测量混合类型后的数字调用性能
console.time("Numbers after strings");
for (let i = 0; i < 1_000_000; i++) {
  calculateSum(i, i + 1);
}
console.timeEnd("Numbers after strings"); // 可能会明显变慢

V8中的机制：

隐藏类：V8为每个对象在运行时创建“隐藏类”，记录对象的结构（属性名称和类型）。当calculateSum的参数a和b始终是数字时，V8会生成高度优化的机器码，直接操作这些数字（通常是Smi，即小整数）。
内联缓存（IC）：a + b这个操作符会有一个IC。在最初，IC会记录a和b都是数字，并直接跳转到数字加法的机器码。
类型变化：当calculateSum("hello", "world")被调用时，a和b变成了字符串。IC发现类型不匹配，JIT的数字加法机器码失效。
去优化：V8会去优化calculateSum函数。它会回退到通用代码，或者重新编译一个更保守的版本，这个版本需要进行运行时类型检查，判断a和b是数字还是字符串，然后执行不同的操作（数字加法或字符串拼接）。
性能下降：随后的数字调用将不再能享受到之前直接的数字加法优化，因为它们现在需要经过类型检查和分支，导致性能下降。

Python (PyPy为例) 中的类型特化

虽然CPython解释器没有JIT，但像PyPy这样的JIT实现，也面临同样的问题。

def process_data(data):
    return data * 2

# PyPy 预热：处理整数
for i in range(100_000):
    process_data(i)

import time

start_time = time.perf_counter()
for i in range(1_000_000):
    process_data(i)
end_time = time.perf_counter()
print(f"Numbers only: {(end_time - start_time) * 1000:.2f} ms")

# 引入类型变化
process_data("hello")
process_data("world")

start_time = time.perf_counter()
for i in range(1_000_000):
    process_data(i)
end_time = time.perf_counter()
print(f"Numbers after strings: {(end_time - start_time) * 1000:.2f} ms")

PyPy机制：

PyPy的JIT会观察到process_data总是接收整数，于是它会生成直接的整数乘法机器码。
当传入"hello"时，data * 2操作的语义完全改变（字符串重复），JIT的整数乘法代码失效。
PyPy会去优化process_data，并重新编译一个版本，这个版本必须在运行时检查data的类型，然后执行相应的操作。

缓解策略与最佳实践

理解了参数类型变化对JIT性能的巨大影响后，我们就能有针对性地编写代码，避免陷入去优化的陷阱。

保持热点代码的类型稳定：
- 最核心的原则：在程序的性能关键路径（hot path）中，尽量确保传递给函数或方法的参数类型保持一致。
- 避免泛泛的Object参数：如果一个方法在绝大多数情况下都处理特定类型，应尽量避免使用Object作为参数类型，而是使用更具体的类型。例如，在Java中，void process(int i)优于void process(Integer i)，void process(Integer i)优于void process(Object o)。
使用方法重载（Overloading）：
- 对于静态类型语言，如果一个方法需要处理几种不同的类型，并且这些类型有不同的处理逻辑，使用方法重载是最佳实践。
```
// 优于一个接受 Object 的方法内部做大量 instanceof 判断
public void process(int i) { /* optimized for int */ }
public void process(String s) { /* optimized for String */ }
```
  这样JIT可以为每个重载版本生成高度特化的机器码，而不会因为类型变化而导致去优化。
限制多态调用的范围：
- 如果必须使用多态（例如，通过接口或抽象类），尽量将多态调用限制在少数几种类型上。
- 避免“Megamorphic”调用点，即一个调用点涉及十几种甚至更多不同类型的情况。JIT的内联缓存对少量类型有效，但类型过多时就会失效。
避免不必要的装箱/拆箱：
- 在Java和C#等语言中，原始类型和包装类之间的转换（如int到Integer）会创建新的对象，增加内存开销和GC压力。JIT会尝试消除这些操作，但类型的不稳定性会使其失效。
- 例如，避免将int频繁地存入List<Object>中，如果可能，使用List<Integer>，甚至int[]。
设计时考虑JIT行为：
- 在编写高性能代码时，脑海中要有一个“JIT模型”。思考JIT会如何优化你的代码，哪些地方可能会因为运行时行为变化而导致优化失效。
- 对于动态语言，理解其引擎（如V8的隐藏类、类型反馈）的工作原理，有助于编写JIT友好的代码。
使用性能分析工具：
- 利用JIT编译器提供的诊断工具（如JVM的-XX:+PrintCompilation, -XX:+PrintDeoptimizations, -XX:+PrintGC；V8的--trace-deopt）来识别去优化热点。
- 专业的性能分析器（如Java的Async-Profiler, JProfiler, VisualVM；Node.js的perf）可以帮助你找到实际的瓶颈和去优化事件。
微服务与模块化：
- 将大型复杂逻辑拆分为更小的、职责单一的方法或类。这有助于JIT更好地识别和优化“纯粹”的、类型稳定的热点代码。

结论

JIT去优化，特别是由于参数类型变化导致的去优化，是现代高性能编程中一个隐蔽而强大的性能杀手。它悄无声息地侵蚀着JIT编译器为我们带来的巨大性能红利，将精心优化的机器码打回原形。理解这一机制的深层原理，包括JIT的类型特化、内联缓存、机器码生成细节以及去优化过程本身的开销，对于编写高效、稳定的应用程序至关重要。

通过遵循类型稳定性、合理使用重载、避免过度泛化以及利用性能工具进行诊断等最佳实践，我们可以有效地减少去优化的发生，确保JIT编译器能够持续为我们的代码提供极致的性能。在追求高性能的道路上，深入理解JIT的“喜怒哀乐”是每一位编程专家不可或缺的技能。