06、JVM实战：Slot变量槽、操作数栈、代码追踪、栈顶缓存技术-程序员江小北

一、Slot变量槽的理解

参数值的存放总是在局部变量数组的index0开始，到数组长度-1的索引结束。

局部变量表，最基本的存储单元是slot（变量槽)

局部变量表中存放编译期可知的各种基本数据类型(8种)，引用类型(reference), returnAddress类型的变量。

在局部变量表里，32位以内的类型只占用一个slot(包括returnAddress类型)，64位的类型(long和double)占用两个slot。

byte 、short 、 char在存储前被转换为int，boolean也被转换为int，0表示false ，非o表示true。
long和double 则占据两个slot。

Slot的重复利用

栈帧中的局部变量表中的槽位是可以重用的，如果一个局部变量过了其作用域，那么在其作用域之后申明的新的局部变量就很有可能会复用过期局部变量的槽位，从而达到节省资源的目的。

public class SlotTest {
    public void localVal1() {
        int a = 0;
        System.out.println(a);
        int b = 0;
    }

    public void localVal2() {
        {
            int a = 0;
            System.out.println(a);
        }
        // 此时b就会复用a的槽位
        int b = 0;
    }
}

二、静态变量与局部变量的对比

参数表分配完毕之后，再根据方法体内定义的变量的顺序和作用域分配。

我们知道类变量表有两次初始化的机会，第一次是在“准备阶段”，执行系统初始化，对类变量设置零值，另一次则是在“初始化”阶段，赋予程序员在代码中定义的初始值。

和类变量初始化不同的是，局部变量表不存在系统初始化的过程，这意味着一旦定义了局部变量则必须人为的初始化，否则无法使用。

    public void test(){
        int i;
        System.out.println(i);
    }

这个代码是错误的，没有赋值不能使用。

补充说明

在栈帧中，与性能调优关系最为密切的部分就是前面提到的局部变量表。在方法执行时，虚拟机使用局部变量表完成方法的传递。

局部变量表中的变量也是重要的垃圾回收根节点，只要被局部变量表中直接或间接引用的对象都不会被回收。

三、操作数栈

每一个独立的栈帧中除了包含局部变量表以外，还包含一个后进先出(Last-In-First-out）的操作数栈，也可以称之为表达式栈(Expression stack) 。

操作数栈，在方法执行过程中，根据字节码指令，往栈中写入数据或提取数据，即入栈(push)/出栈(pop)。

某些字节码指令将值压入操作数栈，其余的字节码指令将操作数取出栈。使用它们后再把结果压入栈。
比如:执行复制、交换、求和等操作

操作数栈，主要用于保存计算过程的中间结果，同时作为计算过程中变量临时的存储空间。

操作数栈就是JVM执行引擎的一个工作区，当一个方法刚开始执行的时候，一个新的栈帧也会随之被创建出来，这个方法的操作数栈是空的。

每一个操作数栈都会拥有一个明确的栈深度用于存储数值，其所需的最大深度在编译期就定义好了，保存在方法的code属性中，为max_stack的值。

栈中的任何一个元素都是可以任意的Java数据类型。

32bit的类型占用一个栈单位深度
64bit的类型占用两个栈单位深度

操作数栈并非采用访问索引的方式来进行数据访问的，而是只能通过标准的入枝（push）和出栈（pop）操作来完成一次数据访问。

如果被调用的方法带有返回值的话，其返回值将会被压入当前栈帧的操作数栈中，并更新PC寄存器中下一条需要执行的字节码指令。

操作数栈中元素的数据类型必须与字节码指令的序列严格匹配，这由编译器在编译器期间进行验证，同时在类加载过程中的类检验阶段的数据流分析阶段要再次验证。

另外，我们说Java虚拟机的解释引擎是基于栈的执行引擎，其中的栈指的就是操作数栈。

四、代码追踪

五、栈顶缓存技术

前面提过，基于栈式架构的虚拟机所使用的零地址指令更加紧凑，但完成一项操作的时候必然需要使用更多的入栈和出栈指令，这同时也就意味着将需要更多的指令分派（instruction dispatch）次数和内存读/写次数。

由于操作数是存储在内存中的，因此频繁地执行内存读/写操作必然会影响执行速度。为了解决这个问题，HotSpot JVM的设计者们提出了栈顶缓存（Tos，Top-of-stack Cashing）技术，将栈顶元素全部缓存在物理cPu的寄存器中，以此降低对内存的读/写次数，提升执行引擎的执行效率。