Dalvik & ART

Dalvik

• 相对于大多数的虚拟机是基于堆栈实现的，Dalvik是基于寄存器。
  • 一般来说,基于堆栈的机器必须使用指令才能从堆栈上的加载和操作数据,因此,相对基于寄存器的机器，它们需要更多的指令才能实现相同的性能。但是基于寄存器机器上的指令必须经过编码,因此,它们的指令往往更大。
• Dalvik是即时编译（JIT）的，在程序运行的过程中，Dalvik虚拟机在不断的进行将字节码编译成机器码的工作。并且是每次运行都要转换，所以它的性能就非常的差。
• Dalvik使得在有限的内存中可以同时运行多个虚拟机的实例，并且实例都作为一个独立的Linux进程执行。这样的好处就是，独立的进程可以防止在虚拟机崩溃的时候所有程序都被关闭。
• JIT的引入使得dalvik提升了3~6倍的性能

ART

• Android5.0全面支持
• 预编译（AOT,Ahead-Of-Time），引入了AOT这种预编译技术，在应用程序安装的过程中，ART就已经将所有的字节码重新编译成了机器码。应用程序运行过程中无需进行实时的编译工作，只需要进行直接调用。
  • ART极大的提高了应用程序的运行效率，同时也减少了手机的电量消耗，提高了移动设备的续航能力，在垃圾回收等机制上也有了较大的提升。
  • 机器码占用的存储空间更大，字节码变为机器码之后，可能会增加10%-20%
  • 应用的安装时间会变长

两点提升

提高了内存使用和减少了碎片化

Dalvik采用的是Mark and Sweep算法来进行内存的回收，导致内存碎片化严重，并且降低了内存的使用率。

在art中，它将java分了一块空间命名为Large-Object-Space，这块内存空间的引入用来专门存放large object。同时art又引入了moving collector的技术，即将不连续的物理内存块进行对齐.对齐了后内存碎片化就得到了很好的解决。Large-Object-Space的引入一是因为moving collector对大块内存的位移时间成本太高，而且提高内存的利用率。

GC性能的提升

Dalvik存在的问题：

• GC时挂起所有线程
• 内存碎片化严重，大而连续的空间紧张

之所以要挂起所有线程是确保所有程序没有进行任何变更，与此同时GC会隐藏所有处理过的对象，最终，确保标记了所有需要回收的对象后，GC才会恢复所有线程，并释放空间。

ART的提升：

• 如何解决GC挂去所有线程？
  • 在ART中GC会要求程序在分配空间的时候标记自身的堆栈，这个过程非常短，从而不需要挂去所有线程；
• 如何解决大的空间紧张的需求？
  • ART里会有一个独立的LOS（large object sapce）供大空间使用，从而提高了GC的管理效率和整体性能。
• 如何解决碎片化，内存使用率低的问题？
  • 在ART里还会有一个moving collector来压缩活动对象(绿色方块)，使得内存空间更加紧凑。