J SE （代号 Mustang野马）主要设计原则之一就是提升J SE的性能和扩展能力 主要通过最大程度提升运行效率 更好的垃圾收集和一些客户端性能来达到
偏向锁（Biased locking）
Java 以前加锁操作都会导致一次原子CAS（Compare And Set）操作 CAS操作是比较耗时的 即使这个锁上实际上没有冲突 只被一个线程拥有 也会带来较大开销 为解决这一问题 Java 中引入偏向锁技术 即一个锁偏向于第一个加锁的线程 该线程后续加锁操作不需要同步 大概的实现如下 一个锁最初为NEUTRAL状态 当第一个线程加锁时 将该锁的状态修改为BIASED 并记录线程ID 当这一线程进行后续加锁操作时 若发现状态是BIASED并且线程ID是当前线程ID 则只设置一下加锁标志 不需要进行CAS操作 其它线程若要加这个锁 需要使用CAS操作将状态替换为REVOKE 并等待加锁标志清零 以后该锁的状态就变成 DEFAULT 常用旧的算法处理 这一功能可用 XX UseBiasedLocking命令禁止
锁粗化（Lock coarsening）
如果一段代码经常性的加锁和解锁 在解锁与下次加锁之间又没干什么事情 则可以将多次加加锁解锁操作合并成一对 这一功能可用 XX EliminateLocks禁止
自适应自旋（Adaptive spinning）
一般在多CPU的机器上加锁实现都会包含一个短期的自旋过程 自旋的次数不太好决定 自旋少了会导致线程被挂起和上下文切换增加 自旋多了耗CPU 为此Java 中引入自适应自旋技术 即根据一个锁最近自旋加锁成功概率动态调整自旋次数
常用大内存分布的堆（large page heap）
在大内分页是x /amd 架构上用来减小TLB（虚拟地址到物理地址翻译缓存）大小的TLB失配率 Java 中的内存堆可以使用这一技术
提高数组拷贝性能
对每种类型大小写一个定制的汇编数组拷贝程序
后台进行代码优化
Background Compilation in HotSpot&# ; Client Compiler 后台进行代码优化
线性扫描寄存器分配算法（Linear Scan Register Allocation）
一种新的寄存器分配策略 基于SSA（static single assignment） 性能提高 %左右 常用的寄存器分配算法将寄存器分配看作图着色问题 时间复杂度是O（n^ ） 不适用于Java的JIT编译 原来的JVM里是根据一些本地启发式规则来分配寄存器 效果不太好 Java 中使用的线性扫描寄存器算法能够达到与图颜色算法相似的效果 并且时间复杂度是线性的
并行缩并垃圾收集器（Parallel Compaction Collector）
进行Full GC时使用并行垃圾收集（JDK 里原来非Full GC是并行的但Full GC是串行的） 使用 XX +UseParallelOldGC开启这一功能
并行低停顿垃圾收集器（Concurrent Low Pause Collector）
显式调用gc（如System gc）时也可以并行进行标记 清扫式垃圾收集 使用 XX +ExplicitGCInvokesConcurrent开启
Ergonomics in the Java Virtual Machine
自动调整垃圾收集策略 堆大小等配置 这一功能在JDK 中加入 JDK 中得到显著增强 SPECjbb 性能提高 %
boot类装载器的优化
jre中增加一个描述package所在jar文件的元索引文件 加快classloader加载类性能 提高桌面Java应用启动速度（+ %） 内存占用也减少了 %
图形程序优化
在jvm启动之前显示splash
lishixinzhi/Article/program/Java/JSP/201311/19509