如何避免warm up现象？

[size=large][color=blue]1. warm up会有什么影响？[/color][/size]

·这也是我为什么要讲这个话题的原因。主要是因为我们经常自己写代码测试某些方法的性能（[url=http://baike.baidu.com/view/1854349.htm]基准测试[/url]），发现每次运行的时间都不一样，甚至方法的顺序，方法的大小，测试结果也可能会不一样。

·影响基准测试结果的因素有很多：比如硬件配置：单核，双核，内存大小；jvm机制：执行方式，堆管理（GC），hotspot优化策略，并发等。

·我们要尽量减少这些因素的干扰，其中warm up现象就是一个要避免的。

[size=large][color=blue]2. 那什么是warm up现象？[/color][/size]

·中文说法--预热。为什么会有预热现象了？先说说jvm几种执行方式。

·jvm有四种执行方式：解释执行，编译执行，动态优化执行（自适应优化），芯片级直接执行。

·动态优化执行：虚拟机开始对所有代码都是解释运行，但是它会监视代码的执行情况，找出频繁执行的代码，然后编译成本地代码，同时采取一些策略优化编译后的代码。这个执行时编译的过程也叫动态编译或即时编译。

·sun hotspot jvm采用的就是动态编译方式（SUN的JDK版本从1.3.1开始运用HotSpot虚拟机）。

·那么解释执行代码，直到将程序编译成本地代码，这个过程可以理解为jvm warm up。

[size=large][color=blue]3. 怎么避免warm up带来的影响了？ [/color][/size]

[b]·方法一：jvm参数设置[/b]

-XX:CompileThreshold=10000：参数意思：通过JIT编译器，将方法编译成机器码的阀值，可以理解为调用方法的次数。client模式默认1500，server模式默认10000。

有些资料建议指定为1，第一次运行的时候就编译成本地代码。这样会达到预期的效果吗？

我们先看几个例子：（我们通过参数 -XX:+PrintCompilation往stdout打印方法被JIT编译时的信息来观察JNI的过程）

A）XX:CompileThreshold=1；调用iteratorloop方法10000次，编译信息：

·输出了很多编译信息，但是并没有编译iteratorloop方法

B）XX:CompileThreshold=1；调用iteratorloop方法100000次，编译信息：

·编译了iteratorloop方法（第三行信息，只拷贝了一部分）

C）XX:CompileThreshold=1500；调用iteratorloop方法1499次，编译信息：

·只打印了三次编译信息，没有编译iteratorloop方法。

D）XX:CompileThreshold=1500；调用iteratorloop方法1500次，编译信息：

·编译了iteratorloop方法（第四行信息）

【结论】

·CompileThreshold=1，遍历10000次后才可能发生编译；CompileThreshold=1500，编译的方法少，并且遍历1500次时，iteratorloop被编译执行了。

·jvm执行程序的时候，本身会调用很多方法（从打印出的编译信息可以看出），所以你想测试的方法不一定是执行频率最高的方法，这完全取决于jvm的hotspot策略。或者说CompileThreshold只是个先决条件，达到了这个值，不一定就会马上编译，虚拟机中会采取策略选择它所认为的当前hotspot编译成本地方法。

[b]·方法二：先执行测试方法N次；然后在测试某方法执行时间。[/b]

·配合方法一：先预设CompileThreshold一个阀值，并通过PrintCompilation确认程序执行指定N次后会编译成本地代码。

{参考资料}

[url=http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/552]大方法的执行性能与调优过程小记[/url]

[url=http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-benchmark1.html]健壮的 Java 基准测试，第 1 部分: 问题[/url]

[url=http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-benchmark2/index.html]健壮的 Java 基准测试，第 2 部分: 统计和解决方案[/url]

[url=http://www.infoq.com/cn/articles/java-threading-optimizations-p2]Java 6中的线程优化真的有效么[/url]