3.编译语言&解释语言
编译语言
我们熟知的C/C++语言，是编译语言，即程序员编译之后可以一步到位（编译成机器码），可以被CPU直接解读并执行。
可能有人会问，既然上文中说过字节码有种种好处，为什么不使用字节码呢？
这是因为每种编程语言设计的初衷不同,有些是为了跨平台而设计的，如Java，但有些是针对某个指定机器或某批指定型号的机器设计的。
举个🌰，苹果公司开发的OC语言和Swift语言，就是针对自家产品设计的，我才不管你其他人的产品呢。所以OC或Swift语言设计初衷之一就是快，可直接编译为机器码使iPhone或iPad解读并执行。这也是为什么苹果手机的应用比安卓手机应用大的主要原因。这更是为什么苹果手机更流畅的原因之一！(没有中间商赚差价)
编译-解释语言
拿开发Android的语言Java为例，Java是编译-解释语言,即程序员编译之后不可以直接编译为机器码，而是会编译成字节码(在Java程序中为.class文件，在Android程序中为.dex文件)。然后我们需要将字节码再解释成机器码,使之能被CPU解读。
这第二次解释，即从字节码解释成机器码的过程，是程序安装或运行后，在Java虚拟机中实现的。
二、造成卡顿的三大因素
今年最新的Android版本已经是10了，其实在这两年关于Android手机卡顿的声音已经慢慢低了下去，取而代之的是流畅如iOS之类的声音。
但是诸如超过iOS的话，还比较少，其实是因为Android有卡顿有三大历史原因。起步就比iOS低。
1.虚拟机——解释过程慢
通过上文描述，我们可以知道，iOS之所以不卡是因为他一步到位，省略了中间解释的步骤，直接跟硬件层进行通信。而Android由于没有一步到位，每次执行都需要实时解释成机器码，所以性能较iOS明显低下。
我们已经明确知道了字节码（中间商）是造成卡顿的主要元凶之一，我们可否像iOS那样扔掉字节码，直接一步到位呢？
明显不能，因为iOS搞来搞去就那么几个机型。反观Android方面，光手机就有无数种机型，无数种CPU架构/型号，更别提什么平板，车载等其他设备了。有那么多类型的硬件设备代表着就有非常多不同的硬件架构，每种架构都有自己对应的机器码解释规则。显然像iOS那样一步到位是不现实的。
那怎么办呢？既然扔不掉字节码这个中间商，那我们只能剥削他咯，让整个解释的过程快一点，再快一点。而解释所在的“工厂”在虚拟机内。
接下来就是伟大的Android虚拟机进化之路！
① Andorid 1.0 Dalvik(DVM)+解释器
DVM是Google开发的Android平台虚拟机,可读取.dex的字节码。 上文中所说的从字节码解释成机器码的过程在Java虚拟机中，在Android平台中虚拟机指的就是这个DVM。 在Android1.0时期，程序一边运行，DVM中的解释器（翻译机）一边解释字节码。 可想而知，这样效率绝对低下。一个字，卡。
② Android 2.2 DVM+JIT
其实解决DVM的问题思路很清楚，我们在程序某个功能运行前就解释就可以了。
在Android2.2时期，聪明的谷歌引入了JIT(Just In Time)机制，直译就是即时编译。
举个🌰，我经常去一家餐馆吃饭，老板已经知道我想吃什么菜了，在我到之前就把菜准备好了，这样我就省去了等菜的时间。
JIT就相当于这个聪明的老板，它会在手机打开APP时，将用户经常使用的功能记下来。当用户打开APP的时候立马将这些内容编译出来，这样当用户打开这些内容时，JIT已经将’菜’准备好了。这样就提高了整体效率。
虽然JIT挺聪明的，且总体思路清晰理想丰满，但现实是仍然卡的要死。
存在的问题：
打开APP的时候会变慢每次打开APP都要重复劳动，不能一劳永逸。如果我突然点了一盘之前从来没点过的菜，那我只好等菜了，所以如果用户打开了JIT没有准备好的’菜’，就只能等DVM中的解释器去边执行边解释了。
③ Android 5.0 ART+AOT
聪明的谷歌又想到个方法，既然我们能在打开APP的时候将字节码编译成机器码，那么我们何不在APP安装的时候就把字节码编译成机器码呢？这样每次打开APP也不用重复劳动了，一劳永逸。
这确实是个思路，于是谷歌推出了ART来替代DVM，ART全称Android Runtime，它在DVM的基础上做了一些优化，它在应用被安装的时候就将应用编译成机器码,这个过程称为AOT(Ahead-Of-Time)，即预编译。
但是问题又来了，打开APP是不卡了，但是安装APP慢的要死，可能有人会说，一个APP又不是会频繁安装，可以牺牲下这点时间。 但是不好意思，安卓手机每次OTA启动（即系统版本更新或刷机后）都会重新安装所有APP，无奈吧！绝望吧！对，还记得那两年，被安卓版本更新所支配的恐惧吗！
④ Android 7.0 混合编译
谷歌最终祭出了终极大招，DVM+JIT不好，ART+AOT又不好。行，我把他们都混合起来，那总可以了吧！
于是谷歌在Android7.0的时候，发布了混合编译。 即安装时先不编译成机器码，在手机不被使用的时候，AOT偷偷的把能编译成机器码的那部分代码编译了（至于什么是能编译的部分，下文字节码的编译模板详述）。其实就是把之前APP安装时候干的活偷偷的在手机空的时候干了。
如果来不及编译的话，再把JIT和解释器这对难兄难弟叫起来，让他们去编译或实时解释。
不得不佩服谷歌这粗暴的解决问题的方式，这样一来确实Android手机从万年卡顿慢慢的坑中出来了。
⑤ Android 8.0 改进解释器
在Android8.0时期，谷歌又盯上了解释器，其实纵观上面的问题，根源就是这个解释器解释的太慢了！（什么JIT,AOT,老夫解释只有一个字，快）那我们何不让这个解释器解释的快一点呢？ 于是谷歌改进了解释器，解释模式执行效率大大提升。
⑥ Android 9.0 改进编译模板
这个点会在下文字节码的编译模板中详述。
这边简单而言就是，在Android9.0上提供了预先放置热点代码的方式，应用在安装的时候就能知道常用代码会被提前编译。（借用知乎@weishu大神的原话）
2.JNI——Java和C互相调用慢
JNI又称为 Java Native Interface，翻译过来就是Java原生接口，就是用来跟C/C++代码交互的。
如果不做Android开发的可能不知道，Android项目里的代码除了Java,很有可能还有部分C语言的代码。
这个时候有个严重的问题，首先上图 (图片参考方舟编译器原理PPT)：
在开发阶段Java源代码在开发阶段打包成.dex文件，C语言直接就是.so库，因为C语言本身就是编译语言。
在用户手机中，APK中的.dex文件（字节码）会被解释为.oat文件（机器码）运行在ART虚拟机中，.so库则为计算机可以直接运行的二进制代码（机器码），两份机器码要互相调用肯定是有开销的。
下面就来阐述下为什么两份机器码会不同。
这边需要深入理解字节码->机器码的编译过程，在图上虽然都被编译成了机器码，都能被硬件直接调用，但是两份机器码的性能，效率，实现方式相差甚多，这主要是由以下两个点造成的：
编程语言不同导致编译出的字节码不同导致编译出的机器码不同。
举个🌰，针对同样是静态语言的C和Java，对int a + b 的运算
C语言可以直接加载内存，在寄存器中计算，这是由于C语言是静态语言，a和b是确定的int对象。
在Java中虽然定义对象我们也要明确的指出对象的类型，例如int a = 0,但是Java拥有动态性，Java拥有反射，代理，谁也不敢保证a在被调用时还是int类型，所以Java的编译需要考虑上下文关系，即具体情况具体编译。
所以连字节码已经不同了，编译出的机器码肯定不同。
运行环境不同导致编译出的机器码不同
图中明显看到由Java编译而来的机器码包裹在ART中，ART全称Android RunTime，即安卓运行环境，跟虚拟机差不多是一个意思。而C语言所在的运行环境不在ART中。
RunTime提供了基本的输入输出或是内存管理等支持，如果要在两个不同的RunTime中互相调用，则必然有额外开销。
举个🌰，由于Java有GC（垃圾回收机制），在Java中的一个对象地址不是固定的，有可能被GC挪动了。即在ART环境中跑的机器码中的对象的地址不固定。可是C语言哪管那么多幺蛾子，C就直接问Java要一个对象的地址，但万一这个对象地址被挪动了，那就完蛋了。解决方案有两个：
把这个对象在C里再拷一份。很明显这造成了很大的开销。告诉ART，我要用这个对象了，GC这个对象的地址你不能动！你先一边呆着去。这样相对而言开销倒是小了，但如果这个地址如果一直不能被回收的话，可能造成OOM。
（此处参考知乎@张铎在华为公布的方舟编译器到底对安卓软件生态会有多大影响？中的回答）
3. 字节码的编译模板——未针对具体APP进行优化
我们举个🌰来理解编译模版，“Hello world”可以被翻译为“你好，世界”，同样也可以被翻译为“世界，你好”，这个差别就是编译模版不同导致的，
①. 统一的编译模版（vm模版）
字节码可以通过不同的编译模版被编译为机器码，而编译模版的不同将直接导致编译完后的机器码性能大相径庭。
在安卓中，ART有一套规定的，统一的编译模版，暂且称为VM模版，这套模版虽算不上差劲，但也算不上优秀。
因为它是谷歌爸爸搞出来的，肯定算不上差劲，但由于没有针对每一个APP进行特定的优化，所以也算不上优秀。
②. vm模版存在的问题
问题就存在于没有针对每一个APP进行优化。
在上文谷歌对于Android2.2的虚拟机优化中已经讲到过，那时候谷歌使用JIT将用户常用的功能记下来(热点代码)，当用户打开APP的时候立马将这些内容编译出来，即优先编译热点代码。
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