上一篇文章我们已经讲述了JIT编译器的基本原理，今天我们看一下HotSpot虚拟机中具体的编译器。

C1编译器启动速度快，但是性能相比较Server Compiler相对来说会差一些，下面我们主要看一下C1编译器的具体步骤。

C1编译器会基于字节码完成部分优化，如：方法内联、常量传播。

方法内联是后面编译过程优化的关键前提。

C1编译器将字节码构造成一种高级代码表示(HIR)，HIR使用静态单分配(SSA)的形式来代表代码值。

通过借助HIR我们可以实现冗余代码消除、死代码删除等编译优化工作，SSA的每个变量只能被赋值一次，并且只有当变量被赋值后才能使用。

上述代码可以很容易发现a=1这一行是多余的，但是如果编译器基于字节码并不容易发现，需要借助数据流分析从后往前依次确认哪些变量的值被覆盖掉，但是借助SSA，编译器很容易识别冗余赋值，SSA的伪代码如下：

借助SSA中变量的特性，原来的对a变量赋值2次转变成了对a_1、a_2变量分别赋值一次，编译器可以很容易可以发现a_1变量在赋值以后没有被使用，然后对这一行进行删除，避免多余的赋值操作。

除了进行冗余删除的优化以外，该阶段也会进行空值检查消除、范围检查消除等优化构成。

在构造出HIR，并且对代码优化过后，会将HIR转换成低级中间表示(LIR)，LIR的表现形式也是SSA。

在LIR的基础上会进行寄存器分配、窥孔优化等操作，最终生成机器代码。

Server Compiler关注的是编译耗时较长的全局优化，甚至还会根据程序运行时收集到的信息进行不可靠的激进优化。Server Compiler通常比Client Compiler启动时间长，适合用于长时间在后台运行的程序(Web服务)。

Sever Compiler几乎会执行所有经典的优化工作，如：无用代码消除、循环展开、循环表达式外提、消除公共子表达式、常量传播、基本块重排序、Java语言紧密相关的优化技术(范围检查消除、空值检查消除)、分支频率预测等。

Graal编译器是JDK 9中的编译器，相比C2编译器，Graal有以下特性：

Graal比C2更加青睐于分支预测，选择性的编译一些运行概率较大的分支

更深层次的优化，如虚函数的内联、部分逃逸分析等

C2编译器在编译优化时，使用一种控制流与数据流结合的图数据结构，成为Ideal Graph。

Ideal Graph在解析字节码的时候，根据字节码的指令向一个空的Graph中添加节点，该节点通常对应一个指令块，每个指令块包含多条相关联的指令，JVM会利用优化技术对这些指令进行优化，比如上文中提到的一些优化以及Global Value Numbering、常量折叠等，解析结束后，还会删除死代码。

生成Ideal Graph以后，JVM会判断此时有没有全局优化的必要，如果有必要，则进行优化，否则跳过。

Ideal Graph最终会被转换成更接近机器层面的MachNode Graph，然后进行寄存器的分配、窥孔优化，最终生成机器代码。

Ideal Graph采用的是Sea-of-Nodes中间表达形式，同样也是SSA形式的，最大特点就是去除了变量的概念，直接采用值来进行运算。

红色加粗线条为控制流，蓝色线条为数据流，其他颜色的线条则是特殊的控制流或者数据流。控制流连接的是固定节点，其他的则是浮动节点(浮动节点只要能满足数据依赖关系，可以放在不同位置的节点，浮动节点变动的过程称为Schedule)。

Ideal Graph是SSA IR，由于Ideal Graph没有变量的概念，不同的执行路径可能会对同一变量设置不同的值，因此需要解决根据不同的路径，读取不同的值。

为了达到上述目的，引入了Phi And Region Node的概念，可以根据不同的执行路径选择不同的值。

GVN会为每一个计算的值分配一个唯一编号，通过GVN可以消除等价计算的指令。

GVN计算a=1时假设得到编号1，计算b=2时得到编号2，计算c = a + b时得到编号3，这些编号存放在Hash表中，在计算 d = a + b时，发现a + b已经在Hash表中存在，就不会再进行计算，直接从Hash表中取出计算过的值，最后的e=d也可以从Hash表中查得进行复用。

方法内联是指在编译过程中遇到方法调用时，将目标方法的方法体纳入编译范围之中，并取代方法调用的优化手段。方法内联可以避免栈帧的入栈和出栈。

逃逸分析是一种确定指针动态范围的静态分析，分析程序中哪些地方可以访问到对象指针。即时编译器会对对象进行逃逸分析，如果对象没有发生逃逸，则可以进行栈上分配(标量替换)，锁消除等优化操作。

Java对象通常都会在堆上分配，堆上分配的对象如果回收则需要垃圾回收器的接入。假设一个对象经过逃逸分析只可能被当前线程进行访问(线程安全)，则该对象则可以直接分配在栈上，分配在栈上可以随着栈帧的弹出被销毁，不需要垃圾回收器的介入。

Java的栈上分配采用标量替换的方式，标量是存储一个值的变量，例如基本类型。编译器会把一个对象中的聚合量(多个实例字段)分解成多个标量在栈上分配。

本期的JIT即时编译器介绍到这，我是shysh95，长按识别或者扫码关注微信公众号，我们下期再见！！！

1.一组子宫内膜分泌期不同时间点的标志分子，其特征在于，标志分子包括差异表达蛋白和磷酸化修饰位点，具体如下：

(1)lh_5与lh_2两组内膜间的差异表达蛋白和磷酸化修饰位点

2)差异磷酸化修饰位点

(2)lh_7与lh_5两组内膜间的差异表达蛋白和磷酸化修饰位点

2)差异磷酸化修饰位点

(3)lh_9与lh_7两组内膜间的差异表达蛋白和磷酸化修饰位点

2)差异磷酸化修饰位点

(4)lh_10与lh_9两组内膜间的差异表达蛋白和磷酸化修饰位点

2)差异磷酸化修饰位点

(5)lh_12与lh_10两组内膜间的差异表达蛋白和磷酸化修饰位点

2)、差异磷酸化修饰位点

2.一种如权利要求1所述的标志分子的筛选方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

(1)蛋白质谱所用样本的制备和上机

将样品从冷冻取出，称取适量组织样品至液氮预冷的研钵中，加液氮充分研磨至粉末,各组分别加入裂解缓冲液进行超声裂解，去除细胞碎片，上清液转移至新的离心管，然后进行蛋白浓度测定；

将步骤1)中各样品蛋白取等量进行酶解，用裂解液将体积调整至一致，缓慢加入tca，涡旋混匀，离心并弃上清，用预冷的丙酮洗涤沉淀，晾干沉淀后加入teab，超声打散沉淀，加入胰蛋白酶，酶解过夜，加入二硫苏糖醇(dtt)使其终浓度为2-8mm，50-60℃还原20-40min，之后加入碘乙酰胺(iaa)使其终浓度为5-20mm，室温避光孵育；

3)针对磷酸化修饰蛋白组学，进行修饰富集

将步骤2)获得的肽段溶解在富集缓冲液的溶液中，转移上清液至提前洗涤好的imac材料中，放置于旋转摇床上温和摇晃孵育，孵育结束后依次使用缓冲溶液50％乙腈/0.5％乙酸和30％乙腈/0.1％三氟乙酸洗涤材料1-5次，最后使用氨水洗脱磷酸肽，收集洗脱液并真空冷冻抽干，抽干后除盐，真空冷冻抽干后供液质联用分析；

4)液相色谱-质谱联用分析

将步骤3)制得的肽段用液相色谱流动相a相溶解后使用nanoelute超高效液相系统进行分离；

检索二级质谱数据并设置检索参数；

(2)生物信息学分析，使用kegg通路数据库对基因和蛋白通路进行注释。

3.一种如权利要求2所述的标志分子，其特征在于，具体如下：

步骤(1)-1)中裂解液包含1％tritonx-100，1％蛋白酶抑制剂，1％磷酸酶抑制剂；

步骤(1)-1)中所述样品与裂解液的体积比为1:4；

步骤(1)-2)中所述加入胰蛋白酶的比例为1：50；

步骤(1)-2)中所述二硫苏糖醇(dtt)的终浓度为5mm；

步骤(1)-2)中所述的还原条件为：56℃还原30min；

步骤(1)-2)中所述的室温避光孵育的时间为15分钟；

步骤(1)-3)中所述的富集缓冲液的溶液具体为50％乙腈/0.5％乙酸；

步骤(1)-3)中所述的氨水浓度(质量百分比)为10％；

步骤(1)-4)中所述的流动相a为含0.1％甲酸和2％乙腈的水溶液，流动相b为含0.1％甲酸和100％乙腈溶液；

步骤(1)-4)中所述的肽段经由超高效液相系统分离后被注入capillary离子源中进行电离然后进tims-tofpro质谱进行分析，离子源电压设置为2.0kv，肽段母离子及其二级碎片都使用高分辨的tof进行检测和分析，二级质谱扫描范围设置为100-1700，数据采集模式使用平行累积串行碎裂(pasef)模式，一张一级质谱采集后进行10次pasef模式采集母离子电荷数在0-5范围内的二级谱图，串联质谱扫描的动态排除时间设置为30s秒避免母离子的重复扫描；

步骤(1)-5)中所述的设置检索参数，用二级质谱数据使用maxquant1.6.6.0进行检索，检索参数设置：数据库为homo_sapiens_条序列)，添加了反库以计算随机匹配造成的假阳性率(fdr)，并且在数据库中加入常见的污染库，用于消除鉴定结果中污染蛋白的影响；

酶切方式设置为trypsin/p；漏切位点数设为2；肽段最小长度设置为7个氨基酸残基；肽段最大修饰数设为5；firstsearch和mainsearch的一级母离子质量误差容忍度分别设为20.0ppm和20ppm，二级碎片离子的质量误差容忍度为20.0ppm；

步骤(2)所述的对基因和蛋白通路进行注释，具体使用kegg在线服务工具kaas对提交的基因和蛋白进行注释，之后通过keggmapper将注释过的基因和蛋白匹配入数据库中相应的通路中；kegg数据库被用于通路的富集分析；费歇尔精确双端检验方法被用于检验差异表达基因和蛋白，通路富集检验p-value值小于0.05被认为是显著的，最后根据kegg网站通路层级分类方法将这些通路进行分类。

本发明公开了人子宫内膜组织分泌期不同时间点(包括分泌早、中和晚期：LH_2、LH_5、LH_7、LH_9、LH10和LH_12，注射hCG当日计为LH_0)的蛋白提取和处理过程，并进行蛋白质谱和磷酸化修饰质谱，获得分泌期不同时间点的分子表达模式，该分子表达模式可为进一步了解人子宫内膜组织分泌期动态变化提供依据，并有利于子宫内膜植入窗口期的判断和指导辅助生殖技术中的胚胎移植时间。

技术研发人员：颜桂军;孙海翔;刘洋;曹志文;李东
受保护的技术使用者：南京鼓楼医院