Kaffe在龙芯2E上的移植

为了在龙芯2E处理器上建立稳定的Java运行环境,丰富龙芯平台的上层软件库,以Kaffe这款开源Java虚拟机为移植对象,分析了其运行机制,确定了其代码结构中平台相关的3个主要模块:SysCallMethod、Trampoline和JTT,并结合龙芯2E处理器的特点,给出了相关模块的修改方案.最后用第三方的测试标准对移植后的虚拟机进行了测试,表明了移植的有效性.     

Dalvik虚拟机在龙芯平台上的移植与实现

在分析Dalvik虚拟机的结构和运行机制的基础上,针对龙芯处理器平台,研究移植Dalvik虚拟机的关键技术,描述Dalvik解释器的执行流程与方法调用过程中解释器栈帧的作用,实现可以完整运行Android系统的龙芯Dalvik虚拟机。对移植后的Dalvik虚拟机进行性能分析,并给出后续优化方案。     

面向龙芯平台的Android系统移植研究

在分析Android系统与龙芯平台架构的基础上,针对软硬件适配、虚拟机优化、编译器移植等关键技术进行了深入研究。在充分保持龙芯处理器性能的基础上,对Android系统源码进行了优化修改,实现了在龙芯平台完整运行Android Gingerbread系统,同时对移植系统中的Dalvik虚拟机的性能优化进行了测试验证。为其他版本Android系统在面向龙芯平台的移植方面提供了重要参考,具有很大应用价值。     

基于龙芯2号的Java虚拟机的移植与优化

Java语言作为一种跨平台的编程语言在企业应用开发、桌面应用开发及嵌入式开发上获得了广泛的应用。为了在龙芯上运行Java程序，将Sun HotSpot Java虚拟机移植到了Linux/龙芯2上，该文描述了移植过程中的主要工作、遇到的问题及解决的方法和优化工作。     

嵌入式系统中Java虚拟机的研究与移植

研究了Java平台的核心——虚拟机（JVM），主要分析了开放源码的Java虚拟机Kaffe的结构、运行机制，并针对特定的嵌入式应用，研究了将Kaffe移植到给定的处理器和操作系统之上的关键技术，给出了相应的移植方案，对Java虚拟机在嵌入式系统中的应用具有较大的指导意义。     

基于CK610的Dalvik虚拟机移植与优化

研究Android系统专属的Dalvik虚拟机,分析Dalvik虚拟机的解释器、本地方法桥以及C库在CK610平台上的移植与优化。基于Dalvik虚拟机解释器的字节码分发机制,提出一种改进型Threaded分发机制,并实现硬件平台定制型MInterp解释器,实验证明该 MInterp解释器能使Dalvik虚拟机的运行速度提升1倍以上。     

基于QEMU的虚拟可信平台模块的设计与实现

针对可信计算机系统信任链传递过程中的安全性缺陷,提出了在虚拟机中进行信任链传递的虚拟机穿越技术,并在QEMU虚拟机中实现了虚拟可信平台模块。虚拟可信平台模块通过采用信息代理的实现方式并利用虚拟机的封闭性和隔离性为可信计算机系统信任链传递提供了一个安全、高效和透明环境。通过KnoppixLinux分析和比较了QEMU虚拟机中实现的虚拟可信平台模块和Xen中基于可信平台模拟器的虚拟可信平台模块。     

Java虚拟机向ARM平台的移植

介绍Java虚拟机的概念,以常用的KVM为例,讲述了将Java虚拟机移植到ARM平台的方法,重点介绍了移植过程中的编译选项。     

MIPS目标平台CLDC的Java虚拟机移植

本文首先介绍Java虚拟机的概念、特征及发展现状,接着分析CLDC虚拟机的开源实现——phone ME Feature虚拟机的移植原理,重点分析CLDC虚拟机移植到基于MIPS架构的过程以及移植的验证,并对CLDC虚拟机的优化进行了探讨,最后展望CLDC虚拟机的未来发展。     

Dalvik在iOS上的移植

在分析Dalvik虚拟机体系结构设计的基础上,针对iOS平台研究了Dalvik移植过程中的几个关键技术,并在iOS平台上成功构建了基于Dlavik的JAVA运行环境,这对iOS手机与Android手机的跨平台应用开发具有重大应用价值。对移植后的Dalvik进行了性能分析,给出了结论,并给出了下一步的项目计划。     

Characterizing and optimizing Java-based HPC applications on Intel many-core architecture

The increasing demand for performance has stimulated the wide adoption of many-core accelerators like Intel^® Xeon Phi^TM Coprocessor, which is based on Intel’s Many Integrated Core architecture. While many HPC applications running in native mode have been tuned to run efficiently on Xeon Phi, it is still unclear how a managed runtime like JVM performs on such an architecture. In this paper, we present the first measurement study of a set of Java HPC applications on Xeon Phi under JVM. One key obstacle to the study is that there is currently little support of Java for Xeon Phi. This paper presents the result based on the first porting of OpenJDK platform to Xeon Phi, in which the HotSpot virtual machine acts as the kernel execution engine. The main difficulty includes the incompatibility between Xeon Phi ISA and the assembly library of Hotspot VM. By evaluating the multithreaded Java Grande benchmark suite and our ported Java Phoenix benchmarks, we quantitatively study the performance and scalability issues of JVM on Xeon Phi and draw several conclusions from the study. To fully utilize the vector computing capability and hide the significant memory access latency on the coprocessor, we present a semi-automatic vectorization scheme and software prefetching model in HotSpot. Together with 60 physical cores and tuning, our optimized JVM achieves averagely 2.7x and 3.5x speedup compared to Xeon CPU processor by using vectorization and prefetching accordingly. Our study also indicates that it is viable and potentially performance-beneficial to run applications written for such a managed runtime like JVM on Xeon Phi.     

64‐bit versus 32‐bit Virtual Machines for Java

The Java language is popular because of its platform independence, making it useful in a lot of technologies ranging from embedded devices to high‐performance systems. The platform‐independent property of Java, which is visible at the Java bytecode level, is only made possible thanks to the availability of a Virtual Machine (VM), which needs to be designed specifically for each underlying hardware platform. More specifically, the same Java bytecode should run properly on a 32‐bit or a 64‐bit VM. In this paper, we compare the behavioral characteristics of 32‐bit and 64‐bit VMs using a large set of Java benchmarks. This is done using the Jikes Research VM as well as the IBM JDK 1.4.0 production VM on a PowerPC‐based IBM machine. By running the PowerPC machine in both 32‐bit and 64‐bit mode we are able to compare 32‐bit and 64‐bit VMs. We conclude that the space an object takes in the heap in 64‐bit mode is 39.3% larger on average than in 32‐bit mode. We identify three reasons for this: (i) the larger pointer size, (ii) the increased header and (iii) the increased alignment. The minimally required heap size is 51.1% larger on average in 64‐bit than in 32‐bit mode. From our experimental setup using hardware performance monitors, we observe that 64‐bit computing typically results in a significantly larger number of data cache misses at all levels of the memory hierarchy. In addition, we observe that when a sufficiently large heap is available, the IBM JDK 1.4.0 VM is 1.7% slower on average in 64‐bit mode than in 32‐bit mode. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

Java虚拟机性能及调优

性能问题一直是Java无法回避的一个弱点。然而造成性能低下的原因除了Java本身的原因外,很多时候是由于应用没有优化地使用Java造成的。虚拟机是Java平台的核心,研究Java虚拟机(Java virtual machine,简称JVM)的关键技术及运行机制,并分析其性能优化措施,使Java在不同的平台上顺利运行,为编程实现JVM或向各种平台移植JVM提供参考。     

Parrot动态编译及其到Java的移植

动态编译是Perl的主要特征之一,Perl6是Perl的下一代版本,而Parrot作为Perl6解释器的实现,提供了更强大的动态编译技术.在深入分析Parrot动态编译技术的基础上,总结其到Java移植的关键点,重点讨论了PMC的移植方法,以及用于动态编译的编译器的获得和保存、注册、运行等的移植方法.阐述了利用Java的Reflection技术访问动态装载的类的方法,从而实现动态链接编译器的移植.     

Java.一种基于ARM7的嵌入式Java虚拟机性能优化技术研究

分析了Java字节码的解释执行和基于解释执行的Direct Threaded Interpreter性能优化技术.以Direct Threaded Interpreter为基础,提出并实现了一种针对ARM7平台的嵌入式Java虚拟机解释器性能优化方案.对嵌入式Java虚拟机的参考实现、Direct Threaded Interpreter优化方案和新优化方案在ARM7平台上的性能比较表明,所提出的方案优于前两者.     

Java异常处理与自定义异常

Java程序运行期间发生的错误称为异常.异常产生后,应有相应的异常处理机制来捕获异常或抛出异常。JDK平台为我们提供了丰富和完整的异常类,通过它们来处理程序运行中的错误,防止错误对程序造成影响,确保程序能够安全运行。当这些异常类不能捕获实际应用中的异常时．就需要用户自定义异常。异常处理和用户自定义异常的正确与灵活运用：将有效地增强程序的交互性。增加程序的完整性。     

面向普适计算终端的Java虚拟机性能优化技术研究

分析了解释运行中利用线索化方法进行性能优化的技术,实现了以直接线索化方法为基础的Java虚拟机的解释器性能优化方案,并对嵌入式Java虚拟机的参考实现和Java的优化实现进行了性能对比。