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本篇文章将先从AOT/JIT&dexopt 与 dex2oat来介绍热修复设计:
一、AOT/JIT
一个程序的编译过程可以是步骤迭代式的，即每一轮步骤结束后得到的结果都可独立运行，比如，先构造AST再输出字节码，中间状态AST也是可以解释执行的。由于编译的本质就是代码转换，因此对一个语言可以有多个独立的编译器，每个负责一轮步骤
AOT Compiler和JIT Compiler就是针对编译形式做的分类：
AOT：Ahead Of Time，指在运行前编译，比如普通的静态编译
JIT：Just In Time，指在运行时编译，边运行边编译，比如java虚拟机在运行时就用到JIT技术
JIT可能知道的人多些，AOT这个名词就相对少见一些了，其实除了JIT，剩下的都是AOT。wiki上JIT的解释也比AOT详尽很多，如果按wiki上的理解，一般来说，是从形式上来区分这两个概念，即看编译是不是在“运行时”进行
然而，这两个概念又有模糊性，问题在于这个“运行时”怎么来区分，比方说，从这个概念来看，python是用到JIT技术的，因为：
...
import a
...
当执行到import a的时候，当然是运行时，这时候如果只找到了a.py，则会进行编译工作，并生成a.pyc，这就是python的JIT特性，但是一般来说，认为python的JIT是psyco、pypy之类，并不认为python本身的动态性属于JIT范畴，或者说，它的这种“形式上”的JIT特性不纳入讨论范围。其他脚本语言，动态语言也有类似的情况。具体原因我觉得有几点
首先被主流理论认定的JIT编译器对于被其编译的语言来说属于附加品，也就是说，就算去掉JIT，并不影响语言本身的运行，例如java，如果关闭JIT，依然可以解释执行，而上述python的运行时import的特性虽然形式上符合JIT，但这个机制是语言本身规定的，如果去掉，语言（的主流实现）就不完整了。反过来说，如果python采用源码直接解析执行，则编译为字节码的行为就可以看做是JIT，因为做不做都不影响解析执行过程
其次，python的这种编译并非每次执行都会进行，因为一般来说会生成字节码结果pyc文件存在磁盘，它更像是对java源代码转class文件这一过程的惰性化，在需要的时候进行
最后，JIT会消耗运行时资源，可能导致进程卡顿，而java等语言之所以引入JIT，是因为JIT对字节码编译后能以更快的速度运行，卡顿的时间能补救回来，因此从工程角度讲，JIT几乎就等于是运行时优化（虽然从概念和形式上并非如此），而python的import就只有卡顿，对速度没啥好处
于是，虽然从概念来说，上面的例子的确符合JIT，但一般来说也不这么认为，出发角度问题，说python自带JIT特性或没有JIT都算说得通的
之所以先举这个例子，因为我觉得能体现AOT和JIT概念的对立和统一，对立是形式上的，以“运行”为分界线，而统一则是说，其实所有需要执行的指令序列，都是需要先编译再执行的，比如import a，这个相对于整个进程当然是JIT，但相对于a.py这个模块（python进程首次import某个模块时会执行它）不妨看做AOT，如果有人觉得这么做不妥，那换个更明显的例子，如果一个python程序的所有import都在进程开启时立即运行，然后才进入执行，那按照概念来说，这是JIT，因为进程已经开始运行了，但是，为什么不能看做是先编译再执行的AOT模式，只是整个过程被批处理化了呢？
带着这个问题再考虑很多资料（包括wiki）对JIT的另一个描述，JIT是在运行时将解释执行的语言（比如字节码）编译成机器指令，以提高运行速度。这个看法在前面的某篇也提过，的确很多JIT编译器，比如java的就是这么干的（我们下面就拿java举例），但是，既然字节码编译成机器指令可以提高速度，为何一定要放在运行时进行，做成AOT模式不是可以运行得更流畅吗，而且还能一次编译，N次执行，为啥非要做成运行时做，JIT本来是要提高运行速度，但这岂不是降低了效率？
这种看法是有道理的，事实上，java的确有一些AOT编译器，可以将字节码甚至java源码直接编译成机器指令的可执行文件，微软当初的VJ++似乎就这么搞的，和sun打了很久的架，sun还喊出了pure java（纯粹的java，即按照sun的设计理念和标准来实现java）的口号，有兴趣可以去搜一下这段历史，挺搞笑的
另一方面，sun的jvm虽然采用了JIT编译，但同时也提供了client和server模式，在server模式下，虚拟机在一开始执行的时候会先尽可能多地对字节码进行编译，且优化程度也尽量高，这样可以使得服务器在运行过程中能尽量少卡顿，根据上面的讨论，这实际上相当于AOT批处理了。client模式下则不会这样做，主要是为了尽量缩短启动延迟，提高用户体验
顺便说一句，对于JIT将字节码编译成机器指令，wiki的描述比较暧昧，有时候用machine code，有时候用native code，比方说我们用java实现一个A语言的虚拟机，解释A的字节码执行，并将字节码编译成java自己的字节码，这也是JIT，因为A跑在jvm上，则java字节码就看做是native code，而machine code这个machine也不见得是真实机器，jvm也是一种机器
由于JIT编译耗费运行时间，则对于某些优化点就无法做到百分百支持，必须在代码优化和执行卡顿之间做一个权衡，AOT就没有这个问题，另外，AOT可以做到编译后持久化到存储，而JIT一般是每运行一次就会搞一遍重复的编译
如果我们不考虑AOT本身耗费的时间（比如编译一次，N次运行），也不考虑使用上的方便性（AOT可能会有多次编译过程），那是不是可以认为，AOT编译可以完全替换JIT编译，JIT就完全没必要了，实际情况当然不是这样，JIT还是有它的优势和必要性的，否则研究它的那群人岂不都是傻子
从动静态来看这个问题，AOT是静态编译，而JIT是运行时动态编译，则JIT的优势在于，它不但能看到静态信息（代码），还能看到运行时的情况，这就是JIT的优势。接下来讨论的JIT是一种狭义的JIT，即在AOT搞不定的地方使用的JIT，而非上述形式上的
关于JIT的优势，wiki上给出了四点理由，但有意思的是，其中有两条连它自己都承认并非只有JIT能做，也就是说至少理论上，用AOT实现（或部分实现）是可行的，这四条是：
1、JIT可以根据当前的硬件情况实时编译成最优机器指令，比如cpu中如果含FPU，MMX，SSE2，或者Intel cpu的并行计算特性，则可以做到同一份字节码，在不同机器运行时最大限度利用硬件资源。而如果是AOT编译一个程序放出去给不同用户使用，就只能去兼容特性最少的cpu，或者内部实现多个版本
2、JIT可以根据当前进程实际运行状态，将字节码编译成适合最优化的机器指令序列。wiki认为静态编译也可以通过分析profile来实现这方面的优化（可能有点麻烦）
3、当程序需要支持动态链接时，即在静态编译阶段，可能不知道运行时会引入什么样的代码来和程序协作执行，这时候就只能依靠JIT
4、考虑到垃圾收集，JIT可以根据进程中的内存实际情况来调整代码，使得cache能更充分地使用，wiki认为静态编译也可以做到，但JIT做起来更容易实现
对于第一条，JIT的确可以实现这种优化，但是AOT一样可以实现，虽然AOT编译一个程序给不同用户执行无法做到，但是可以编译字节码发布，用户使用时再根据当前机器再做一次AOT
对于第二条，首先我认为大多数程序的运行状态不会经常变动，比如同一个程序有时候是整数计算居多，有时候是浮点计算居多，一般来说程序应用场景是固定的；其次对于特定场景也可以AOT
对于第三条，的确动态链接的全文静态优化AOT无法做到，但是如上篇所说，必要时候我们可以直接砍掉语言的动态性，再者静态编译时候也不是什么都感知不到，比如C语言做静态链接时，至少是知道头文件的，动态性没那么强
对于第四条，AOT也是有可能实现的，虽然麻烦很多。另一方面，静态编译时也有指令乱序来提高cache使用效果，再者这块也和垃圾收集算法、程序本身的局部性有很大关系，如果程序本身写的烂，这个调整效果可能也比较有限
所以我觉得，这四条虽然都有道理，但没精确说到点子上。再来审视这个问题，我们可以看出，从理论上讲，AOT可以完全代替JIT，因为一个进程的状态是有限的，AOT可以预测所有可能情况并进行优化，实际运行时的状态不会超出AOT的预测，采用最优代码执行即可，而JIT在这里的优势就是，它能精准地得知运行时状态，而不是像AOT那样预测，成本更低，如果一个AOT优化的成本过高，则应该选择JIT。AOT不是不能做，而是不可行
JIT相关的资料，相比wiki我更推荐这篇论文：《Representation-based Just-in-time Specialization and the Psyco prototype for Python》 by Armin Rigo，这个论文是以python和其JIT插件库psyco为例来分析，论文题目中的单词Specialization可谓画龙点睛，它指出至少在动态类型语言中，JIT的关键作用之一是特化，用上篇的话说，就是动态行为静态化，而这些场景中AOT不可行的原因是它很难找到特化的方向，而枚举所有特化是不可行的
一个典型的特化案例，也是论文中提到的，假设有一个函数f(x,y)，则对于x的输入x1,x2,x3...，我们可以特化这个函数为f1(y),f2(y),f3(y)...，其中fk(y)在功能上对应f(xk,y)，这样一来，每个fk可以单独地做优化，与其他函数无关，而特化后的函数列表至少不会比原来的f(x,y)慢。唯一的问题是，x的取值可能很多，比如x是一个int，则如果采用AOT方式来特化，则需要编译42亿多个函数，这显然是不现实的，但是JIT就有可能对这个场景做优化，原因在于，x的取值虽然很多，但在一个具体运行过程中范围相对小，甚至是很小，这符合二八定律
于是，在运行时我们可以对函数f做监控，统计每次输入的x的值，如果发现这些值的分布不平均，比如x为123的情况占大多数，则动态特化一个f123(y)，对其进行高度优化，然后修改f函数为：
func f(x, y):
if x == 123:
return f123(y)
... //f的正常流程
于是只需要一个特化函数，就能带来运行时效率的提升，这就是JIT特化的优势
对很多程序来说，对这种数值做监控和特化可能性价比不高，因为不是每个函数的输入值范围都呈现不平衡状态，或者说不是那么明显，但上面这个例子中，x和y不一定是变量，也可以是类型，这样一来对动态类型语言就有很大的意义
前面讲过，在C++中可以用模板来实现鸭子类型，实质是通过代码替换来实现类型静态化，C++这个方式虽然效率高，但渠道是通过静态编译中的全文分析，是AOT编译，如果改成稍微动态性强一些的语言，就用不上了。在动态类型中，一个函数如果有k个参数，有n个可能类型，则AOT需要将一个函数扩展为n^k个特化实例，n和k稍大一点就不可操作了，何况本身就是动态类型，n的范围都不一定在编译期能知道
对这种场景，JIT就可以通过统计的方式来选择性地特化，这个的可行性和现实意义更大，原因在于，程序员在用动态类型写程序的时候，比如写一个函数：
func f(x, y):
return x + y
理论上，这个函数可以接受任意类型的x和y，只要x能和y相加即可，但具体到一个确定的程序，这个函数的业务意义一般是固定的，或者是做字符串拼接，或者是数值相加，很少说写一个函数，接收八竿子打不着的不同的类型还能运算，而且还是程序员刻意这么设计，就像前面讲过的C++模板的二义性一样，基本见不到这种需求，所以在函数的输入参数类型上，符合二八定律。于是对于上述代码，假设x和y绝大多数情况下都是整数，则进行特化（假设这个伪代码中不考虑整数溢出）：
func f(x, y):
if not (x instanceof int and y instanceof int):
//有一个不是整数，走原有流程
return x + y
//整数加法的特化流程
internal_code:
int ix = get_internal_int(x)
int iy = get_internal_int(y)
int iresult
asm:
push ... //当前状态压栈
mov eax, ix
mov ebx, iy
add eax, ebx
mov iresult, eax
pop ... //状态出栈
return build_int_object(iresult)
当然这只是个例子，如果只是为了一个加法，这多少有点小题大做，但如果f的逻辑较为复杂，优化就很明显了
还可以逆向思维一下，AOT难以实现特化的原因是无法考虑所有情况，但我们也没有必要考虑所有情况，实际上类型使用的二八定律本身也在另一个二八定律里，具体到int类型，一个绝大多数使用到的类型都是int的程序在所有程序中占绝大多数，至少在一个有限的领域是这样，因此干脆对于每个函数都只做int相关的特化，这样2k种情况还算能接受（实际情况数比2k低很多，因为很多参数如果被假定为int，会语法错误，就不用假设了），如果再做的好一点，还可以做成编译器选项，由用户来指定AOT的时候对哪个类型特化，这样就比较完美了
除类型的动态性外，其他动态性也可以类似讨论，仅拿上篇的例子，不赘述了：
for i in range(n):
print(i)
转换为：
if not (range is builtins.range and print is builtins.print):
for i in range(n):
print(i)
else:
internal_code:
long tmp = get_internal_long(n)
long i
//这里应该用汇编，仅表个意思
for (i = 0; i < tmp; ++ i):
print_long(i)
需要在程序启动时在builtins里面保存默认函数，用于检测当前运行环境是否被用户修改过，这样就兼顾了效率和动态性，跟上面一样，这里JIT或AOT实现都可以。
二、dexopt 与 dex2oat 区别
从应用层开发来说有个原理上的大致理解也是必须掌握的，具体区别可用如下图概述（图片来自网络）。
通过上图可以很明显的看出 dexopt 与 dex2oat 的区别，前者针对 Dalvik 虚拟机，后者针对 Art 虚拟机。
dexopt 是对 dex 文件 进行 verification 和 optimization 的操作，其对 dex 文件的优化结果变成了 odex 文件，这个文件和 dex 文件很像，只是使用了一些优化操作码（譬如优化调用虚拟指令等）。
dex2oat 是对 dex 文件的 AOT 提前编译操作，其需要一个 dex 文件，然后对其进行编译，结果是一个本地可执行的 ELF 文件，可以直接被本地处理器执行。
除此之外在上图还可以看到 Dalvik 虚拟机中有使用 JIT 编译器，也就是说其也能将程序运行的热点 java 字节码编译成本地 code 执行，所以其与 Art 虚拟机还是有区别的。Art 虚拟机的 dex2oat 是提前编译所有 dex 字节码，而 Dalvik 虚拟机只编译使用启发式检测中最频繁执行的热点字节码。
参考：https://www.jianshu.com/p/26a82119da49
https://blog.csdn.net/xtlisk/article/details/39099199
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