Android 虚拟机的奇妙工厂之旅：从 Dalvik 到 ART 的技术童话

一、工厂的诞生：Dalvik 与 Java 虚拟机的差异之谜

想象 Android 系统是一个大型电子设备工厂，每个应用都是工厂里的独立车间。Dalvik 虚拟机就是管理这些车间运转的 "智能调度系统"，而它的 "表哥"Java 虚拟机则在另一个大型工厂（Java 生态）里工作。

1.1 不同的生产流水线：指令集的秘密

Java 虚拟机的生产线是 "基于堆栈" 的：就像用托盘传递零件，每次取放都需要先放到托盘（堆栈）上，再从托盘取走。对应的指令如load和store就像 "把零件放到托盘" 和 "从托盘取零件"，虽然灵活但步骤多。

java

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// Java字节码示例（基于堆栈）
iload_0  // 从堆栈加载第0个局部变量
iload_1  // 加载第1个局部变量
iadd     // 执行加法，结果放回堆栈

Dalvik 虚拟机的生产线是 "基于寄存器" 的：就像工人直接用手传递零件，寄存器就是工人的手，可以直接操作零件。指令长度更长（2-6 字节），但减少了来回搬运的步骤。

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// Dalvik字节码示例（基于寄存器）
add-int v0, v1, v2  // 直接用寄存器v1+v2，结果存v0
invoke-virtual {v0}, Ljava/lang/String;.length:()I  // 调用方法

1.2 打包方式的智慧：Dex 文件的压缩魔法

Java 工厂的每个零件（类）单独打包成.class文件，就像每个零件用独立盒子装。而 Dalvik 工厂把多个零件（类）合并打包成.dex文件，就像把同类零件放进一个大箱子，重复的标签（字符串）只贴一次。

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// Dex文件生成流程
Java代码(.java) → javac → Java字节码(.class) 
→ dx工具 → Dalvik字节码(.dex) → dexopt优化 → 优化的Odex文件

二、工厂的启动：Zygote 母工厂的复制魔法

2.1 母工厂的初始化：Zygote 的启动流程

Android 系统启动时会先创建一个 "母工厂"Zygote，它预加载了所有应用共享的核心资源（如 Java 类库、系统资源）。当需要启动一个新应用（如微信）时，Zygote 会通过 "复制" 机制创建子工厂，就像用复印机快速克隆出车间。

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// Zygote启动核心代码（简化版）
void AndroidRuntime::start(const char* className, bool startSystemServer) {
    // 1. 启动虚拟机
    if (startVm(&mJavaVM, &env) != 0) return;
    // 2. 找到启动类（如ZygoteInit）
    jclass startClass = env->FindClass(slashClassName);
    // 3. 调用main方法启动
    jmethodID startMeth = env->GetStaticMethodID(startClass, "main", "([Ljava/lang/String;)V");
    env->CallStaticVoidMethod(startClass, startMeth, strArray);
}

2.2 复制工厂的魔法：COW 机制的节能技巧

Zygote 复制出子工厂时，并不会立即复制所有资源，而是采用 "写时复制（COW）" 策略：就像多个车间先共享同一套蓝图，直到某个车间需要修改蓝图时才单独复制。这样大大减少了内存占用和启动时间。

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// 内存共享示意图
Zygote进程 ←─┬─ 共享Java核心库
System Server进程 ←─┼─ 共享Android核心库
应用进程 ←─┴─ 共享系统资源

三、工厂的内存管理：仓库管理员的烦恼

3.1 三类仓库的分工

Java 对象仓库（Java Heap） ：存放 Java 对象，大小有限制（如 16M-48M），由虚拟机自动管理。就像一个容量固定的货架，管理员（GC）会定期清理过期商品。
图片仓库（Bitmap Memory） ：专门存放图片数据，在 Android 3.0 前放在 Native 仓库，之后并入 Java 仓库，方便统一管理。
Native 仓库（Native Heap） ：存放 C/C++ 代码分配的内存，无大小限制，但滥用会导致系统内存紧张，就像无节制扩张的仓库会挤爆工厂。

3.2 仓库清理工的进化：垃圾收集的升级

在 Android 2.3（GingerBread）之前，垃圾收集像 "全厂停工大扫除"：所有生产线（线程）都要停止，清理时间可能超过 100ms，导致应用卡顿。

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// 旧版GC日志（Stop-the-world）
D/dalvikvm: GC_CONCURRENT freed 2049K, 65% free 3571K/9991K

之后的 GC 像 "分区轮流清理"：大部分时间生产线继续运转，只暂停部分区域，清理时间缩短到 5ms 以内。

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// 新版GC日志（并发GC）
D/dalvikvm: GC_CONCURRENT paused 2ms+2ms  // 仅暂停几毫秒

四、工厂的效率优化：JIT 即时编译的秘密

从 Android 2.2 开始，Dalvik 引入了 "熟练工人"JIT（即时编译）：当某个生产流程（代码片段）频繁使用时，JIT 会把它编译成更高效的机器码，就像熟练工人记住了最优操作步骤。

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// JIT编译核心逻辑（简化版）
void dvmInterpret(Thread* self, const Method* method, JValue* pResult) {
    if (gDvm.executionMode == kExecutionModeJit) {
        // 使用JIT编译后的代码执行
        stdInterp = dvmMterpStd;
    } else {
        // 解释执行
        stdInterp = dvmInterpretStd;
    }
    (*stdInterp)(self, &interpState);
}

与传统 Java 虚拟机（以方法为单位优化）不同，Dalvik 的 JIT 基于 "执行路径" 优化，就像工人不仅记住单个步骤，还记住了整个流程的最优顺序。

五、工厂的跨部门协作：JNI 注册的订单系统

当 Java 车间需要调用 C/C++ 车间的功能（如硬件加速）时，需要通过 JNI（Java Native Interface）建立 "订单系统"。

5.1 订单注册流程

Java 层下订单 ：通过System.loadLibrary("nanosleep")加载 C 库。
C 层接单 ：在JNI_OnLoad函数中注册订单处理函数。
订单匹配：将 Java 方法名和签名与 C 函数绑定。

java

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// Java层代码示例
public class ClassWithJni {
    static {
        System.loadLibrary("nanosleep"); // 加载C库
    }
    private native int nanosleep(long seconds, long nanoseconds); // 声明Native方法
}

运行

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// C层代码示例
static jint shy_luo_jni_ClassWithJni_nanosleep(JNIEnv* env, jobject clazz, jlong seconds, jlong nanoseconds) {
    struct timespec req;
    req.tv_sec = seconds;
    req.tv_nsec = nanoseconds;
    return nanosleep(&req, NULL); // 调用系统函数
}

// 订单表（方法映射）
static const JNINativeMethod method_table[] = {
    {"nanosleep", "(JJ)I", (void*)shy_luo_jni_ClassWithJni_nanosleep}
};

// 注册订单
jint JNI_OnLoad(JavaVM* vm, void* reserved) {
    JNIEnv* env;
    if (vm->GetEnv((void**)&env, JNI_VERSION_1_4) == JNI_OK) {
        jniRegisterNativeMethods(env, "shy/luo/jni/ClassWithJni", method_table, NELEM(method_table));
    }
    return JNI_VERSION_1_4;
}

5.2 订单处理的核心机制

当 Java 方法调用 Native 方法时，虚拟机会通过Method结构体判断方法类型：如果是 Native 方法，直接调用 C 函数；如果是 Java 方法，则由解释器执行。

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// 方法调用核心逻辑
void dvmCallMethodV(Thread* self, const Method* method, Object* obj, bool fromJni, JValue* pResult, va_list args) {
    if (dvmIsNativeMethod(method)) {
        (*method->nativeFunc)(self->curFrame, pResult, method, self); // 调用Native函数
    } else {
        dvmInterpret(self, method, pResult); // 解释执行Java方法
    }
}

六、工厂的线程管理：工人团队的协作模式

每个 Dalvik 线程对应一个 Linux 线程，就像工厂里的每个工作组对应一个实际的生产线。

6.1 Java 层创建线程

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// Java层创建线程
new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        // 线程任务
    }
}).start();

c++

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// 底层实现（简化版）
static void Dalvik_java_lang_VMThread_create(const u4* args, JValue* pResult) {
    Object* threadObj = (Object*)args[0];
    dvmCreateInterpThread(threadObj, (int)stackSize); // 创建Dalvik线程
}

6.2 Native 层创建线程

c++

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// Native层创建线程
status_t Thread::run(const char* name, int32_t priority, size_t stack) {
    if (mCanCallJava) {
        return createThreadEtc(_threadLoop, this, name, priority, stack, &mThread);
    }
}

七、ART 虚拟机：工厂的智能化升级

虽然文档主要介绍 Dalvik，但 ART（Android Runtime）是 Android 4.4 引入的下一代虚拟机，就像工厂升级了智能生产线：

提前编译（AOT） ：不再边运行边编译，而是安装时就把代码编译成机器码，像提前把所有生产流程写成详细手册。
更高效的 GC：引入分代垃圾收集，针对不同生命周期的对象采用不同策略，像把仓库分为 "高频区" 和 "低频区" 分别管理。
优化的内存管理：减少内存碎片，提高分配效率，像重新规划了仓库的货架布局。

总结：从 Dalvik 到 ART 的技术进化

Dalvik 虚拟机就像一个不断进化的智能工厂，通过寄存器指令集、Dex 文件优化、JIT 编译等技术提升效率；Zygote 复制机制和 COW 技术减少了资源消耗；JNI 机制实现了跨语言协作。而 ART 则是这个工厂的智能化升级版，通过提前编译和更高效的内存管理，让 Android 应用运行得更快、更流畅。理解这些原理，就能像熟练的工程师一样优化应用性能，解决内存问题，成为 Android 开发的高手。