Оптимизация приложений Java для ARM

// Пример запуска с ARM-оптимизированными параметрами JVM
java -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseShenandoahGC 
     -XX:ShenandoahGCHeuristics=compact -XX:+UseLargePages 
     -XX:LargePageSizeInBytes=2m -jar application.jar

// Неоптимально для ARM
public void processMap(HashMap<String, String> map) {
    for (String key : map.keySet()) {
        process(key, map.get(key));
    }
}
 
// Более эффективно на ARM
public void processMap(HashMap<String, String> map) {
    for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
        process(entry.getKey(), entry.getValue());
    }
}

// Пример использования выровненного буфера через ByteBuffer
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024)
                             .order(ByteOrder.nativeOrder());
// Обеспечивает оптимальное выравнивание для нативных операций

// Создание пула потоков с учетом доступных процессоров
int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
// На ARM-системах с big.LITTLE может потребоваться коррекция
int optimalPoolSize = Math.max(2, processors / 2);
ExecutorService executor = Executors.newWorkStealingPool(optimalPoolSize);

// Пример использования Foreign Memory API (JDK 16+)
// Создание нативного выровненного буфера
MemorySegment segment = MemorySegment.allocateNative(1024, MemoryLayout.ofSequence(1024, ValueLayout.JAVA_BYTE));
// Заполнение данными
for (int i = 0; i < 1024; i++) {
    segment.set(ValueLayout.JAVA_BYTE, i, (byte)i);
}
// Обработка данных через нативную библиотеку
processNativeBuffer(segment);

// Простой пример использования JMH для сравнения реализаций на ARM
@Benchmark
public void benchmarkOriginalImpl(Blackhole bh) {
    Result result = originalImplementation.process(testData);
    bh.consume(result);
}
 
@Benchmark
public void benchmarkOptimizedForArm(Blackhole bh) {
    Result result = armOptimizedImplementation.process(testData);
    bh.consume(result);
}

// Доступ к элементам массива на ARM может быть оптимизирован 
// для использования предварительного смещения и пост-индексации
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
    sum += array[i];
}
// JIT может оптимизировать это в инструкции типа
// LDR R1, [R2, #4]! - загрузка с предварительным смещением

// Пример использования Vector API для оптимизации на ARM SVE
public static void scalarMultiply(float[] a, float scalar, float[] result) {
    VectorSpecies<Float> species = FloatVector.SPECIES_PREFERRED;
    int i = 0;
    int upperBound = species.loopBound(a.length);
    
    // Векторизованная часть
    for (; i < upperBound; i += species.length()) {
        FloatVector va = FloatVector.fromArray(species, a, i);
        va.mul(scalar).intoArray(result, i);
    }
    
    // Оставшиеся элементы
    for (; i < a.length; i++) {
        result[i] = a[i] * scalar;
    }
}

// Запуск с явным включением аппаратной поддержки криптографии
java -XX:+UseAES -XX:+UseAESIntrinsics -XX:+UseSHA -jar secure-app.jar

// Пример работы с нативной памятью на ARM через Foreign Memory API
SegmentAllocator allocator = SegmentAllocator.implicitAllocator();
SegmentScope scope = SegmentScope.auto();
 
MemorySegment segment = allocator.allocate(100);
MemorySegment byteSegment = segment.asSlice(0, 1);
 
// Запись байта
byteSegment.set(ValueLayout.JAVA_BYTE, 0, (byte) 10);
 
// Чтение байта
byte value = byteSegment.get(ValueLayout.JAVA_BYTE, 0);

// На ARM часто эффективнее, чем if-else цепочка
switch (value) {
    case 0: return processZero();
    case 1: return processOne();
    case 2: return processTwo();
    default: return processDefault();
}

// Эффективно на ARM благодаря специальным битовым инструкциям
int count = Integer.bitCount(value);
int leadingZeros = Integer.numberOfLeadingZeros(value);

// Запуск приложения с JFR для профилирования на ARM
java -XX:+FlightRecorder -XX:StartFlightRecording=duration=120s,filename=arm_profile.jfr -jar application.jar

// Базовая настройка G1GC для ARM-сервера
java -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4m -XX:MaxGCPauseMillis=200 -jar server-app.jar

// Запуск с ZGC для минимизации пауз на ARM
java -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC -Xmx16g -jar low-latency-app.jar

// Адаптивная настройка пула потоков с учетом гетерогенности ARM-ядер
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2, // базовый размер
    Runtime.getRuntime().availableProcessors(),    // максимальный размер
    60L, TimeUnit.SECONDS,
    new ArrayBlockingQueue<>(1000),
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
);

// Пример использования ForkJoinPool для эффективного распараллеливания на ARM
ForkJoinPool customPool = new ForkJoinPool(
    Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
    ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
    null, true
);
 
customPool.submit(() -> 
    Arrays.stream(largeArray)
          .parallel()
          .map(this::expensiveOperation)
          .forEach(this::processResult)
).get();

// Включение логов JIT-компилятора для анализа на ARM
java -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+LogCompilation -jar application.jar

@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
public void benchmarkVectorizedVsNormal(Blackhole bh) {
    // Измеряем производительность векторизованной и обычной реализации на ARM
    float[] result = isVectorized ? vectorizedComputation(data) : normalComputation(data);
    bh.consume(result);
}

// Бенчмарк с учетом разного поведения JIT на ARM и x86
@Fork(value = 3, jvmArgsAppend = {
    "-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions", 
    "-XX:CompileCommand=print,*YourBenchmark.benchmarkMethod"
})
@Warmup(iterations = 5, time = 1)
@Measurement(iterations = 10, time = 1)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
public class CrossArchitectureBenchmark {
    // Тестирование метода на разных архитектурах
}

// Адаптивное масштабирование с учетом большого количества ядер на ARM
int parallelism = Math.min(
    Runtime.getRuntime().availableProcessors(), 
    maxConcurrentRequests / avgRequestTasksCount
);
ExecutorService executor = Executors.newWorkStealingPool(parallelism);

// Reactive подход для эффективного использования ARM-ядер
Flux.fromIterable(largeDataset)
    .parallel()
    .runOn(Schedulers.boundedElastic())
    .flatMap(this::processDataItem)
    .sequential()
    .collectList()
    .block();