Java向量化与大数据优化
朱文杰
阿里云 程序语言与编译器团队 技术专家。 专注于Java Hotspot编译器，主要负责编译新特性在阿里巴巴生态中的应用，并通过落地及优化实践中发现的问题作为切入点，向 OpenJDK 社区提议并贡献了多项特性，是 Panama 社区的积极参与者。曾就职于arm 与 hp，作为核心人员，在OpenJDK上实现了aarch64新一代向量化架构SVE的支持。
阿里巴巴 技术专家

Java向量化与大数据优化

议题介绍

1. Java高性能计算现状
对比Java现阶段使用SIMD硬件的方式：自动向量化；调用本地库等手段。通过这些手段的对比，引入VectorAPI，提供给Java开发者直接面向SIMD硬件的编程能力
2. VectorAPI介绍
介绍VectorAPI的一些背景。并且通过1个简单的示例代码，给用户展示一个直观的应用体验。对比使用VectorAPI先后的性能，展示向量化可以带来的性能优势
3. 向量化在大数据场景的实践
1）Database - Exchange优化
Exchange完成上下游stage之间的数据交换。通过向量化实现Exchange算子的性能翻倍
2）Linear probing hash table
向量化优化Linear probing hash table，以发现的问题作为切入点，向 OpenJDK 社区提议并实现新的Vector操作：selective store/load，获得通过进入VectorAPI specification
向arm提议新增sve指令，获得通过
3）Parquet decoder的优化
通过向量化的bit-packing decoding，提升Apache Parquet Reader的性能
4. Prefetch在大数据场景的实践
通过Prefetch指令实现数据库端到端性能的大幅提升
5. Alibaba Dragonwell 11的向量化支持
VectorAPI在高版本的OpenJDK中才支持。业界JDK11的使用比JDK17更为广泛，而在成熟的生产环境中升级Java版本是一件代价高昂的事情。目前Dragonwell 11已经加入了VectorAPI的支持

听众收益    

了解Java新特性：VectorAPI
通过分享大数据场景的实践，让听众了解向量化优化的潜力

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