Abstract
Google在2007年釋出了Android開放手機平台，吸引許多硬體、軟體開發者去研究，至今學界、業界皆投入相當的資源在Android嵌入式產品的研發，國內廠商宏達電、華碩、宏□等開發商亦推出了基於Android作業系統的智慧型手機與小型筆記型電腦且廣受國際市場歡迎；現在，平板電腦、電子書、甚至車用電子也皆以Android為作業系統的產品問世，不可否認，Android是個趨勢，也是國內在嵌入式軟體平台的一個機會。 目前Android平台的效能是被廣泛討論的議題，為了強調應用程式的高移植性，Google選擇了以Java作為其應用程式開發語言，並創造了名為Dalvik的虛擬機器(VM)和Run-Time Library來支援Java應用程式的運行；根據實驗比較，Dalvik VM的效能比其傳統Java VM在嵌入式系統上的表現，還有很多最佳化的空間；直至2009年11月，Google整合了Dalvik動態編譯器(JIT)至其最新的Code tree，來嘗試解決Dalvik效能低落的問題。 動態編譯器利用執行期間來做Profiling與Compilation的動作，除了有直接影響使用者反應時間的缺點外，因其在嵌入式平台的計算效能有限制，能產生code的quality以及執行Profiling的速度上也有瓶頸在；本論文提出一個完整機制來強化應用程式的執行效能，預先將Static-Time profiling資訊送給Dalvik Virtual Machine，以達成減少Just in Time Compiler(JIT)執行期間做Profiling與Compilation的overhead，並輔以一Ahead-of-Time Compiler(AOTC): 事先在off-line時將程式的熱門片段編譯成native code來避開VM直譯器的overhead；另外此機制的Static-Time Profiling能依Ahead-of-Time Compiler(AOTC)與Just in Time Compiler(JIT)的特性，將程式中的method分成適合AOTC或JIT兩種類，藉由結合兩個Compiler的優點，來提升整體Android應用程式的效能。 在這篇論文我們會詳細介紹各個部份的實作方式。數據方面，比起JIT-only的Android，加上輔助(無AOTC)能將其效能平均會提升16%。而加上AOTC的輔助能將其效能平均提升3.05倍。