Deoptimierungen

Deoptimierungen bezeichnet in der Informatik den Vorgang, bei dem optimierter Code aufgrund falscher Annahmen wieder durch einen weniger optimierten, aber korrekten Codepfad ersetzt wird. Sie treten vor allem in dynamischen Just-in-Time-Compilern auf, die spekulativ optimieren, um Laufzeit zu verkürzen, aber Annahmen über Typen, Pfade oder Seiteneffekte treffen.

Funktionsweise: Spekulative Optimierungen beruhen auf Annahmen wie „Variable x hat immer den Typ int“ oder „ein bestimmter Codepfad wird selten betreten“. Wenn diese Annahmen verletzt werden, erzeugt der Laufzeit-Compiler Deoptimierungsinformationen und wechselt an der Ausführung zu einer sichereren Version des Codes, oft dem Interpreter oder einem weniger optimierten JIT-Code. Die Laufzeit rekonstruiert dabei üblicherweise die ursprünglichen Stack-Rahmen, sodass Aufrufer, Fehlerbehandlung und Exceptions korrekt bleiben. Deoptimierungspunkte markieren Stellen, an denen das Übergangsverhalten möglich ist; das System muss den Zustand der Ausführung in einen formalen Deopt-Plan übertragen.

Auswirkungen: Deoptimierungen verursachen Performance-Einbrüche, die Sprünge von sehr schnellen Pfaden zu langsamen Pfaden bedeuten. Sie ermöglichen jedoch aggressives Optimieren, ohne die Korrektheit zu gefährden. Speicheraufwand für Deopt-Metadaten und die Komplexität des Laufzeitsystems sind weitere Kosten.

Beispiele: In modernen JavaScript-Laufzeiten wie V8 führt Deoptimierung dazu, dass optimierte Funktionen bei Missachtung von Typannahmen an den Interpreter oder an weniger optimierte JIT-Stufen zurückfallen. Ebenso nutzen JVM-Laufzeiten (HotSpot) und tracing-basierte JITs wie PyPy Deopt-Mechanismen, um Hypothesen zu testen.