Runtimeoptimalisering

runtimeoptimalisering är processen att förbättra prestanda eller tolka och modifiera ett program i realtid utan att återkompilera koden. Det används ofta för att maximera resursanvändning, minska svarstider eller dra nytta av dynamiska systemförändringar. Tekniker omfattar just-in-time-kodgenerering, dynamisk inbäddning av optimeringsregler, och adaptiv minneshantering. Exempel på språk som stöder runtimeoptimalisering är Java med sin JIT-kompilator, .NET med CLR och vissa dynamiska språk som Python med PyPy.

Runtimeoptimalisering skiljer sig från statisk optimering som utförs vid kompilering; den kan reagera på aktuella körningsförhållanden som händemönster eller hårdvarukonfigurationer. Därför kan en runtimeoptimering av en databasoperation skilja sig beroende på belastningsnivå eller nätverkslatens.

Fördelar inkluderar mindre initial kompileringskostnad, möjlighet att anpassa beteende efter användarbeteende och att potentiellt spara minne genom att bara ladda kod när den behövs. Utmaningar är ökad komplexitet i körningsmiljön, risk för oväntade beteenden under dynamisk kodgenerering och behovet av noggrann profilering för att undvika nackdelar.

I praktiken kombineras runtimeoptimaliseringar ofta med traditionell kompileringsoptimering för att uppnå ett balanserat resultat där både låg starttid och hög körrapidity säkras.