setjmp 法と 2 返戻値法の比較

第 6 章例外処理の実現

6.3 評価

6.3.3 setjmp 法と 2 返戻値法の比較

ンタプリタから静的コンパイル済みコードを呼び出す回数（表6.3^{の，例外処理変換部で}

最適化なしの場合に_enterTry()を実行する回数）自体が少ないためだと考える．

setjmp()の利用

図6.6^から， ^setjmp()^，^longjmp()^{の代わりに}^setjmp()^，^longjmp()^{を使うと相乗}

平均で0.70%実行速度が低下することが判る．特に 213 javacと 228 jackの2^項目につ

いては，それぞれ1.5%^，2.6%と大きな影響が出ているが，表6.3^{から，これらのベンチ}

マーク項目では_tryEnter()マクロ，すなわち_setjmp()の実行頻度が高いことが判り，

測定結果が偶然ではないといえる．相乗平均で0.70%という数値は単一の最適化から生じる影響としては必ずしも小さくなく，OS^が ^setjmp()に相当する機能を提供する場合には，setjmp()に替えて setjmp()を利用することが望ましいと考える．

6.3.2 2

返戻値法向け最適化の評価

ここでは本論文で提案した2返戻値法向け最適化である，下方移動による例外発生検査の除去あるいは集約が実行速度に与える影響を評価する．2返戻値法向け最適化には，他にインライン展開と手続間解析による冗長な例外発生検査の除去があるが，これらは評価対象から除外する．前者を除外する理由は，インライン展開そのものが実行速度にあたえる影響から例外発生検査の除去のみが実行速度に与える影響を単離することが困難であるためである．後者を除外する理由は，効果がなかったからである．

下方移動による例外発生検査の除去あるいは集約

例外発生検査の下方移動による除去あるいは集約が実行速度に与える影響を評価した結果を図6.7に示す．評価は最適化を実施した場合を基準として最適化を適用しなかった場合に実行速度がどれだけ低下するか測定することでおこなった．図6.7^{の縦軸は実行速度}

の低下率を表し，横軸は測定対象のベンチマーク項目名を表す．図6.7^{から，最適化を適}

用しないと実行速度が相乗平均で0.96%低下することが判り，下方移動による最適化がある程度有用であるといえる．

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図6.7: 例外発生検査の下方移動が実行速度に与える影響

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図6.8: setjmp^法と2^{返戻値法の比較}

表6.4: 例外発生検査の実行回数実行回数（10³^回）

ベンチマーク

非同期例外用

項目名 2^返戻値法 setjmp^法 _{ポーリング}

201 compress 244,302 233,201 233,198

202 jess 77,900 44,433 36,513

209 db 141,947 82,195 79,127

213 javac 97,765 54,692 48,988

222 mpegaudio 157,782 137,752 137,751

227 mtrt 107,039 12,218 8,787

228 jack 158,741 145,138 139,307

実行回数の比較を示す．setjmp法では，非同期例外をポーリングする他に，静的コンパイル済みコードからインタプリタを呼ぶ際などに例外処理方式を変換する過程で例外発生検査を実行する．このため，setjmp法における例外発生検査の実行回数は非同期例外のポーリングに必要な回数より多くなる．なお，例外処理方式を変換する際の例外発生検査は非同期例外のポーリングを兼ねる．

2返戻値法では関数呼出しからの返戻時にも例外発生検査を実行するが，setjmp^法と比

較して例外発生検査の実行回数が大幅に増える項目は少ない．この原因は，非同期例外のポーリング回数が多いために増加が目立たないことや，Java2Cトランスレータでインライン展開や下方移動を適用して例外発生検査を除去していることにある．

図6.8から，全てのベンチマーク項目で2返戻値法を採用した方が実行を高速化でき，

その差が最大で2.8%^{，相乗平均で}1.5%^{に達することが判る．}setjmp^{法の方が遅くなる}

原因の1つとして，例外処理方式の変換のコストが考えられる．例外処理方式の変換は，

JeanPaul^{のインタプリタが}setjmp法以外の方法で例外を処理するために必要になる処理

であり，インタプリタの実現によっては不要になりうる．そこで，図6.8^にはsetjmp^法と 2返戻値法による実行速度の他に，例外処理方式を変換する処理を強制的に全て省略して

setjmp法でベンチマークを実行した場合の実行速度も併せて示した．この場合の例外発生

検査の実行回数は表6.4の非同期例外用ポーリングの実行回数と同一である． 228 jack は実行時に例外処理方式の変換を必要とするため，変換処理を省略すると正常に動作しないが，他の項目については実行速度を測定できた．なお，2返戻値法では例外処理方式がインタプリタと似ているため，例外処理方式の変換は不要である．

図6.8から，例外処理方式の変換にかかるコストを除いても，setjmp^{法による実行速度}

が2返戻値法と同等以下であることが判る．

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図6.9: 例外発生検査のオーバヘッド

6.3.4 2

返戻値法における例外処理のオーバヘッド

これまでの評価結果から，可搬的な例外処理の実現方式としては2^{返戻値法の方が優れ}

ていることが判った．ここでは2返戻値法について，もう一歩踏み込み，2^{返戻値法による}

例外処理の実現にどれだけオーバヘッドがかかるか評価する．評価は，2^{返戻値法のオーバ}

ヘッドの発生原因である，関数呼出しの直後などに挿入する例外発生検査のコードを強制的に全て排除した場合との実行速度の比較でおこなった．例外発生検査のコードを排除すると，実行中に例外を投げるベンチマーク項目である 213 javacと 228 jackは正常に動作しないので，これらの項目を評価対象から除外する．図6.9の評価結果から，例外発生検査のコードの省略により1%以上実行が高速になるベンチマーク項目は， 201 compress

と 209 dbだけであることが判る．このことから，例外処理の実現方式として，2^返戻値

法の代わりに，例外発生検査のコードを必要とせず，より効率がよい（代わりに可搬性が

低くJava2Cトランスレータでは採用できない）といわれる表引き法を採用できたとして

も，大きな実行速度の改善は望めないと推測する．

図6.9^には，2返戻値法による例外処理において非同期例外検出用のポーリングがどの程度のオーバヘッドをもたらすか評価した結果をあわせて示した．非同期例外をポーリングするコードは，ループ本体を実行する過程で必ず1回はポーリングするように必要とあらば挿入するが，評価はこの非同期例外の検出のみを目的とする例外発生検査のコードを強制的に排除した場合の実行速度との比較によりおこなった．

非同期例外検出用ポーリングのオーバヘッドは，ループ本体が小さいマイクロベンチマーク（図6.10^{）では大きく，}36.8%^{に達した（表}6.5^{）．しかし，}SPECjvm98^のように

実用的なサイズのベンチマークでは最大でも3.2%にとどまり，それほど大きくはならない（図6.9）．このことから，ループの最適化が実行速度を大きく左右する科学技術計算系

int sum(int] array)^f int result = 0

for(int i=0 i<array.length i++) result += arrayi]

return (result)

図6.10: ^{マイクロベンチマーク}

表6.5: マイクロベンチマーク実行結果

非同期例外向け例外発生検査の挿入実行時間（ms^）

あり 14.855

なし 10.862

実行速度比 136.8%

※配列長は1,000^とした．

のアプリケーションでなく，SPECjvm98のような整数系のアプリケーションを主に実行する場合には，非同期例外をポーリングで検出しても実行速度が大きく低下することはないと考える．

ドキュメント内言語への変換による (ページ 97-102)

第 6 章 例外処理の実現

6.3 評価

6.3.3 setjmp 法と 2 返戻値法の比較

6.3.2 2

6.3.4 2

第 6 章例外処理の実現