《云话鲲鹏之大咖来了》第4期：#探索鲲鹏#之“手把手教你在鲲鹏上使用编程语言——Java、Python”

大家好，鲲鹏论坛《云话鲲鹏之大咖来了》第4期如约在周一与大家见面！

科技前沿，探寻不怠，以责任、权威和专业，

《云话鲲鹏之大咖来了》将从#初识鲲鹏#、#探索鲲鹏#、#玩转鲲鹏#等不同的维度带领大家更深刻的认识和学习鲲鹏！

本期邀请到的大咖仍然是太一，作为华为云鲲鹏解决方案架构师，太一在鲲鹏社区发表了一系列关于鲲鹏的专业技术文章，我们会在接下来的大咖说中逐一为大家推荐！

本期大咖

【论坛昵称】 太一

【大咖称号】 华为云鲲鹏解决方案架构师

【技能介绍】 丰富的鲲鹏软件调研、鲲鹏迁移、鲲鹏开发和云上开发者生态建设经验

本期推荐文章：在鲲鹏上使用编程语言——Java、Python

#关键词#：初识鲲鹏 、Java、Python

【内容简介】

在鲲鹏上使用编程语言——Java

在鲲鹏上使用编程语言——Python

正文开始

在鲲鹏上使用编程语言——Java、Python

之所以把这两种语言放到一起讨论，是因为在某些场景下，他们的行为非常相似。

• 他们都通过源文件生成机器码

• 他们都利用vm解释机器码完成程序运行

在绝大多数场景下，Java编译生成的出来的机器码，是由JVM解释运行的；同样python会在运行时将源码编译成机器码，再由python来解释运行，我姑且把他俩都称为解释型语言。

理论上，一个代码工程如果完全由JAVA或者python的源码与机器码构成，那么代码本身不关心自己所运行的芯片平台。

但仍然有一些常用的天然特性其实是区分平台的，例如java中的NIO在linux上调用epoll，而windows上则调用了IOCP；python的绝大多数数学运算库，scipy、numpy中的核心算法部分都使用C、Fortran编写。而他们恰恰就是Java语言的主要应用场景——web应用和python语言的主要应用场景——AI/数学计算中最至关重要的部分。

JAVA部分

Java社区对ARMv8指令集的支持相对完整，这里是JVM的支持体系列表，我们使用JDK 8时，就已经可以支持JVM的全部主要功能了。

Table1 JVM端口功能对照表

JAVA字节码在执行过程中，JIT会对热点的字节码进行优化编译，编译成机器码后存放在Code Cache区域。如果Code Cache区域满了，那么会导致部分或者全部的代码仅仅通过对字节码逐条解释运行，进而导致JAVA程序性能大减但主机和进程无任何明显的指标异常。由于ARMv8是简单指令集，JAVA for ARM64的机器码的体积会数倍于X86，而且部分版本的JVM有Bug，一旦Code Cache满了，则所有的编译功能都会被停止。

防止CodeCache满，需要调整JVM的一些扩展配置，以之相关的扩展配置项主要有：

XXTieredCompilation      多级编译，OpenJDK 7与OracleJDK7 for ARM64版本默认是true，OpenJDK 7与OracleJDK 7for x86上是false，JDK8都是默认为true。由于默认开启了这个配置，会导致Code Cache中存放有多个层级的机器码，机器码体积倍增。关闭后JVM会只开启C2 Compilor线程进行机器码编译，大大降低Code Cache的消耗。

XXReservedCodeCacheSize     默认值与JDK版本和平台有关，从48M到240M不等。对内存成本考虑不高的情况下，建议可以设置大一些，如512MB，这样可以有效防止因为Code Cache区域内存溢出导致JVM性能下降。

Python部分

python的开源社区比java的要松散许多，社区官方也没有意图收编很多看起来属于基本功能的模块，故而想要厘清python对ARMv8指令集的支持情况其实非常困难，因为仅仅python本体能够支持ARMv8并没有太大意义。粗浅的打个比方，python在如今的代码世界里，更多的是充当胶水，越来越多的功能其实不是由python native的代码编写。如果python生态中的许多功能模块不支持ARMv8，空有一瓶好胶水其实也是没有用的。

不过经过实测，使用python2.7.9、python3.5在鲲鹏服务器上运行完整的Openstack应用（Nova、Cinder、Swift、Glance、Neutron、Ceilometer等等），所有功能和测试用例都是正常的，因此可以相对乐观的认为，python2.7.9和python3在鲲鹏上的兼容性是具备的。