HotSpot VM的C1有个RCE（Range Check Elimination，范围检查消除）优化，所谓范围检查消除，就是为了正确的抛出数组越界异常，虚拟机需要在数组访问的一些地方插入隐式的检查，但是这些检查会降低性能，比如在循环中每次循环都得检查一次，所以HotSpot VM会想办法在可能的地方消除这些检查。我在看C1 RCE的时候发现目前它对求余符号的支持较为薄弱，它只能处理形如下面的代码：
arr[x%arr.length] // 只有除数是x.length的时候，才能应用RCE优化如果余数是整数常量，它就不能工作了：
arr[x%3] for(int i=0;i<10;i++){ arr[x%10] }实际上，根据的定义，我们知道如果除数为整数常量（且等于零，因为0作为除数会抛出运行时异常），是可以推导出结果的上下界的（也取决于被除数的正负），规则如下：
x % -y ==> [0, y - 1] x % y ==> [0, y - 1] -x % y ==> [-y + 1, 0] -x % -y ==> [-y + 1, 0]于是，我给JDK发了个patch，这个问题算是解决了。但是Nils提到，C2是否有相同的优化呢？后面Tobias帮忙确认了一下C2没有，我再后来也进一步确认了，所以下一步是调研C2是否能应用同样的优化。
调研为C2应用同样的优化本来以为是比较trivial的事情，为求余节点的类型系统加点代码，推导一下上下界即可，实际上我也这么做的，但是最后发现这样没有消除上下界：
Node* Parse::array_addressing(BasicType type, int vals, const Type*& elemtype) { Node *idx = peek(0+vals); // Get from stack without popping Node *ary = peek(1+vals); // in case of exception // Null check the array base, with correct stack contents ary = null_check(ary, T_ARRAY); // Compile-time detect of null-exception? if (stopped()) return top(); const TypeAryPtr* arytype = _gvn.type(ary)->is_aryptr(); const TypeInt* sizetype = arytype->size(); elemtype = arytype->elem(); if (UseUniqueSubclasses) { ... } // Check for big class initializers with all constant offsets // feeding into a known-size array. const TypeInt* idxtype = _gvn.type(idx)->is_int(); // See if the highest idx value is less than the lowest array bound, // and if the idx value cannot be negative: bool need_range_check = true; if (idxtype->_hi < sizetype->_lo && idxtype->_lo >= 0) { need_range_check = false; if (C->log() != NULL) C->log()->elem("observe that='!need_range_check'"); } ciKlass * arytype_klass = arytype->klass(); if ((arytype_klass != NULL) && (!arytype_klass->is_loaded())) { // Only fails for some -Xcomp runs // The class is unloaded. We have to run this bytecode in the interpreter. uncommon_trap(Deoptimization::Reason_unloaded, Deoptimization::Action_reinterpret, arytype->klass(), "!loaded array"); return top(); } // Do the range check if (GenerateRangeChecks && need_range_check) { ... // need_range_check仍然为true } }need_range_check仍然为true，调试后发现推导上下界根本没有执行，因为C2创建完求余节点后，会执行一个IGVN的过程，即迭代的应用多种优化，其中就包括理想化，C2理想化是指应用很多局部小优化的过程，在这个例子中就是特殊处理形如x%2^n,x%2^n-1和x%1的情况，如果除数是整数常量，它还会使用一个来自https://book.douban.com/subject/1784887/书里面的算法，即Division by Invariant Integers using Multiplication(by Granlund and Montgomery)，搜了一下知乎有类似的文章，想要了解细节可以读读https://zhuanlan.zhihu.com/p/151038723。知道了原因，于是我改了下代码，禁止了求余节点的理想化，心想这总可以了吧。
还是不行尽管我已经禁止了对求余符号的理想化优化，但是范围检查还是生成了。。。我又继续看代码，发现除了理想化的这个优化之外，C2在IR（中间表示）构造的过程中又 又 又 又 又对求余运算做了个优化！如果除数是正整数常量，且是2^n，那么C2会对它进行变形，IR如图所示：
左边的IR是 IR构造的时候C2做的优化后的效果，右边是理想化优化后的效果。实际上它们做的事情本身是比较重复的，而且经过测试发现，理想化优化的算法要好于IR构造过程中的优化，所以我又提了个patch，尝试解决这个问题（不过还在review中）。
结语我认为为求余节点推导上下界也是有意义的，如果以后有其他优化会变形为求余运算，那么它们可以应用这个推导，同时，为求余做统一完善的类型推导这件事本身也是正确的，所以我又提了个patch。尽管如此，可以看到最终我只消除了C1 arr[x%4]的范围检查，还是没能消除C2 arr[x%4]的范围检查，是不是以后可以说C1有的地方做的比C2好了（狗头hh。