JVM可以将平台无关的字节码文件(.class文件)根据不同的平台翻译成不同的机器码，来实现跨平台。
一般情况下，JVM执行的都是.class文件，我们的java文件编译后都会变为class文件，
而Dalvik作为Android平台独有的虚拟机，他执行的不是.class文件，而是.dex文件。.dex文件用dex工具将项目中多个.class文件转为一个.dex文件。
Dalvik使用JIT(just in time)编译： 应用程序每次在运行时，会将app中的dex文件实时的转成机器码在运行。dex文件占得内存小，但是由于要实时转换成机器码，所以运行所需要的时间更多。经典的以时间换空间
ART使用AOT(ahead of time)编译：应用在安装期间，他会提前将dex字节码翻译成机器码并且存储在设备上。然后在运行时，只需要直接运行机器码即可。但是由于要将机器码安装到设备上，所以所需要的设备容量就会更多。经典的以空间换时间。
在Android4.4之前，Android应用程序安装的速度很快，但是启动速度却稍慢。而在4.4之后，应用程序的体积不仅变大了，并且安装所需要的时间也变得更多。这就是因为用了不同的编译方式。
Dex文件相当于将多个class文件合并在一起之后再进行压缩，所以一个dex文件是对应着多个class文件。
先回顾一下栈和栈帧的概念，在JVM中，Java方法每当被执行的时候，就会将这个方法加入栈帧。每个方法的执行到结束就是入栈到出栈的过程。
而栈帧就存放在Java栈中。每一个栈帧都包括了局部变量表，操作数栈，动态连接，方法返回地址和一些额外的附加信息。在编译代码的时候，栈帧中需要多大的局部变量表，多深的操作数栈都已经完全确定了，并且写入到了方法表的Code属性中，因此一个栈帧需要分配多少内存，不会受到程序运行期变量数据的影响，而仅仅取决于具体虚拟机的实现。
首先，这里的基于栈，不是指java栈，而是指栈帧内部中的操作数栈。虚拟机在真正进行运算（加减乘除赋值等）时，都会直接通过操作数栈来进行，而不会直接去操作内存中的数据（虚拟机中的内存，因为在物理意义上，java栈也在内存中）。
执行时都是从操作数栈上取值，不需要指定目标操作数。
比如加法操作 a = b + c。那么首先会将b和c的数据放到操作数栈上，然后执行加法的同时，将操作数栈的栈顶pop，最后将结果存放在操作数栈顶，然后存放在变量C上。
a = b+c 的字节码
I1: LOAD C // 将c加入操作数栈
I2: LOAD B // 将b加入操作数栈
I3: ADD // 将栈顶的两个元素出栈，同时将这两个元素的和入栈
I4: STORE A // 将栈顶元素存放到a
先介绍一下寄存器（不过虚拟机中的寄存器也是虚拟的寄存器）：
寄存器就是你的口袋。身上只有那么几个，只装最常用或者马上要用的东西。
内存就是你的背包。有时候拿点什么放到口袋里，有时候从口袋里拿出点东西放在背包里。
辅存就是你家里的抽屉。可以放很多东西，但存取不方便。
基于寄存器的虚拟机，栈帧中就没有操作数栈和局部变量表了。取而代之的是内部有一个虚拟寄存器（其实就是在内存中开辟一块连续的空间），用于存放方法中会用到的变量（包括方法的参数列表，返回类型和方法中创建的变量）。
还是刚刚的a = b+c，这次再基于寄存器的虚拟机中，字节码是这样的：
add-int v0, v1, v2
注：在寄存器中，变量名都以v+数字或者p+数字命名，无关我们在java文件时的取名
基于栈的虚拟机，其最大的特点就是即使是最简单的运算，也要通过操作数栈来进行。
这样做的好处就是：虚拟机可以直接无视底层的物理架构。物理硬件中的寄存器只要能处理好操作数栈的操作即可，至于运算的具体各种操作仅由虚拟机本身来进行负责。这样一来虚拟机的移植性就很强，移植到其他的系统时会比较容易。
缺点也很明显：指令多，而且数据的传输也很慢，因为即使是一个最简单的加法操作，也要进行多次的取数和存数的指令，在内存中运行的指令越多，运行效率就越慢。
基于寄存器的虚拟机，由于指令需要指定源地址和目标地址，所以单个指令所占用的空间就更多。
好处就是：直接经由CPU运算，运算的速度就会更快，因为访问内存的次数更少。
缺点就是：每个指令所占的空间更多。而且移植性也没有基于栈的虚拟机强。
| 指令条数 | 栈式 > 寄存器式 |
| 代码尺寸 | 栈式 < 寄存器式 |
| 移植性 | 栈式优于寄存器式 |
| 指令优化 | 栈式更不易优化 |
| 解释器执行速度 | 栈式解释器速度稍慢 |
| 代码生成难度 | 栈式简单 |
| 数据移动次数 | 栈式移动次数多 |
在了解了两种虚拟机之后，最后就要分析一下这个问题。
移动平台最大的特点就是：在性能方面，远远比不上传统平台。这里的性能包括指令执行速度，IO速度等。
拿2021年刚出骁龙888举例，在忽视各种元素的情况下，骁龙888的满载功耗不过10w，而笔记本平台近几年常用的CPU功耗都在25W以上。虽然移动平台的特点就是重视能耗比，但是也不会高到说和传统平台持平（更别说Android刚出的那几年了）。且移动平台不能说是CPU而是SOC，他的核心内还集成了很多其他功能。
在性能较低的情况下，想要保证用户日常的使用体验，让用户打开app的时候不会感受到太多的卡顿等问题，那么只能设计基于寄存器的虚拟机，它的运行速度更快，效率更高。
使用这种空间换时间的方式，虽然会增加应用软件所占用的体积，但是日常所用的软件占用空间就算相比基于栈的虚拟机高，也不会说高到不可接受的地步。
https://blog.csdn.net/xtayfjpk/article/details/41924283?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
深入理解Java虚拟机笔记—运行时栈帧结构_xtayfjpk的专栏-CSDN博客_运行时栈帧概念结构
https://www.cnblogs.com/hainange/p/6333995.html
基于寄存器与基于栈的虚拟机 - 海南一哥 - 博客园
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