Java逃逸分析詳解及代碼示例
概念引入
我們都知道,Java 創(chuàng)建的對(duì)象都是被分配到堆內(nèi)存上,但是事實(shí)并不是這么絕對(duì),通過(guò)對(duì)Java對(duì)象分配的過(guò)程分析,可以知道有兩個(gè)地方會(huì)導(dǎo)致Java中創(chuàng)建出來(lái)的對(duì)象并一定分別在所認(rèn)為的堆上。這兩個(gè)點(diǎn)分別是Java中的逃逸分析和TLAB(Thread Local Allocation Buffer)線程私有的緩存區(qū)。
基本概念介紹
逃逸分析,是一種可以有效減少Java程序中同步負(fù)載和內(nèi)存堆分配壓力的跨函數(shù)全局?jǐn)?shù)據(jù)流分析算法。通過(guò)逃逸分析,Java Hotspot編譯器能夠分析出一個(gè)新的對(duì)象的引用的使用范圍從而決定是否要將這個(gè)對(duì)象分配到堆上。
在計(jì)算機(jī)語(yǔ)言編譯器優(yōu)化原理中,逃逸分析是指分析指針動(dòng)態(tài)范圍的方法,它同編譯器優(yōu)化原理的指針?lè)治龊屯庑畏治鱿嚓P(guān)聯(lián)。當(dāng)變量(或者對(duì)象)在方法中分配后,其指針有可能被返回或者被全局引用,這樣就會(huì)被其他過(guò)程或者線程所引用,這種現(xiàn)象稱作指針(或者引用)的逃逸(Escape)。通俗點(diǎn)講,如果一個(gè)對(duì)象的指針被多個(gè)方法或者線程引用時(shí),那么我們就稱這個(gè)對(duì)象的指針發(fā)生了逃逸。
Java在Java SE 6u23以及以后的版本中支持并默認(rèn)開(kāi)啟了逃逸分析的選項(xiàng)。Java的 HotSpot JIT編譯器,能夠在方法重載或者動(dòng)態(tài)加載代碼的時(shí)候?qū)Υa進(jìn)行逃逸分析,同時(shí)Java對(duì)象在堆上分配和內(nèi)置線程的特點(diǎn)使得逃逸分析成Java的重要功能。
代碼示例
package me.stormma.gc; /** * <p>Created on 2017/4/21.</p> * * @author stormma * * @title <p>逃逸分析</p> */ public class EscapeAnalysis { public static B b; /** * <p>全局變量賦值發(fā)生指針逃逸</p> */ public void globalVariablePointerEscape() { b = new B(); } /** * <p>方法返回引用,發(fā)生指針逃逸</p> * @return */ public B methodPointerEscape() { return new B(); } /** * <p>實(shí)例引用發(fā)生指針逃逸</p> */ public void instancePassPointerEscape() { methodPointerEscape().printClassName(this); } class B { public void printClassName(EscapeAnalysis clazz) { System.out.println(clazz.getClass().getName()); } } }
逃逸分析研究對(duì)于 java 編譯器有什么好處呢?我們知道 java 對(duì)象總是在堆中被分配的,因此 java 對(duì)象的創(chuàng)建和回收對(duì)系統(tǒng)的開(kāi)銷是很大的。java 語(yǔ)言被批評(píng)的一個(gè)地方,也是認(rèn)為 java 性能慢的一個(gè)原因就是 java不支持棧上分配對(duì)象。JDK6里的 Swing內(nèi)存和性能消耗的瓶頸就是由于 GC 來(lái)遍歷引用樹(shù)并回收內(nèi)存的,如果對(duì)象的數(shù)目比較多,將給 GC 帶來(lái)較大的壓力,也間接得影響了性能。減少臨時(shí)對(duì)象在堆內(nèi)分配的數(shù)量,無(wú)疑是最有效的優(yōu)化方法。java 中應(yīng)用里普遍存在一種場(chǎng)景,一般是在方法體內(nèi),聲明了一個(gè)局部變量,并且該變量在方法執(zhí)行生命周期內(nèi)未發(fā)生逃逸,按照 JVM內(nèi)存分配機(jī)制,首先會(huì)在堆內(nèi)存上創(chuàng)建類的實(shí)例(對(duì)象),然后將此對(duì)象的引用壓入調(diào)用棧,繼續(xù)執(zhí)行,這是 JVM優(yōu)化前的方式。當(dāng)然,我們可以采用逃逸分析對(duì) JVM 進(jìn)行優(yōu)化。即針對(duì)棧的重新分配方式,首先我們需要分析并且找到未逃逸的變量,將該變量類的實(shí)例化內(nèi)存直接在棧里分配,無(wú)需進(jìn)入堆,分配完成之后,繼續(xù)調(diào)用棧內(nèi)執(zhí)行,最后線程執(zhí)行結(jié)束,棧空間被回收,局部變量對(duì)象也被回收,通過(guò)這種方式的優(yōu)化,與優(yōu)化前的方案主要區(qū)別在于對(duì)象的存儲(chǔ)介質(zhì),優(yōu)化前是在堆中,而優(yōu)化后的是在棧中,從而減少了堆中臨時(shí)對(duì)象的分配(較耗時(shí)),從而優(yōu)化性能。
使用逃逸分析進(jìn)行性能優(yōu)化(-XX:+DoEscapeAnalysis開(kāi)啟逃逸分析)
public void method() { Test test = new Test(); //處理邏輯 ...... test = null; }
這段代碼,之所以可以在棧上進(jìn)行內(nèi)存分配,是因?yàn)闆](méi)有發(fā)生指針逃逸,即是引用沒(méi)有暴露出這個(gè)方法體。
棧和堆內(nèi)存分配比較
package me.stormma.gc; /** * <p>Created on 2017/4/21.</p> * * @author stormma * @description: <p>內(nèi)存分配比較</p> */ public class EscapeAnalysisTest { public static void alloc() { byte[] b = new byte[2]; b[0] = 1; } public static void main(String[] args) { long b = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 100000000; i++) { alloc(); } long e = System.currentTimeMillis(); System.out.println(e - b); } }
JVM 參數(shù)為-server -Xmx10m -Xms10m -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC, 運(yùn)行結(jié)果
JVM 參數(shù)為-server -Xmx10m -Xms10m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC, 運(yùn)行結(jié)果
性能測(cè)試
package me.stormma.gc; /** * <p>Created on 2017/4/21.</p> * * @author stormma * * @description: <p>利用逃逸分析進(jìn)行性能優(yōu)化</p> */ public class EscapeAnalysisTest { private static class Foo { private int x; private static int counter; public Foo() { x = (++counter); } } public static void main(String[] args) { long start = System.nanoTime(); for (int i = 0; i < 1000 * 1000 * 10; ++i) { Foo foo = new Foo(); } long end = System.nanoTime(); System.out.println("Time cost is " + (end - start)); } }
使用逃逸分析優(yōu)化 JVM輸出結(jié)果( -server -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC)
Time cost is 11012345
未使用逃逸分析優(yōu)化 JVM 輸出結(jié)果( -server -Xmx10m -Xms10m -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC)
[GC (Allocation Failure) 33280K->408K(125952K), 0.0010344 secs] [GC (Allocation Failure) 33688K->424K(125952K), 0.0009799 secs] [GC (Allocation Failure) 33704K->376K(125952K), 0.0007297 secs] [GC (Allocation Failure) 33656K->456K(159232K), 0.0014817 secs] Time cost is 68562263
分析結(jié)果,性能優(yōu)化1/6。
總結(jié)
以上就是本文關(guān)于Java逃逸分析詳解及代碼示例的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站:Java實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)者消費(fèi)者問(wèn)題與讀者寫者問(wèn)題詳解、java算法實(shí)現(xiàn)紅黑樹(shù)完整代碼示例、Java編程接口調(diào)用的作用及代碼分享等,有什么問(wèn)題可以隨時(shí)留言,小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。感謝朋友們對(duì)本站的支持。
相關(guān)文章
ThreadPoolExecutor中的submit()方法詳細(xì)講解
在使用線程池的時(shí)候,發(fā)現(xiàn)除了execute()方法可以執(zhí)行任務(wù)外,還發(fā)現(xiàn)有一個(gè)方法submit()可以執(zhí)行任務(wù),本文就詳細(xì)的介紹一下ThreadPoolExecutor中的submit()方法,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下2022-04-04JPA?通過(guò)Specification如何實(shí)現(xiàn)復(fù)雜查詢
這篇文章主要介紹了JPA?通過(guò)Specification如何實(shí)現(xiàn)復(fù)雜查詢,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2021-11-11SpringBoot的@Value給靜態(tài)變量注入application.properties屬性值
這篇文章主要介紹了SpringBoot的@Value給靜態(tài)變量注入application.properties屬性值,Spring是一個(gè)開(kāi)源的框架,主要是用來(lái)簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程,通過(guò)IOC,依賴注入(DI)和面向接口實(shí)現(xiàn)松耦合,需要的朋友可以參考下2023-05-05SpringBoot整合Guava Cache實(shí)現(xiàn)全局緩存的示例代碼
這篇文章主要介紹了SpringBoot整合Guava Cache實(shí)現(xiàn)全局緩存,Guava Cache是Google Guava庫(kù)中的一個(gè)模塊,提供了基于內(nèi)存的本地緩存實(shí)現(xiàn),文中介紹了SpringBoot整合使用Guava Cache的具體步驟,需要的朋友可以參考下2024-03-03Spring中TransactionSynchronizationManager的使用詳解
這篇文章主要介紹了Spring中TransactionSynchronizationManager的使用詳解,TransactionSynchronizationManager是事務(wù)同步管理器,監(jiān)聽(tīng)事務(wù)的操作,來(lái)實(shí)現(xiàn)在事務(wù)前后可以添加一些指定操作,需要的朋友可以參考下2023-09-09關(guān)于Spring統(tǒng)一異常處理及說(shuō)明
這篇文章主要介紹了關(guān)于Spring統(tǒng)一異常處理及說(shuō)明,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2022-09-09