Java对象逃逸分析

1. 概念

对象逃逸分析,是一种有效减少Java程序中同步负载和内存堆分配压力的跨函数全局数据流分析算法。通过逃逸分析,Java虚拟机能够分析出一个新的对象的引用范围从而决定是否要将这个对象分配到堆上。Java1.7后默认开启逃逸分析的选项。Java的JIT编译器,能够在方法重载或者动态加载代码的时候对代码进行逃逸分析,同时Java对象在堆上分配和内置线程的特点使得逃逸分析成Java的重要功能。


JIT技术:为了解决JVM执行字节码速度问题。引入JIT(即时编译)技术,当JVM发现某个方法或代码块运行的特别频繁的时候,就会认为这是"热点代码",然后JIT会把部分热点代码翻译成本地机器相关的机器码,然后再把翻译后的机器码缓存起来,以备下次使用。

2. 逃逸分析主要就是分析对象的动态作用域

基于逃逸分析,一个对象可能会被用作三种逃逸状态标记:

  • 全局级别逃逸:一个对象可能从一个方法或者当前线程中逃逸。再明确一点,如果一个对象被作为一个方法的返回值,那么对象被标记为全局逃逸状态。
  • 参数级别逃逸:如果一个对象被作为参数传递给一个方法,但是在这个方法之外无法访问或者对其他线程不可见,这个对象标记为参数级别逃逸。
  • 无逃逸状态:一个对象不会产生逃逸。

3. 逃逸分析的作用

通过逃逸分析,在不存在逃逸下JVM可以进行以下优化:

  • 同步消除。线程同步本身比较耗时,如果确定一个变量不会逃逸出线程,无法被其他线程访问到,那么这个变量的读写就不会存在竞争,对这个变量的同步措施可以清除。
  • 将堆分配转为栈上分配:在一般应用中,不会逃逸的局部对象占比很大,如果使用栈上分配,那大量对象会随着方法结束而自动销毁,减轻垃圾回收系统压力。
  • 分离对象或标量替换:标量就是不可分割的量,java中基本数据类型,reference类型都是标量。相对的一个数据可以继续分解,它就是聚合量。如果把一个对象拆散,将其成员变量恢复到基本类型来访问就叫做标量替换。如果逃逸分析证明一个对象不会被外部访问,并且这个对象可以被拆散的话,那么程序真正执行的时候可能在栈上创建若干个成员变量。

4. 栈上分配对象

我们来看以下代码:

public static void main(String[] args) {
    long a1 = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
        alloc();
    }
    // 查看执行时间
    long a2 = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("cost " + (a2 - a1) + " ms");
    // 为了方便查看堆内存中对象个数,线程sleep
    try {
        Thread.sleep(100000);
    } catch (InterruptedException e1) {
        e1.printStackTrace();
    }
}

private static void alloc() {
    User user = new User();
}

static class User {

}

我们在alloc方法中定义了User对象,但是并没有在方法外部引用他。也就是说,这个对象并不会逃逸到alloc外部。
代码结束运行之前,我们使用jmap命令,来查看当前堆内存中有多少个User对象:

➜  ~ jps
2809 StackAllocTest
2810 Jps
➜  ~ jmap -histo 2809

 num     #instances         #bytes  class name
----------------------------------------------
   1:           524       87282184  [I
   2:       1000000       16000000  StackAllocTest$User
   3:          6806        2093136  [B
   4:          8006        1320872  [C
   5:          4188         100512  java.lang.String
   6:           581          66304  java.lang.Class

从上面的jmap执行结果中我们可以看到,堆中共创建了100万个StackAllocTest$User实例。
在关闭逃避分析的情况下(-XX:-DoEscapeAnalysis),虽然在alloc方法中创建的User对象并没有逃逸到方法外部,但是还是被分配在堆内存中。也就说,如果没有JIT编译器优化,没有逃逸分析技术,正常情况下就应该是这样的。即所有对象都分配到堆内存中。
接下来,我们开启逃逸分析,再来执行下以上代码。

-Xmx4G -Xms4G -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
➜  ~ jps
709
2858 Launcher
2859 StackAllocTest
2860 Jps
➜  ~ jmap -histo 2859

 num     #instances         #bytes  class name
----------------------------------------------
   1:           524      101944280  [I
   2:          6806        2093136  [B
   3:         83619        1337904  StackAllocTest$User
   4:          8006        1320872  [C
   5:          4188         100512  java.lang.String
   6:           581          66304  java.lang.Class

从以上打印结果中可以发现,开启了逃逸分析之后(-XX:+DoEscapeAnalysis),在堆内存中只有8万多个StackAllocTest$User对象。也就是说在经过JIT优化之后,堆内存中分配的对象数量,从100万降到了8万。

除了以上根据jmap验证对象个数的方法以外,读者还可以尝试将堆内存调小,然后执行以上代码,根据GC的次数来分析,也能发现,开启了逃逸分析之后,在运行期间,GC次数会有明显的减少。正是因为很多堆上分配被优化成了栈上分配,所以GC次数吧有了明显的减少。

5. 相关JVM参数

-XX:+DoEscapeAnalysis 开启逃逸分析
-XX:+PrintEscapeAnalysis 开启逃逸分析后,可通过此参数查看分析结果。
-XX:+EliminateAllocations 开启标量替换
-XX:+EliminateLocks 开启同步消除
-XX:+PrintEliminateAllocations 开启标量替换后,查看标量替换情况。

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