JVM 通过「逃逸分析」就能让对象在「栈上分配」？没那么简单！

本文转载自公众号 星哥笔记

作者：Danny姜

校对：承香墨影

经常会有面试官会问一个问题： Java 中的对象都是在"堆"中创建吗？

然后跟求职者大谈特谈「逃逸分析」，说通过「逃逸分析」，JVM 会将实例对象分配在「栈」上。其实这种说法，是并不是很严谨，最起码目前在 HotSpot 中，并没有在栈中存储对象的实现代码！

什么是逃逸分析？

首先逃逸分析是一种算法，这套算法在 Java 即时编译器（ JIT ），编译 Java 源代码时使用。通过逃逸分析算法，可以分析出某一个方法中的某个对象，是否会被其它方法或者线程访问到。

如果分析结果显示，某对象并不会被其它线程访问，则有可能在编译期间，对其做一些深层次的优化，具体有哪些优化稍后讲解。

执行 java 程序时，可以通过如下参数开启或者关闭"逃逸分析"。

开启逃逸分析：-XX:+DoEscapeAnalysis

关闭逃逸分析：-XX:-DoEscapeAnalysis

逃逸分析原则

在 HotSpot 源码中的 escape.hpp 中定义了对象进行逃逸分析后的几种状态。（ 路径：src/share/vm/opto/escape.hpp ）

1、全局逃逸（GlobalEscape）

即一个对象的作用范围，逃出了当前方法或者当前线程，有以下几种场景：

• 对象是一个静态变量；

• 对象作为当前方法的返回值；

• 如果复写了类的 finalize 方法，则此类的实例对象都是全局逃逸状态（ 因此为了提高性能，除非万不得已，不要轻易复写 finalize 方法 ）；

2、参数逃逸（ArgEscape）

即一个对象，被作为方法参数传递，或者被参数引用，但在调用过程中，不会再被其它方法或者线程访问。

3、没有逃逸（NoEscape）

即方法中的对象，没有发生逃逸，这种对象会被 Java 即时编译器进一步的优化。

逃逸分析优化

经过「逃逸分析」之后，如果一个对象的逃逸状态是 GlobalEscape 或者 ArgEscape，则此对象必须被分配在「堆」内存中，但是对于 NoEscape 状态的对象，则不一定，具体会有以下几种优化情况。

1、锁消除

比如以下代码。

在 lockElimination() 方法中，对象 a 永远不会被其它方法或者线程访问到，因此 a 是非逃逸对象，这就导致 synchronized(a) 没有任何意义，因为在任何线程中， a 都是不同的锁对象。所以 JVM 会对上述代码进行优化，删除同步相关代码，以下：

对于锁消除，还有一个比较经典的使用场景： StringBuffer 。

StringBuffer 是一个使用同步方法的线程安全的类，可以用来高效地拼接不可变的字符串对象。StringBuffer 内部对所有 append() 方法都进行了同步操作，如下所示：

但是在平时开发中，有很多场景其实是不需要这层线程安全保障的，因此在 Java 5 中又引入了一个非同步的 StringBuilder 类来作为它的备选，StringBuilder 中的 append() 方法并没有使用 synchronized 标识，如下所示：

调用 StringBuffer 的 append() 方法的线程，必须得获取到这个对象的内部锁（ 也叫监视器锁 ）才能进入到方法内部，在退出方法前也必须要释放掉这个锁。而 StringBuilder 就不需要进行这个操作，因此它的执行性能比 StringBuffer 的要高--至少乍看上去是这样的。

不过在 HotSpot 虚拟机引入了「逃逸分析」之后，在调用 StringBuffer 对象的同步方法时，就能够自动地把锁消除掉了。从而提高 StringBuffer 的性能，比如以下代码：

在 getString() 方法中的 StringBuffer 是方法内部的局部变量，并且并没有被当做方法返回值返回给调用者，因此 StringBuffer 是一个"非逃逸（ NoEscape ）"对象。

执行上述代码，结果如下：

java TestLockEliminate 一共耗费：720 ms

我们可以通过 -XX:-EliminateLocks 参数关闭锁消除优化，重新执行上述代码，结果如下：

java -XX:-EliminateLocks TestLockEliminate 一共耗费： 1043 ms

可以看出，关闭锁消除后性能会降低，耗时更多。

2、对象分配消除

除了锁消除，JVM 还会对无逃逸（ NoEscape ）对象进行 对象分配消除 优化。对象分配消除是指将本该在「堆」中分配的对象，转化为由「栈」中分配。乍听一下，很不可思议，但是我们可以通过一个案例来验证一下。

比如以下代码，在一个 1 千万次的循环中，分别创建 EscapeTest 对象 t1 和 t2。

使用如下命令执行上述代码

java -Xms2g -Xmx2g -XX:+PrintGCDetails -XX:-DoEscapeAnalysis EscapeTest

通过参数 -XX:-DoEscapeAnalysis 关闭「逃逸分析」，然后代码会在 System.in.read() 处停住，此时使用 jps 和 jmap 命令查看内存中 EscapeTest 对象的详细情况，如下：

可以看出，此时堆内存中有 2 千万个 EscapeTest 的实例对象( t1 和 t2 各 1 千万个 )，GC 日志如下：

没有发生 GC 回收事件，但是 eden 区已经占用 96%，所有的 EscapeTest 对象都在"堆"中分配。

如果我们将执行命令修改为如下：

java -Xms2g -Xmx2g -XX:+PrintGCDetails -XX:+DoEscapeAnalysis EscapeTest

开启「逃逸分析」，并重新查看 EscapeTest 对象情况如下：

可以看出，此时堆内存中只有 30 万个左右，并且 GC 日志如下：

没有发生 GC 回收时间，EscapeTest 只占用 eden 区的 8%，说明并没有在堆中创建 EscapeTest 对象，取而代之的是分配在「栈」中。

注意：

有的读者可能会有疑问：开启了「逃逸分析」，NoEscape 状态的对象，不是会在「栈」中分配吗？

为什么这里还是会有 30 多万个对象在「堆」中分配？这是因为我使用的 JDK 是混合模式，通过 java -version 查看 java 的版本，结果如下：

mixed mode 代表混合模式。

在 Hotspot 中采用的是解释器和编译器并行架构，所谓的混合模式，就是解释器和编译器搭配使用，当程序启动初期，采用解释器执行（ 同时会记录相关的数据，比如函数的调用次数，循环语句执行次数 ），节省编译的时间。在使用解释器执行期间，记录的函数运行的数据，通过这些数据发现某些代码是热点代码，采用编译器对热点代码进行编译，以及优化（ 逃逸分析就是其中一种优化技术 ）。

3、标量替换

上文中，我提到当「逃逸分析」后，对象状态为 NoEscape 时会在「栈」中进行分配。但是实际上，这种说法并不是完全准确的，「栈」中直接分配对象难度太大，需要修改 JVM 中大量堆优先分配的代码，因此在 HotSpot 中并没有真正的实现"栈"中分配对象的功能，取而代之的是一个叫做「标量替换」的折中办法。

首先要明白标量和聚合量，基础类型和对象的引用可以理解为标量，它们不能被进一步分解。而能被进一步分解的量，就是聚合量。

对象就是聚合量，它可以被进一步分解成标量，将其成员变量分解为分散的变量，这就叫做「标量替换」。这样如果一个对象没有发生逃逸，那压根就不需要在「堆」中创建它，只会在栈或者寄存器上创建一些能够映射这个对象标量即可，节省了内存空间，也提升了应用程序性能。

比如以下两个计算和的方法：

乍看一下， sumPrimitive() 方法比   sumMutableWrapper() 方法简单的多，那执行效率也肯定快许多吧？

但是结果却是两个方法的执行效率相差无几。这是为什么呢？在 sumMutableWrapper() 方法中，MutableWrapper 是不可逃逸对象，也就是说没有必要在「堆」中创建真正的 MutableWrapper 对象，Java 即时编译器会使用标量替换对其进行优化，优化结果为下：

仔细查看，上述优化够的代码中的 value 也是一个中间变量，通过内联之后，会被优化为如下：

total += i;

也就是说，java 源代码中的一大坨在真正执行时，只有简单的一行操作。因此 sumPrimitive 和  sumMutableWrapper() 两个方法的执行效率基本一致。

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