JVM 逃逸分析 (史上最全)

Posted 40岁资深老架构师尼恩

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了JVM 逃逸分析 (史上最全)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

对于JVM“逃逸分析” 特性,也是近年来大厂面试、高薪面试的常见面试题。

和逃逸分析有关的常见面试题:

  • Java中的对象一定是在堆上分配的吗?

注:本文以 PDF 持续更新,最新尼恩 架构笔记、面试题 的PDF文件,请从下面的链接获取:语雀 或者 码云

JVM的内存分配策略-

首先回顾一下JVM的内存分配策略。

JVM的内存包括方法区、堆、虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器。

一般情况下JVM运行时的数据都是存在栈和堆上的。

  • 栈用来存放一些基本变量和对象的引用,
  • 堆用来存放数组和对象,也就是说new出来的实例。

但是:凡事都有例外

随着JIT编译器的发展和逃逸分析的技术成熟,栈上分配、标量替换等优化技术,使对象不一定全都分配在堆中。

so,重点来了:对象不一定全都分配在堆中

在JVM的实现中,为了提高JVM的性能和节省内存空间,JVM提供了一种叫做 “逃逸分析” 的特性,逃逸分析是目前Java虚拟机中比较前沿的优化技术,也是JIT中一个很重要的优化技术。

“逃逸分析” 的直观认知

直接说这些概念,确实有点晕啊,那我们就来“逃逸分析” 的直观认知。

三连问: “逃逸分析” 的本质是什么呢?为什么叫逃逸?逃逸的范围是什么呢?

“逃逸分析” 的本质:

主要就是分析对象的动态作用域,分析一个对象的动态作用域是否会逃逸出方法范围、或者线程范围。

简单的说:

如果一个对象在一个方法内定义,如果被方法外部的引用所指向,那认为它逃逸了。

否者,这个对象,没有发生逃逸。

尼恩提示:

看起来一个 很牛逼轰轰的概念,其实就是这么简单。

逃逸分析的概念

先以官方的形式来说下什么是逃逸分析。

逃逸分析就是:一种确定指针动态范围的静态分析,它可以分析在程序的哪些地方可以访问到指针。

在JVM的即时编译语境下,逃逸分析将判断新建的对象是否逃逸。

即时编译判断对象是否逃逸的依据:

一种是对象是否被存入堆中(静态字段或者堆中对象的实例字段),另一种就是对象是否被传入未知代码。

逃逸分析的类型

逃逸分析的类型有两种:

  • 方法逃逸
  • 线程逃逸

什么是:方法逃逸(对象逃出当前方法):

当一个对象在方法里面被定义后,它可能被外部方法所引用,例如作为调用参数传递到其它方法中。

什么是:线程逃逸((对象逃出当前线程):

这个对象甚至可能被其它线程访问到,例如赋值给类变量或可以在其它线程中访问的实例变量

方法逃逸

当一个对象在方法里面被定义后,它可能被外部方法所引用,这种称为方法逃逸

方法逃逸包括:

  • 通过调用参数,将对象地址传递到其他方法中,
  • 对象通过return语句将对象指针,返回给其他方法
  • 等等

我们可以用下面的代码来表示这个现象。

//StringBuffer对象发生了方法逃逸
public static StringBuffer createStringBuffer(String s1, String s2) 
    StringBuffer sb = new StringBuffer();
    sb.append(s1);
    sb.append(s2);
    return sb;

上面的例子中,StringBuffer 对象通过return语句返回。

StringBuffer sb是一个方法内部变量,上述代码中直接将sb返回,这样这个StringBuffer有可能被其他方法所改变,这样它的作用域就不只是在方法内部,虽然它是一个局部变量,称其逃逸到了方法外部。

甚至还有可能被外部线程访问到,譬如赋值给类变量或可以在其他线程中访问的实例变量,称为线程逃逸。

不直接返回 StringBuffer,那么StringBuffer将不会逃逸出方法。

具体的代码如下:

// 非方法逃逸
public static String createString(String s1, String s2) 
    StringBuffer sb = new StringBuffer();
    sb.append(s1);
    sb.append(s2);
    return sb.toString();

可以看出,想要逃逸方法的话,需要让对象本身被外部调用,或者说, 对象的指针,传递到了 方法之外

线程逃逸

当一个对象可能被外部线程访问到,这种称为线程逃逸。

例如赋值给类变量或可以在其它线程中访问的实例变量

逃逸分析后的代码优化

从不逃逸、方法逃逸到线程逃逸,称为对象由低到高的不同逃逸程度。

如果能证明一个对象不会逃逸到方法或线程之外(换句话说是别的方法或线程无法通过任何途径访问到这个对象),或者逃逸程度比较低(只逃逸出方法而不会逃逸出线程),则可能为这个对象实例采取不同程度的优化。

通过逃逸分析,编译器会对代码进行优化。

如果能够证明一个对象不会逃逸到方法外或者线程外,或者说逃逸程度比较低,则可以对这个对象采用不同程度的优化:

  • 栈上分配
  • 标量替换
  • 消除同步锁

栈上分配

对象不分配在堆上,而是分配在栈内存上。

前提是:对象没有逃逸,很老实的话。

具体而言:

完全不会逃逸的局部变量和不会逃逸出的线程对象,采用栈上分配,

对于发生逃逸的、不老实的对象,才使用 堆上分配。

栈上分配可以快速地在栈帧上创建和销毁对象,不用再将对象分配到堆空间,可以有效地减少 JVM 垃圾回收的压力。

标量替换

一个对象可能不需要作为一个连续的存储空间,也能被访问到,那么对象的部分可以不存储的在连续的内存,而是存可以打散存储,甚至部分存储或者打散在CPU寄存器中。

通过逃逸分析确定该对象不会被外部访问后,JVM判断对象是否可以被进一步分解,如果对象可以打散为 变量,则 JVM不会创建该对象,而是化整为零, 将该对象成员变量分解若干个被这个方法使用的成员变量,

JVM将一个大的对象打散成若干变量的过程,叫做标量替换,也称之为 分离对象

比如如下代码:

public static void main(String[] args) 
   alloc();


private static void alloc() 
   Point point = new Point1,2;
   System.out.println("point.x="+point.x+"; point.y="+point.y);

class Point
    private int x;
    private int y;

从以上代码可以看出,Point对象并没有逃逸出alloc方法,并且Point对象是可以拆解成标量的。

此时,JIT就会不会直接创建Point对象,而是直接使用两个标量int x,int y来替代Point对象

为啥要 化整为零 呢?

因为 栈空间是非常有限的,很多的场景下,一个线程的栈空间就是1M的大小。

标量替换之后的成员变量,可以选择在栈帧分配,也可以就近在寄存器上分配空间,这样就不会因为没有一大块连续空间导致对象内存不够分配。

开启标量替换参数-XX:+EliminateAllocations,JDK7之后默认开启。

总之:

当JVM通过逃逸分析,确定要将对象分配到栈上时,即时编译可以将对象打散,将对象替换为一个个很小的局部变量,我们将这个打散的过程叫做标量替换。

将对象替换为一个个局部变量后,就可以非常方便的在栈上进行分配了。

同步锁消除

如果JVM通过逃逸分析,发现一个对象只能从一个线程被访问到,则访问这个对象时,可以不加同步锁。

具体来说:

如果同步块所使用的锁对象通过这种分析后,发现只能够被一个线程访问,根本用不着同步,

那么,JIT编译器在编译这个同步块的时候就会取消对这部分代码的同步锁。

所以:如果程序中使用了synchronized内置锁锁,则JVM会将synchronized内置锁消除。

注意:

这种情况针对的是synchronized锁,而对于非内置锁,比如 Lock 显示锁、CAS乐观锁等等,则JVM并不能消除。

要开启同步消除,需要加加上两个JVM启动选项:

 -XX:+EliminateLocks
 -XX:+DoEscapeAnalysis 

-XX:+EliminateLocks启动选项,表示启动同步锁消除。

-XX:+DoEscapeAnalysis 选项,表示启动逃逸分析。

因为同步锁消除依赖逃逸分析,所以同时要打开 -XX:+DoEscapeAnalysis 选项。

逃逸分析相关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。

逃逸分析的底层原理是什么呢?

在Java的编译体系中,一个Java的源代码文件变成计算机可执行的机器指令的过程中,需要经过两段编译:

第一段编译,指前端编译器把**.java文件**转换成 .class文件(字节码文件)。

前端编译器产品可以是JDK的Javac、Eclipse JDT中的增量式编译器。

第二编译阶段,JVM 通过解释字节码将其翻译成对应的机器指令,逐条读入字节码,逐条解释翻译成机器码。

很显然,由于有一个解释的中间过程,其执行速度必然会比可执行的二进制字节码程序慢很多。

这就是传统的JVM的解释器(Interpreter)的功能。

如何去掉中间商,提升效率?

为了解决这种效率问题,引入了JIT(即时编译器,Just In Time Compiler)技术。

引入了 JIT 技术后,Java程序还是通过解释器进行解释执行,也就是说,主体还是解释执行,只是局部去掉中间环节。

怎么做局部去掉中间环节呢?

当JVM发现某个方法或代码块运行特别频繁的时候,就会认为这是“热点代码”(Hot Spot Code)。

然后JIT会把部分“热点代码”翻译成本地机器相关的机器码,并进行优化,然后再把翻译后的机器码缓存起来,以备下次使用。

把翻译后的机器码缓存在哪里呢? 这个 缓存,叫做 Code Cache。 可见,JVM和WEB应用实现高并发的手段是类似的,还是使用了缓存架构。

当JVM下次遇到相同的热点代码时,跳过解释的中间环节,直接从 Code Cache加载机器码,直接执行,无需 再编译。

所以,JIT总的目标是发现热点代码, 热点代码变成了提升性能的关键,hotspot JVM的名字,也就是这么来的,把识别热点代码,写在名字上,作为毕生的追求。

所以,JVM总的策略为:

  • 对于占据大部分的不常用的代码,我们无需耗费时间将其编译成机器码,而是采取解释执行的方式运行;
  • 另一方面,对于仅占据小部分的热点代码,我们则可以将其编译成机器码,以达到理想的运行速度。

JIT(即时编译)的出现与 解释器的区别

(1)解释器是将字节码解释为机器码,下次即使遇到相同的字节码,仍会执行重复的解释。

(2)JIT 是将一些字节码编译为机器码,并存入 Code Cache,下次遇到相同的代码,直接执行,无需 再编译。

(3)解释器是将字节码解释为针对所有平台都通用的机器码。

(4)JIT 会根据平台类型,生成平台特定的机器码。

JVM包含多个即时编译器,主要有C1和C2,还有个Graal (实验性的)。

多个即时编译器, 都会对字节码进行优化并生成机器码

C1会对字节码进行简单可靠的优化,包括方法内联、去虚拟化、冗余消除等,编译速度较快,可以通过-client强制指定C1编译

C2会对字节码进行激进优化,包括分支频率预测、同步擦除等,

可以通过-server强制指定C2编译

JVM 将执行状态分成了 5 个层次:

  • 0 层,解释执行(Interpreter)
  • 1 层,使用 C1 即时编译器编译执行(不带 profiling)
  • 2 层,使用 C1 即时编译器编译执行(带基本的 profiling)
  • 3 层,使用 C1 即时编译器编译执行(带完全的 profiling)
  • 4 层,使用 C2 即时编译器编译执行

JVM不会直接启用C2,而是先通过C1编译收集程序的运行状态,再根据分析结果判断是否启用C2。

分层编译模式下, 虚拟机执行状态由简到繁、由快到慢分为5层

在编译期间,JIT 除了对 热点代码做缓存提速,会对代码做很多优化。

其中有一部分优化的目的就是减少内存堆分配压力,其中JIT优化中一种重要的技术叫做逃逸分析。根据逃逸分析,即时编译器会在编译过程中对代码做如下优化:

  • 锁消除:当一个锁对象只被一个线程加锁时,即时编译器会把锁去掉
  • 栈上分配:当一个对象没有逃逸时,会将对象直接分配在栈上,随着线程回收,由于JVM的大量代码都是堆分配,所以目前JVM不支持栈上分配,而是采用标量替换
  • 标量替换:当一个对象没有逃逸时,会将当前对象打散成若干局部变量,并分配在虚拟机栈的局部变量表中

关于面试题答案:Java中的对象一定是在堆上分配的吗?

答:不一定。

如果满足了逃逸分析的条件,一个对象,完全可以在栈上分配。减少堆内存的分配和GC压力。

由于栈内存有限,所以, 如果对象符合标量替换的条件,进一步为对象来一次化整为零的手术

标量替换具体的做法是:

JVM会将对象进一步打散,将对象分解为若干个被这个方法使用的成员变量,从而,达到更好的利用栈内存和寄存器的目标

注:本文以 PDF 持续更新,最新尼恩 架构笔记、面试题 的PDF文件,请从下面的链接获取:语雀 或者 码云

参考文献

  1. 疯狂创客圈 JAVA 高并发 总目录

    ThreadLocal(史上最全)
    https://www.cnblogs.com/crazymakercircle/p/14491965.html

  2. 3000页《尼恩 Java 面试宝典 》的 35个面试专题 :
    https://www.cnblogs.com/crazymakercircle/p/13917138.html

  3. 价值10W的架构师知识图谱
    https://www.processon.com/view/link/60fb9421637689719d246739

4、尼恩 架构师哲学
https://www.processon.com/view/link/616f801963768961e9d9aec8

5、尼恩 3高架构知识宇宙
https://www.processon.com/view/link/635097d2e0b34d40be778ab4

Guava Cache主页:https://github.com/google/guava/wiki/CachesExplained

Caffeine的官网:https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Benchmarks

https://gitee.com/jd-platform-opensource/hotkey

https://developer.aliyun.com/article/788271?utm_content=m_1000291945

https://b.alipay.com/page/account-manage-oc/approval/setList

Caffeine: https://github.com/ben-manes/caffeine

这里: https://albenw.github.io/posts/df42dc84/

Benchmarks: https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Benchmarks

官方API说明文档: https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki

这里: https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Guava

HashedWheelTimer时间轮原理分析: https://albenw.github.io/posts/ec8df8c/

TinyLFU论文: https://arxiv.org/abs/1512.00727

Design Of A Modern Cache: http://highscalability.com/blog/2016/1/25/design-of-a-modern-cache.html

Design Of A Modern Cache—Part Deux: http://highscalability.com/blog/2019/2/25/design-of-a-modern-cachepart-deux.html

Caffeine的github: https://github.com/ben-manes/caffeine

https://github.com/axinSoochow/redis-caffeine-cache-starter

https://www.cnblogs.com/liang24/p/14210542.html

https://www.jianshu.com/p/62757d2a592c

https://blog.csdn.net/tongkongyu/article/details/124842847

https://www.163.com/dy/article/FSC51E7G0511FQO9.html

https://blog.csdn.net/Hellowenpan/article/details/121264731

https://www.jianshu.com/p/3c6161e5337b

https://blog.csdn.net/darin1997/article/details/89397862

https://blog.csdn.net/weixin_42297591/article/details/112658262)

https://www.cnblogs.com/liujinhua306/p/9808500.html

https://blog.csdn.net/varyall/article/details/81172725

http://www.cnblogs.com/zhaoxinshanwei/p/8519717.html

https://segmentfault.com/a/1190000016091569?utm_source=tag-newest

https://www.javadevjournal.com/spring-boot/spring-boot-with-caffeine-cache/

https://sunitc.dev/2020/08/27/springboot-implement-caffeine-cache/

https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Population-zh-CN

https://www.cnblogs.com/Mufasa/p/15994714.html

https://www.cnblogs.com/liujinhua306/p/9808500.html

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