逃逸分析 (Escape Analysis）
作者：互联网
逃逸分析 (Escape Analysis）
什么是逃逸？
逃逸分析（Escape Analysis）是目前Java虚拟机中比较前沿的优化技术，它与类型继承关系分析一样，并不是直接优化代码的手段，而是为其他优化手段提供依据的分析技术。
逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域：当一个对象在方法中被定义后，它可能被外部方法所引用，例如作为调用参数传递到其他方法中，称为方法逃逸。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。
如果能证明一个对象不会逃逸到方法或线程之外，也就是别的方法或线程无法通过任何途径访问到这个对象，则可能为这个变量进行一些高效的优化，如下所示。
下面举几个例子
public static StringBuffer createStringBuffer(String s1, String s2) {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append(s1);
sb.append(s2);
return sb;
}
public static String createStringBuffer(String s1, String s2) {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append(s1);
sb.append(s2);
return sb.toString();
}
第一段代码中的 sb 就逃逸了，而第二段代码中的 sb 就没有逃逸。
public static Object globalVariableObject;
public Object instanceObject;
public void globalVariableEscape(){
//外部线程可见,发生对象逃逸
globalVariableObject = new Object();
}
public void instanceObjectEscape(){
//外部线程可见,发生逃逸
instanceObject = new Object();
}
public Object returnObjectEscape(){
//返回对象实例,外部线程可见，发生逃逸
return new Object();
}
public void noEscape(){
//仅创建线程可见,对象无逃逸
Object noEscape = new Object();
}
逃逸分析优化JVM原理
栈上分配（Stack Allocation）
Java虚拟机中，在Java堆上分配创建对象的内存空间几乎是Java程序员都清楚的常识了，Java堆中的对象对于各个线程都是共享和可见的，只要持有这个对象的引用，就可以访问堆中存储的对象数据。虚拟机的垃圾收集系统可以回收堆中不再使用的对象，但回收动作无论是筛选可回收对象，还是回收和整理内存都需要耗费时间。如果确定一个对象不会逃逸出方法之外，那让这个对象在栈上分配内存将会是一个很不错的主意，对象所占用的内存空间就可以随栈帧出栈而销毁。在一般应用中，不会逃逸的局部对象所占的比例很大，如果能使用栈上分配，那大量的对象就会随着方法的结束而自动销毁了，垃圾收集系统的压力将会小很多。这个简单来说就是把对象分解成一个个基本类型，并且内存分配不再是分配在堆上，而是分配在栈上。这样的好处有，一、减少堆内存使用。 二、GC频率也会减少。
栈上分配实验
同步消除（Synchronization Elimination）
线程同步本身是一个相对耗时的过程，如果逃逸分析能够确定一个变量不会逃逸出线程，无法被其他线程访问，那这个变量的读写肯定就不会有竞争，对这个变量实施的同步措施也就可以消除掉。
同步消除实验
public void synchronizationElimination() {
Object seo = new Object();
synchronized(seo) {
System.out.println(seo);
}
}
代码中对seo这个对象进行加锁，但是seo对象的生命周期只在synchronizationElimination()方法中，每个线程进入到方法synchronizationElimination()时，都会创建一个seo对象，并不会被其他线程所访问到，所以在JIT编译阶段就会被优化掉。优化成：
public void synchronizationElimination() {
Object seo = new Object();
System.out.println(seo);
}
标量替换（Scalar Replacement）
标量（Scalar）是指一个数据已经无法再分解成更小的数据来表示了，Java虚拟机中的原始数据类型（int、long等数值类型以及reference类型等）都不能再进一步分解，它们就可以称为标量。相对的，如果一个数据可以继续分解，那它就称作聚合量Aggregate），Java中的对象就是最典型的聚合量。如果把一个Java对象拆散，根据程序访问的情况，将其使用到的成员变量恢复原始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，那程序真正执行的时候将可能不创建这个对象，而改为直接创建它的若干个被这个方法使用到的成员变量来代替。将对象拆分后，除了可以让对象的成员变量在栈上（栈上存储的数据，有很大的概率会被虚拟机分配至物理机器的高速寄存器中存储）分配和读写之外，还可以为后续进一步的优化手段创建条件。
标量替换实验
@Data
public class Person{
Integer age;
String name;
Doubel height;
}
public void scalarReplacement() {
//new Person();
//在对象未逃逸的情况下
//标量替换后的伪代码
int age = 0;
doubel = 0;
String = "name";
}
逃逸分析实验
public static void main(String[] args) {
test1();
test2();
}
//对象无逃逸
public static void test1() {
int b;
long s = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
b = i;
}
long e = System.currentTimeMillis();
System.out.println("test1 execution is completed in " + (e - s) + " millisecond");
}
//对象逃逸
static int a;
public static void test2() {
long s = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
a = i;
}
long e = System.currentTimeMillis();
System.out.println("test2 execution is completed in " + (e - s) + " millisecond");
}
可以看到很明显的效果
test1 execution is completed in 4 millisecond
test2 execution is completed in 46 millisecond
关于逃逸分析
开启逃逸分析
如果有需要，并且确认对程序运行有益，用户可以使用参数-XX：+DoEscapeAnalysis来 手动开启逃逸分析，开启之后可以通过参数-XX：+PrintEscapeAnalysis来查看分析结果。有 了逃逸分析支持之后，用户可以使用参数-XX：+EliminateAllocations来开启标量替换，使用+XX：+EliminateLocks来开启同步消除，使用参数-XX：+PrintEliminateAllocations查看标量 的替换情况。
参考资料
逃逸分析缺点
关于逃逸分析的论文在1999年就已经发表，但直到Sun JDK 1.6才实现了逃逸分析，而且 直到现在这项优化尚未足够成熟，仍有很大的改进余地。不成熟的原因主要是不能保证逃逸 分析的性能收益必定高于它的消耗。如果要完全准确地判断一个对象是否会逃逸，需要进行 数据流敏感的一系列复杂分析，从而确定程序各个分支执行时对此对象的影响。这是一个相 对高耗时的过程，如果分析完后发现没有几个不逃逸的对象，那这些运行期耗用的时间就白 白浪费了，所以目前虚拟机只能采用不那么准确，但时间压力相对较小的算法来完成逃逸分 析。还有一点是，基于逃逸分析的一些优化手段，如上面提到的“栈上分配”，由于HotSpot虚拟机目前的实现方式导致栈上分配实现起来比较复杂，因此在HotSpot中暂时还没有做这项 优化。
标签：分析,对象,Object,Analysis,逃逸,线程,Escape,public 来源： https://blog.csdn.net/qq_32419835/article/details/117481297