逃逸分析栈上分配回退性能骤降？-XX:+PrintEscapeAnalysis与对象分配日志分析

大家好，今天我们来探讨一个Java性能优化中比较高级也比较tricky的话题：逃逸分析、栈上分配，以及当栈上分配失败回退到堆上分配时可能发生的性能骤降，并结合 -XX:+PrintEscapeAnalysis 和对象分配日志来分析问题。

什么是逃逸分析？

逃逸分析(Escape Analysis)是Java HotSpot虚拟机中的一项优化技术。它的目的是确定new出来的对象是否会逃逸出当前方法或者线程。简单来说，就是分析对象的生命周期和作用域。

一个对象可能逃逸到以下几种情况：

方法逃逸: 对象被作为返回值返回，或者被赋值给类的字段，这样对象的作用域就不局限于当前方法。
线程逃逸: 对象被传递给其他线程使用，例如，将对象作为参数传递给一个新启动的线程。

如果逃逸分析发现一个对象没有逃逸，也就是说，它只在当前方法或线程中使用，那么虚拟机就可以进行一些优化，主要包括：

栈上分配(Stack Allocation): 将对象直接分配在栈上，而不是在堆上。栈上的内存分配和释放速度非常快，因为栈的分配和释放只需要移动栈指针即可，不需要垃圾回收器的参与。
标量替换(Scalar Replacement): 如果对象可以被分解成基本类型(primitive types)，那么可以直接将这些基本类型分配在栈上，而不是创建整个对象。这可以减少对象的创建和垃圾回收的开销。
同步消除(Synchronization Elimination): 如果逃逸分析发现一个对象只被单个线程访问，那么可以消除对该对象的同步锁，减少锁的开销。

栈上分配的优点

栈上分配的主要优点在于性能提升，因为它避免了堆上的对象分配和垃圾回收。堆上的对象分配需要考虑内存碎片、分配策略等问题，而栈上的分配则简单得多。垃圾回收器需要扫描堆内存，找出不再使用的对象并进行回收，这是一个耗时的过程。栈上分配的对象，随着方法的执行结束而自动释放，无需垃圾回收器的介入。

逃逸分析和栈上分配的开启

逃逸分析在JDK 6 Update 23之后默认是开启的。但是，栈上分配的开启需要满足一定的条件，并且也受到一些参数的控制。可以使用 -XX:+PrintEscapeAnalysis 参数来查看逃逸分析的结果。也可以使用 -XX:+PrintGC或者-XX:+PrintGCDetails 以及 -XX:+HeapAllocationLogging来查看对象分配情况。

栈上分配回退到堆上分配的场景及性能影响

虽然栈上分配能够带来性能提升，但是它并不总是能够成功。当某些条件不满足时，虚拟机可能会将栈上分配回退到堆上分配。这通常会导致性能骤降。

以下是一些可能导致栈上分配失败的场景：

对象过大: 栈空间是有限的。如果对象过大，栈上可能无法容纳，这时虚拟机就会将对象分配到堆上。
动态编译的限制: 在某些情况下，JIT编译器可能无法完全分析对象的逃逸情况，例如，涉及到复杂的控制流或异常处理。
竞争条件: 虽然逃逸分析能够识别线程逃逸，但是如果对象在多个线程之间传递，并且逃逸分析无法确定对象的最终归属，那么就无法进行栈上分配。
JIT编译器的优化限制: 即使逃逸分析认为对象没有逃逸，JIT编译器也可能因为其他优化策略的考虑而选择不进行栈上分配。例如，如果对象在循环中被频繁创建和销毁，栈上分配可能无法带来明显的性能提升，反而会增加编译器的负担。
代码变更导致的重新编译: JIT编译器会根据程序的运行情况进行动态编译和优化。如果代码发生变更，例如，方法被修改或被其他方法调用，那么JIT编译器可能需要重新进行逃逸分析和优化，之前的栈上分配策略可能会失效。
过多的本地变量: 栈帧的空间是有限的，如果方法内部定义了大量的局部变量，可能会导致栈空间不足，从而影响栈上分配。
GC压力过大: 在GC压力过大的情况下，JVM可能会选择更加保守的策略，避免栈上分配，以减轻GC的负担。

当栈上分配回退到堆上分配时，会带来以下性能影响：

增加GC压力: 堆上分配的对象需要进行垃圾回收，这会增加GC的频率和时间，影响程序的性能。
增加对象创建的开销: 堆上分配对象需要进行内存分配和初始化，这比栈上分配的开销要大得多。
增加内存碎片: 频繁的堆上分配和释放可能导致内存碎片，影响内存的利用率和程序的性能。

使用`-XX:+PrintEscapeAnalysis`分析逃逸情况

-XX:+PrintEscapeAnalysis 参数可以打印逃逸分析的结果，帮助我们了解对象是否逃逸，以及虚拟机是否进行了栈上分配。

以下是一个示例代码：

public class EscapeAnalysisExample {

    static class Point {
        int x;
        int y;
    }

    public static void main(String[] args) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
            allocatePoint();
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Time: " + (end - start) + "ms");
    }

    private static void allocatePoint() {
        Point p = new Point();
        p.x = 10;
        p.y = 20;
    }
}

编译并运行代码，并加上 -XX:+PrintEscapeAnalysis 参数：

javac EscapeAnalysisExample.java
java -XX:+PrintEscapeAnalysis EscapeAnalysisExample

运行结果会包含类似下面的信息：

...
EscapeAnalysis::analyze method EscapeAnalysisExample.allocatePoint()V @ bci 6 - analysis completed:
  - object EscapeAnalysisExample$Point @ bci 6 is not escape
...

object EscapeAnalysisExample$Point @ bci 6 is not escape 表示Point对象在allocatePoint方法中没有逃逸。如果逃逸分析成功，并且满足栈上分配的条件，那么虚拟机可能会将Point对象分配在栈上。

但是，如果我们将 Point 对象作为返回值返回，就会发生逃逸：

public class EscapeAnalysisExample {

    static class Point {
        int x;
        int y;
    }

    public static void main(String[] args) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
            allocatePoint();
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Time: " + (end - start) + "ms");
    }

    private static Point allocatePoint() {
        Point p = new Point();
        p.x = 10;
        p.y = 20;
        return p;
    }
}

再次运行代码，并加上 -XX:+PrintEscapeAnalysis 参数，可能会看到类似下面的信息：

...
EscapeAnalysis::analyze method EscapeAnalysisExample.allocatePoint()LEscapeAnalysisExample$Point; @ bci 6 - analysis completed:
  - object EscapeAnalysisExample$Point @ bci 6 is escape
...

object EscapeAnalysisExample$Point @ bci 6 is escape 表示Point对象在allocatePoint方法中逃逸了，虚拟机将不会进行栈上分配。

使用`-XX:+HeapAllocationLogging`分析对象分配情况

-XX:+HeapAllocationLogging 参数可以记录堆上对象分配的信息，帮助我们了解对象的类型、大小和分配位置。这个参数通常与Java Mission Control (JMC)配合使用，可以更直观地分析对象的分配情况。

为了使用 -XX:+HeapAllocationLogging，需要先安装 JMC。然后，运行程序，并加上 -XX:+HeapAllocationLogging 参数：

java -XX:+HeapAllocationLogging EscapeAnalysisExample

程序运行结束后，会在当前目录下生成一个 .hpl 文件。可以使用 JMC 打开这个文件，查看对象的分配情况。

JMC提供了非常详细的对象分配信息，包括：

对象类型: 对象的类名。
对象大小: 对象占用的内存空间。
分配位置: 对象分配在堆上的位置。
分配时间: 对象分配的时间。
调用栈: 对象分配的调用栈。

通过分析这些信息，我们可以了解哪些对象被分配在堆上，以及为什么它们没有被分配在栈上。比如，可以查看某个特定类型的对象是否被频繁分配，以及分配的调用栈是否包含复杂的控制流或异常处理。

实战案例：性能骤降分析

假设我们有一个复杂的应用，其中包含大量的对象创建和处理。在测试过程中，我们发现应用的性能突然下降，GC频繁发生。

首先，我们可以使用 -XX:+PrintGCDetails 参数来查看GC的详细信息，例如，GC的频率、持续时间和回收的内存量。如果发现GC频繁发生，并且回收的内存量很大，那么很可能存在大量的对象创建。

接下来，我们可以使用 -XX:+HeapAllocationLogging 参数来记录堆上对象分配的信息，并使用 JMC 分析这些信息。通过分析JMC提供的信息，我们可以找到哪些对象被频繁分配，以及分配的调用栈。

如果发现某个特定的对象被频繁分配，并且分配的调用栈包含复杂的控制流或异常处理，那么很可能这个对象无法进行栈上分配，导致性能下降。

为了解决这个问题，我们可以尝试以下方法：

优化代码: 简化对象的创建和处理逻辑，减少对象的数量。避免在循环中频繁创建对象，尽可能重用对象。
调整JVM参数: 调整堆的大小，增加栈的大小，或者调整GC的策略，以减少GC的频率和时间。
使用对象池: 对于频繁创建和销毁的对象，可以使用对象池来重用对象，减少对象的创建和垃圾回收的开销。
重新设计数据结构和算法: 如果对象的创建和处理是由于数据结构和算法的设计不合理造成的，那么可以考虑重新设计数据结构和算法，以减少对象的数量。

优化建议

以下是一些关于如何避免栈上分配回退导致性能骤降的建议：

尽量避免对象逃逸: 尽量将对象的作用域限制在当前方法或线程中，避免对象被作为返回值返回，或者被赋值给类的字段。
避免创建过大的对象: 如果对象过大，栈上可能无法容纳，这时虚拟机就会将对象分配到堆上。
简化代码逻辑: 复杂的控制流或异常处理可能会影响逃逸分析的结果，导致栈上分配失败。
合理使用对象池: 对于频繁创建和销毁的对象，可以使用对象池来重用对象，减少对象的创建和垃圾回收的开销。
监控和分析: 使用 -XX:+PrintEscapeAnalysis 和 -XX:+HeapAllocationLogging 参数来监控和分析对象的逃逸情况和分配情况，及时发现和解决问题。
注意代码变更: 代码变更可能会导致JIT编译器重新进行逃逸分析和优化，之前的栈上分配策略可能会失效。因此，在进行代码变更后，需要重新测试和分析，确保性能没有下降。

总结

逃逸分析和栈上分配是Java虚拟机中的重要优化技术，可以显著提升程序的性能。但是，栈上分配并不总是能够成功，当栈上分配回退到堆上分配时，可能会导致性能骤降。

通过使用 -XX:+PrintEscapeAnalysis 和 -XX:+HeapAllocationLogging 参数，我们可以了解对象的逃逸情况和分配情况，及时发现和解决问题。

最终，优化的关键在于理解程序的运行机制，分析性能瓶颈，并采取合适的优化策略。

一些想法

理解逃逸分析是优化的前提，监控和分析是发现问题的关键，合理的优化策略是解决问题的手段。