浅析JVM invokedynamic指令和Java Lambda语法|得物技术

一、导语

尽管近年来JDK的版本发布愈发敏捷,当前最新版本号已经20+,但是日常使用中,JDK8还是占据了统治地位。

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++你发任你发,我用Java8:【Jetbrains】2023 开发者生态系统现状 - https://www.jetbrains.com/zh-cn/lp/devecosystem-2023/java/++

JDK8如此旺盛的生命力,与其优异的兼容性、稳定性和足够日常开发使用的语言特性有极大的关系,这其中最引人瞩目的语言特性莫过于Lambda表达式。

Lambda表达式语言特性引入Java语言后,赋予了Java语言更便捷的函数式编程魔力(相对匿名内部类),同时也让其更简洁,毕竟Java代码写起来啰嗦这点一直被开发者们广泛诟病。

本文将从JVM和Java两个层面着手,和大家一起深入解析Lambda表达式。

二、Java和JVM的关系

JVM是HLLVM(高级语言虚拟机),其参考物理计算机体系架构,设计、实现了一套特定领域虚拟指令集,即:字节码指令。利用上述虚拟指令集作为中间层,将上层高级语言和底层体系架构解耦以规避繁琐、复杂的平台兼容性问题,以实现【一次编译,处处运行】。

Java是基于JVM提供的虚拟指令集,设计、实现的一种供开发者使用的高级语言。通过配套的编译器和标准库,将文本格式的Java代码编译成符合JVM指令集规范的二进制文件,交付到JVM执行。

Java是一种运行在JVM平台上的高级语言,但是JVM平台绝不是只能运行Java语言。任何人都可以设计自己的语言语法,只要能按JVM规范编译成合法的JVM字节码,即可在JVM上运行(用Java命令)。

++计算机科学领域的任何问题,都可以通过增加一个中间层来解决。++

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没有无源之水,Java语言层面的特性,除非是纯语法糖,不然一定离不开特定JVM特性的支撑。Lambda是Java8语言特性,那支撑它的便是JVM invokedynamic指令。

三、JVM指令:invokedynamic

在Java7之前,JVM提供了如下4种【方法调用】指令:

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上述4种字节码指令各自有不同的使用场景,但是有一个共同的特点:目标方法一定需要在【编译期】确定。如下图,编译后4种指令的参数都指定了目标方法所在的类和签名以供运行时链接、动态分派。

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这个特点一方面保证了JVM语言类型安全,另一方面也限制了JVM平台对动态类型高级语言的支持。比如想让JavaScript、Python等动态语言代码编译成JVM字节码运行在JVM平台上的开销会比较大,性能也会比较差。

为了解决上述问题, Java7引入了一条新的虚拟机指令:invokedynamic。这是自JVM 1.0以来第一次引入新的虚拟机指令,invokedynamic与其他 invoke*指令不同的是它允许由应用级的代码来决定方法解析(链接、分派)。

所谓的【应用级的代码来决定方法解析】需要对照之前的invoke指令来理解。之前的4种invoke指令,在编译期就必须要明确目标方法并hardcode到字节码中,JVM在运行时直接解析、链接、动态分派硬编码指定的目标方法。而invokedynamic指令通过回调机制来获取需要调用的目标方法。即先调用业务自定义回调方法做方法决策(解析、链接),再调用其返回的目标方法。笔者称之为**【两阶段调用】**。

伪代码对比如下:

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MethdoHandle为示意,后文有详述。

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伪字节码

++invokevirtual指令直接调用目标方法,invokedynamic直接调用回调方法,再调用回调方法返回的方法句柄。++

传统的invoke*指令直接调用字节码中指定的目标方法,如Son.testMethod1,invokedynamic指令在调用时,先调用字节码中指定的回调方法,如Son.dynamicMethodCallback,然后再调用回调方法(hook)返回的方法引用。

而上述dynamicMethodCallback即为【应用级的代码或者我们常说的业务代码】,可以在不影响性能的前提下,灵活的干预JVM方法解析、链接的过程。

总结来说,所谓应用级的代码其实也是一个方法,在这里这个方法被称为引导方法(Bootstrap Method),简称 BSM。invokedynamic执行时,BSM先被调用并返回一个 CallSite(调用点)对象,这个对象就和 invokedynamic链接在一起。以后再执行这条invokedynamic指令都不会创建新的 CallSite 对象。CallSite就是一个 MethodHandle(方法句柄)的holder,方法句柄指向一个调用点真正执行的方法。

一阶段:调用引导方法确定并缓存CallSite(MethodHandle)

二阶段:调用CallSite(MethodHandle)

字节码指令比较low level,除字节码业务插桩场景外,字节码指令序列的构造、编排一般都由【高级语言编译器】来根据语言语法规则自动完成,如javac。

某种意义上有点类似Java【动态代理】机制,都是通过调用横切来动态桥接、灵活决策目标方法。

四、方法句柄:MethodHandle

前面我们知道invokedynamic指令支持通过业务层面自定义的BSM来灵活的决策被调用的目标方法,也就是上述的【一阶段】。BSM方法的返回值就是【二阶段】调用的方法。

但是和C、Python等语言不同,Java中方法/函数不是一等公民,也就是在Java中无法将【方法变量】作为方法返回值。

为了解决这个问题,Java标准库提供了一个新的类型MethodHandle,用于实现类似C语言中的方法指针、JavaScript/Python中方法变量的能力。该API和反射API呈现的能力相似,但是性能更好。

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上述为MethodHandle API的基本使用,该课题展开又是一篇长文。总之,我们可以用MethodHandle来作为【方法变量】,变相的将【Java方法】提升为【一等公民】,从而可以在BSM中用Java代码实现动态编排、决策,返回合适的方法指针。这也是上述invokedynamic+BSM机制能够成立的一个基础。

详见:++秒懂Java之方法句柄(MethodHandle) (https://blog.youkuaiyun.com/ShuSheng0007/article/details/107066856)++

段落引用上述【一阶段】调用的本质就是得到一个特定的MethodHandle(方法指针/方法引用),【二阶段】调用就是调用这个MethodHandle。

五、Lambda表达式简介

Java的Lambda表达式,是传统的【匿名内部类】特性在特定场景下的平替特性。所谓的特定场景,即我们熟知的FunctionalInterface。

当【匿名内部类】匿名实现的是一个FunctionalInterface时,可以用Lambda表达式平替。

示例如下:

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函数式接口(Functional Interface)就是一个有且仅有一个抽象方法,但是可以有多个非抽象方法的接口。

Java 不会强制要求你使用 @FunctionalInterface 注解来标记你的接口是函数式接口,然而,作为API作者,你可能倾向使用@FunctionalInterface指明特定的接口为函数式接口,这只是一个设计上的考虑,可以让用户很明显的知道一个接口是函数式接口。

Java Lambda表达式在语法层面有两种形式:行内代码块、方法引用。

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但是在编译产物中,行内Lambda最终会被提取到独立的静态方法中。也就是说,在字节码层面只有【方法引用】一种Lambda形式。

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如上图反编译结果,两个行内Lambda中的代码在编译后被提取到两个自动生成的方法lambda$main 0 、 l a m b d a 0、lambda 0、lambdamain$1,后续Lambda表达式的处理流程都可以收敛,无需区分对待。

六、Lambda表达式实现

Lambda表达式具体的实现涉及类文件结构、字节码指令结构、标准库等多个方面的内容,千头万绪。也想不出来什么通俗易懂的叙述角度,只能是枯燥的对照着字节码分析了。

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如上图,mian方法中声明了3个Lambda表达式,反编译字节码可以看到字节码指令流如下:

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 0 iconst_3
 1 istore_1
 2 iconst_3
 3 newarray 10 (int)
 5 dup
 6 iconst_0
 7 iconst_1
 8 iastore
 9 dup
10 iconst_1
11 iconst_2
12 iastore
13 dup
14 iconst_2
15 iconst_3
16 iastore
17 invokestatic #2 <java/util/stream/IntStream.of : ([I)Ljava/util/stream/IntStream;>
20 invokedynamic #3 <applyAsInt, BootstrapMethods #0>
25 invokeinterface #4 <java/util/stream/IntStream.map : (Ljava/util/function/IntUnaryOperator;)Ljava/util/stream/IntStream;> count 2
30 iload_1
31 invokedynamic #5 <applyAsInt, BootstrapMethods #1>
36 invokeinterface #4 <java/util/stream/IntStream.map : (Ljava/util/function/IntUnaryOperator;)Ljava/util/stream/IntStream;> count 2
41 invokedynamic #6 <applyAsInt, BootstrapMethods #2>
46 invokeinterface #4 <java/util/stream/IntStream.map : (Ljava/util/function/IntUnaryOperator;)Ljava/util/stream/IntStream;> count 2
51 invokeinterface #7 <java/util/stream/IntStream.sum : ()I> count 1
56 istore_2
57 return

3个lambda表达式对应3条invokedynamic指令:

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第一个lambda表达式比较简单且典型,后续我们以其为抓手展开分析。

invokedynamic指令参数

invokedynamic指令参数结构如下:

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++jvms-6.5.invokedynamic++ (https://docs.oracle.com/javase/specs/jvms/se8/html/jvms-6.html#jvms-6.5.invokedynamic)

invokedynamic指令需要指定其期待BSM返回的方法特征(出入参类型)和BSM方法引用。该参数以CONSTANT_InvokeDynamic_info结构存放在类文件的常量池结构中,invokedynamic用两个byte宽度的常量池索引号指定。

CONSTANT_InvokeDynamic_info {
    u1 tag;
    u2 bootstrap_method_attr_index;
    u2 name_and_type_index;
}

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对照字节码我们可知,Lambda1相关的invokedynamic指定的CONSTANT_InvokeDynamic_info序号为3,得到如下内容:

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19.jpg

期望的方法名称和描述符

该invokedynamic指令期望BSM0方法返回一个如下特征的方法引用:

IntUnaryOperator anyName();

没有入参,返回值类型为IntUnaryOperator的MethodHandle。

为什么是返回IntUnaryOperator类型呢?因为IntStream的map方法需要的参数是IntUnaryOperator类型。

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换句话说,该invokedynamic指令希望相应的BSM返回一个IntUnaryOperator的工厂方法句柄,然后invokedynamic指令再调用这个方法句柄,创建出一个map方法需要的IntUnaryOperator类型的参数。

BSM方法序号

BSM方法序号指定了当前invokedynamic指令使用的BSM方法在BSM方法表中的索引。

通俗来说,类文件中有一个数组,数组名称叫BootstrapMethods。其结构如下:

BootstrapMethods_attribute {
    u2 attribute_name_index;
    u4 attribute_length;
    u2 num_bootstrap_methods;
    {   u2 bootstrap_method_ref;
        u2 num_bootstrap_arguments;
        u2 bootstrap_arguments[num_bootstrap_arguments];
    } bootstrap_methods[num_bootstrap_methods];
}

21.jpg

22.jpg

23.jpg

该invokedynamic指令指定的BSM为BSM数组中的第一个BSM。

24.jpg

BSM方法

25.jpg

26.jpg

BSM方法参数

该BSM数据结构指定了3个编译期固定的、静态的BSM方法参数:

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第一、第三个参数指定了预期的函数式接口(FunctionInterface)的特征:入参为int、出参为int。即上述IntUnaryOperator。

28.jpg

第二个参数是一个静态方法引用。如上述,Lambda表达式在编译时会被提取到一个自动生成的方法中。

29.jpg

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至此,invokedynamic指令具有的发起【一阶段调用】的上下文如下:

  1. 具体的一阶段调用的BSM方法:java.lang.invoke.LambdaMetafactory#metafactory

  2. IntStream.map方法需要的参数类型:IntUnaryOperator

  3. 编译器(javac)编译产生的包含Lambda表达式代码内容的静态方法:lambda$main$0(I)I

接下来就是调用java.lang.invoke.LambdaMetafactory#metafactory方法,传递上述必要的上下文参数,接受metafactory方法返回的IntUnaryOperator applyAsInt()类型的MethodHandle并调用该MethodHandle,继而得到IntStream.map方法需要的参数:IntUnaryOperator。

LambdaMetafactory# metafactory

31.jpg

如上述,invokedynamic指令调用上述metafactory方法,对照字节码信息,可以得到如下具体参数表格:

32.jpg

LambdaMetafactory根据上述上下文,使用ASM库,动态生成了一个如下所示的IntUnaryOperator适配类,用于桥接Lambda表达式代码块到IntUnaryOperator类型。

添加-Djdk.internal.lambda.dumpProxyClasses=.启动参数,JDK会将生成的适配函数式接口的类源码输出到工作目录中。

构造CallSite

33.jpg

java.lang.invoke.InnerClassLambdaMetafactory#buildCallSite

生成FunctionalInterface适配类后,基于适配类创建MethodHandle。该MethodHandle体现的代码逻辑类似如下Java代码:

34.jpg

至此,invokedynamic【一阶段】调用已经完成,invokedynamic指令获取到了由LambdaMetafactory#metafactory作为BSM动态决策、动态生成的IntUnaryOperator适配类的【工厂方法】(以CallSite包装的MethodHandle的形式)。

二阶段调用

【一阶段调用】已经完成,返回了动态决策产生的CallSite对象,getTarget方法可以获取上述的IntUnaryOperator适配类的【工厂方法】。

35.jpg

至此,invokedynamic指令可以通过如下伪代码,创建IntStream.map方法需要的IntUnaryOperator实例。

IntUnaryOperator intUnaryOperator = (IntUnaryOperator)callSite.getTarget().invoke()

Lambda1的整个运行时解析、链接流程完成。

七、Lambda表达式性能

36.jpg

经过上述分析我们可以知道,Lambda1这种无状态的、没有捕获外部变量(闭包)的Lambda表达式的开销是很小的,只会在第一次调用时动态生成桥接的适配类,实例化后就通过ConstantCallSite缓存。后续所有的调用都不会再重新生成适配类、实例化适配类。

但是,Lambda2则不同,因为Lambda捕获、依赖了(闭包)外部变量num,那么这个表达式就是有状态的。虽然同样只是会在第一次调用时动态生成桥接的适配类,但是每一次调用都会使用num变量重新实例化一个新的适配类实例。这种场景下,其在性能和形式上就已经和传统的【匿名内部类】没有太大差别了。

Lambda3本质上和Lambda1一样,只不过不需要Java编译器在编译时将Lambda代码语句抽取成独立的方法。

八、Lambda表达式和final变量

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当Lambda表达式闭包捕获的局部变量num在方法内可变时,编译器会提示编译错误。这不是JVM的限制,而是Java语言层面的限制。笔者认为,这种限制没有技术上的原因,而是Java语言设计者刻意的借助编译器在阻止你犯错。

假设没有这个限制,那么Lambda表达式就变成了重构不友好的【位置相关】的代码块。

换句话说,下面两种代码执行结果是不一样的:

38.jpg

Lambda捕获的num的值为5;

39.jpg

Lambda捕获的num的值为3;

如果没有类似的编译约束,当我们有心或无意的在复杂的业务逻辑中进行了类似的代码调整时,极易出错且难以排查。

笔者个人见解,欢迎指正。

九、总结

提笔的时候立意高远,想着要尽可能通俗详尽的写清楚所有涉及的技术点,但是越写越觉得事情不简单,最后只能是把博客标题从【深入剖析】修改为【浅析】。这块内容牵涉的面太广,笔者没有能力也没有精力介绍到事无巨细、面面俱到,只能为大家抛砖引玉,大家可以配合后文【参考资料】多梳理、多实验,同时在评论区批评指正。

  1. invokedynamic指令不是业务开发者使用的。invokedynamic指令可以用来实现Lambda语法,但是它不是只能用来实现Lambda语法。这个指令对于JVM语言开发者比如Kotlin、Groovy、JRuby、Jython等会比较重要。

  2. 没有捕获外部变量(闭包)的Lambda表达式性能和直接调用没有差别。

  3. 捕获外部变量(闭包)的Lambda表达式性能理论上和【匿名内部类】范式一样,每次调用都会创建一个对象(最坏情况)。

本文使用的反编译工具为:jclasslib Bytecode Viewer

(https://plugins.jetbrains.com/plugin/9248-jclasslib-bytecode-viewer)

十、附录

自动生成的Lambda2适配类

// $FF: synthetic class
final class LambdaTest$$Lambda$2 implements IntUnaryOperator {
    private final int arg$1;

    private LambdaTest$$Lambda$2(int var1) {
        this.arg$1 = var1;
    }

    private static IntUnaryOperator get$Lambda(int var0) {
        return new LambdaTest$$Lambda$2(var0);
    }

    @Hidden
    public int applyAsInt(int var1) {
        return LambdaTest.lambda$main$1(this.arg$1, var1);
    }
}

自动生成的Lambda3适配类

// $FF: synthetic class
final class LambdaTest$$Lambda$3 implements IntUnaryOperator {
    private LambdaTest$$Lambda$3() {
    }

    @Hidden
    public int applyAsInt(int var1) {
        return LambdaTest.add(var1);
    }
}

参考:

  • Oracle-Java虚拟机规范(JDK8)–https://docs.oracle.com/javase/specs/jvms/se8/html/

  • Oracle-Java语言规范(JDK8)-https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se8/html/index.html

  • JVM系列之:JVM是怎么实现invokedynamic的? | HeapDump性能社区-https://heapdump.cn/article/3573623

  • Java 虚拟机:JVM是怎么实现invokedynamic的?(上)-https://cloud.tencent.com/developer/article/1787369

  • Java 虚拟机:JVM是怎么实现invokedynamic的?(下)-https://cloud.tencent.com/developer/article/1787371

  • 【stackoverflow】What is a bootstrap method?-https://stackoverflow.com/questions/30733557/what-is-a-bootstrap-method

  • Java中普通lambda表达式和方法引用本质上有什么区别?-https://www.zhihu.com/question/51491241/answer/126232275

  • 理解 invokedynamic-https://juejin.cn/post/6844903503236710414

  • https://www.cnblogs.com/wade-luffy/p/6058087.html

  • 09 | JVM是怎么实现invokedynamic的?(下)-深入拆解Java虚拟机-极客时间-https://time.geekbang.org/column/article/12574

*文/ 羊羽

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从埋点需求到规则资产:Hermes Agent 重构得物数仓工作流

埋点和指标需求中,消耗数据承接方的不是生成答案,而是补齐证据链、对齐历史口径、识别下游影响,并在生产写入前留下可追溯的确认记录。本文数据承接方指承接业务需求的数据同学或业务合作伙伴;后文讨论内部研发、元数据、查询和门禁能力在流程中的角色。

SmartCodeTech的博客 656

让 Claude Code 拥有自我进化和记忆系统|得物技术

本文记录了为 Claude Code 构建的一套持久化记忆与自我学习系统的设计思路与实现细节。这套系统让 AI 助手能够跨越会话边界记住用户习惯,并在每次对话结束后自动提炼行为规律和系统信息,通过向量检索快速提取关键信息,下一次对话时主动应用,逐步进化为更懂你的编程伙伴。

SmartCodeTech的博客 994

用 LLM Agent 重构告警排查流程|得物技术

告警排查需频繁切换日志、APM、链路追踪等多个平台,耗时 10~30 分钟,且高度依赖个人经验。我们做了 Troubleshooter——用 LLM Agent 自动完成数据采集、根因分析和处置建议生成。上线后中位数排查耗时从 20 分钟降到 4.4 分钟,覆盖 11 个服务和 10+ 种告警类型。

SmartCodeTech的博客 1008

HorizonVault 技术深潜:如何在 HDD 上做出 100GB/s+ 级大吞吐分布式存储|得物技术

HorizonVault是一款面向Kafka远程存储的高吞吐分布式存储引擎,通过分布式并行写入和状态感知调度解决冷数据存储的三大核心问题:吞吐瓶颈、性能抖动和恢复能力。系统采用分层架构,Meta负责全局资源调度,Broker处理请求路由,Store实现本地磁盘管理,形成完整的写入治理链路。通过将HDD磁盘提升为一等资源,实现顺序追加写入、多盘并行和慢盘隔离,在保证高吞吐的同时控制延迟。存储结构采用DiskStore组织磁盘资源,LogSegment顺序写入数据,IndexSegment定位读取,Change

SmartCodeTech的博客 892

Claude Code Harness 工程:数仓侧落地方案|得物技术

Harness 工程通过职责分层实现研发流水线可靠性提升。Claude 负责需求理解与代码生成等语义层工作;hooks 负责规范检查等确定性执行;Subagents 隔离血缘查询、自测等高 token 操作;Memory 承载跨会话状态持久化。四层协同使数仓 AI 开发从"对话式辅助"转变为"规则驱动的自动化流程"。

SmartCodeTech的博客 1101

BP Claw 破解 AI 编码输入难题 ——FlinkSpec 需求智能化实践|得物技术

本文为 FlinkSpec 系列之开篇,亦是这场工程化变革的序章。BP Claw 所立之处,不过链路之源。FlinkSpec 所图,乃以 AI 之力,将实时数仓从需求落地至验收上线的全程工序,熔铸为一套精密自洽、生生不息的智能工程体系。宏图未竟,后续系列将逐章揭幕,敬请期待!

SmartCodeTech的博客 1039
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