线程中 this逃逸

this逃逸

是指在构造函数返回之前其他线程就持有该对象的引用. 调用尚未构造完全的对象的方法可能引发令人疑惑的错误, 因此应该避免this逃逸的发生.

this逃逸经常发生在构造函数中启动线程或注册监听器时, 如:

public class ThisEscape {  
    public ThisEscape() {  
        new Thread(new EscapeRunnable()).start();  
        // ...  
    }  
      
    private class EscapeRunnable implements Runnable {  
        @Override  
        public void run() {  
            // 通过ThisEscape.this就可以引用外围类对象, 但是此时外围类对象可能还没有构造完成, 即发生了外围类的this引用的逃逸  
        }  
    }  
}  


 在构造函数中创建Thread对象是没有问题的, 但是不要启动Thread. 可以提供一个init方法, 如:

public class ThisEscape {  
    private Thread t;  
    public ThisEscape() {  
        t = new Thread(new EscapeRunnable());  
        // ...  
    }  
      
    public void init() {  
        t.start();  
    }  
      
    private class EscapeRunnable implements Runnable {  
        @Override  
        public void run() {  
            // 通过ThisEscape.this就可以引用外围类对象, 此时可以保证外围类对象已经构造完成  
        }  
    }  
}  


### 逃逸分析原理与应用 逃逸分析(Escape Analysis)是一种编译期优化技术,主要用于判断对象的生命周期是否仅限于当前函数或线程内部。通过这一分析,可以决定对象是否可以在栈上分配而非堆上分配,从而减少垃圾回收(GC)的压力,并提升程序运行性能。 在传统的内存管理中,所有对象都默认在堆上分配,这会增加 GC 的负担并可能导致频繁的 Stop-the-World 暂停[^1]。逃逸分析的目标是识别出那些不会被外部访问的对象,这些对象可以安全地在栈上分配,或者直接优化为无需分配的形式。 例如,在 Java 中,JVM 的即时编译器(JIT)会在方法调用期间进行逃逸分析,并结合标量替换(Scalar Replacement)技术将某些对象分解为基本类型变量,从而避免堆分配。这种方式显著减少了垃圾回收过程中需要处理的对象数量,降低了 GC 的频率和时间开销[^1]。 逃逸分析的主要应用场景包括: 1. **栈上分配**:如果一个对象只在当前方法内使用,并且不会被其他线程访问,则可以在栈上分配该对象。这样做的好处是对象随着方法调用结束自动销毁,无需进入垃圾回收流程。 2. **标量替换**:将对象拆解为基本类型的字段,使它们可以直接存储在寄存器或栈中,进一步减少堆内存使用。 3. **同步消除**:如果某个对象只在单一线程内部使用,则可以省略对其加锁操作,因为不存在并发访问问题。 下面是一个简单的示例,展示了逃逸分析可能带来的优化效果: ```java public class EscapeOptimization { public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 100000; i++) { Point p = new Point(1, 2); System.out.println(p.x + p.y); } } static class Point { int x, y; Point(int x, int y) { this.x = x; this.y = y; } } } ``` 在这个例子中,`Point` 对象 `p` 只在每次循环中短暂存在,并且没有被任何外部引用捕获。因此,JVM 的逃逸分析可以识别出 `p` 是非逃逸对象,进而将其优化为栈上分配或标量替换形式,从而降低堆内存消耗并提升执行效率。 逃逸分析的应用不仅限于减少堆内存分配,它还能提高缓存局部性,减少线程同步开销,并最终改善应用程序的整体性能。然而,其优化效果依赖于编译器和运行时系统的实现能力,并不是所有语言或虚拟机都能提供相同的优化级别。 ---
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