栈上分配

栈上分配

  • 将线程独有的对象打散分配在Java栈上,而不是堆上;栈上的对象随着方法调用的结束而销毁,继而不需要GC便可回收内存空间;
  • 逃逸分析:分析哪些对象是线程独有的;
  • 标量替换:将对象的字段当成局部变量直接分配在Java栈中;

栈上分配示例

参数设置
  • -XX:+DoEscapeAnalysis 开启逃逸分析,JDK8默认开启;
  • -XX:+EliminateAllocations 开启标量替换,JDK8默认开启;
  • -XX:-UseTLAB 禁用TLAB,,JDK8默认开启;
说明
  • 在10m的堆上分配1亿个对象,势必造成大量GC,如果开启逃逸分析和标量替换,对象不会分配到堆中,从而避免了大量GC开销;
  • 运行时间差距:9ms - 21s;
public class OnStackTest {

    public static class User {
        public int id = 0;
        public String name = "";
    }

    public static void alloc() {
        User u = new User();
        u.id = 5;
        u.name = "xxx";
    }

    /**
     -server
     -XX:+DoEscapeAnalysis
     -XX:+EliminateAllocations
     -XX:-UseTLAB
     -Xmx10m
     -Xms10m
     -XX:+PrintGC
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        long b = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
            alloc();
        }
        long e = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(e - b);
    }

}
结果对比

开启栈上分配

8

关闭栈上分配

21992

### JVM对象创建过程中的分配优化 #### 分配的概念与意义 通常情况下,在JVM中,当通过`new`关键字或其他方式创建对象时,默认会在堆内存中分配空间。然而,为了提高性能并减少垃圾回收的压力,某些场景下可以将原本应该在堆上的对象分配上来完成。这种方式被称为“分配”,也称为“逃逸分析”。 #### 逃逸分析原理 逃逸分析是一种编译期优化技术,用于判断新创建的对象是否会逃逸出方法的作用域之外[^1]。如果一个对象仅被局部使用,并且不会传递给其他线程或存储于任何可在线程间共享的数据结构内,则该对象被认为是未发生逃逸。 对于那些经过逃逸分析确认为不会逃逸的对象实例,JVM可以选择将其直接放在调用者的帧(Stack Frame)里而不是堆区。这样做不仅能够加快对象的创建速度,还能让这些临时性的短生命周期对象随着函数返回自动消失,从而减轻GC负担。 #### 实现条件和技术细节 要实现有效的分配,需满足以下几个前提: - **单线程环境下的局部变量**:只有当对象完全属于某个特定的方法内部,并且只在这个范围内使用的条件下才适合做这样的转换。 - **无跨方法引用**:确保此对象没有任何形式的机会逃离当前作用范围外;比如作为参数传入另一个方法、存放到静态字段或者同步监视器等位置都会破坏这一特性[^3]。 - **支持即时编译(JIT)**:由于这种类型的优化往往是在运行时刻动态发生的,因此依赖于高效的Just-In-Time Compiler的支持来识别和处理潜在的目标代码片段[^5]。 ```java public class StackAllocatedObject { private final int value; public StackAllocatedObject(int v){ this.value = v; } @Override protected void finalize() throws Throwable { // 不会被实际调用因为对象不再存在于堆上了 System.out.println("This should never be printed"); } } ``` 在此示例中,假设`StackAllocatedObject`类的对象从未离开过它所在的那个方法体内,那么理论上它可以成为候选者来进行分配优化。不过需要注意的是,具体的实施情况取决于具体版本的HotSpot VM以及其他因素的影响。
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