详解Java编译优化之循环展开和粗化锁

我们先来回顾一下什么是循环展开。

循环展开就是说，像下面的循环遍历的例子：

for (int i = 0; i < 1000; i++) { x += 0x51;}

因为每次循环都需要做跳转操作，所以为了提升效率，上面的代码其实可以被优化为下面的：

for (int i = 0; i < 250; i++) { x += 0x144; //0x51 * 4}

注意上面我们使用的是16进制数字，至于为什么要使用16进制呢？这是为了方便我们在后面的assembly代码中快速找到他们。

好了，我们再在 x += 0x51 的外面加一层synchronized锁，看一下synchronized锁会不会随着loop unrolling展开的同时被粗化。

for (int i = 0; i < 1000; i++) { synchronized (this) {x += 0x51; }}

万事具备，只欠我们的运行代码了，这里我们还是使用JMH来执行。

相关代码如下：

@Warmup(iterations = 10, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)@Fork(value = 1,jvmArgsPrepend = {'-XX:-UseBiasedLocking','-XX:CompileCommand=print,com.flydean.LockOptimization::test'})@State(Scope.Benchmark)@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)public class LockOptimization { int x; @Benchmark @CompilerControl(CompilerControl.Mode.DONT_INLINE) public void test() {for (int i = 0; i < 1000; i++) { synchronized (this) {x += 0x51; }} } public static void main(String[] args) throws RunnerException {Options opt = new OptionsBuilder().include(LockOptimization.class.getSimpleName()).build();new Runner(opt).run(); }}

上面的代码中，我们取消了偏向锁的使用：-XX:-UseBiasedLocking。为啥要取消这个选项呢？因为如果在偏向锁的情况下，如果线程获得锁之后，在之后的执行过程中，如果没有其他的线程访问该锁，那么持有偏向锁的线程则不需要触发同步。

为了更好的理解synchronized的流程，这里我们将偏向锁禁用。

其他的都是我们之前讲过的JMH的常规操作。

接下来就是见证奇迹的时刻了。

我们运行上面的程序，将会得到一系列的输出。因为本文并不是讲解Assembly语言的，所以本文只是大概的理解一下Assembly的使用，并不会详细的进行Assembly语言的介绍，如果有想深入了解Assembly的朋友，可以在文后留言。

分析Assembly的输出结果，我们可以看到结果分为C1-compiled nmethod和C2-compiled nmethod两部分。

先看C1-compiled nmethod：

第一行是monitorenter,表示进入锁的范围，后面还跟着对于的代码行数。

最后一行是monitorexit,表示退出锁的范围。

中间有个add $0x51,%eax操作，对于着我们的代码中的add操作。

可以看到C1—compiled nmethod中是没有进行Loop unrolling的。

我们再看看C2-compiled nmethod:

和C1很类似，不同的是add的值变成了0x144,说明进行了Loop unrolling，同时对应的锁范围也跟着进行了扩展。

最后看下运行结果：

Benchmark              Mode  Cnt     Score     Error  Units

LockOptimization.test  avgt    5  5601.819 ± 620.017  ns/op

得分还不错。

接下来我们看下如果将Loop unrolling禁掉，会得到什么样的结果。

要禁止Loop unrolling，只需要设置-XX:LoopUnrollLimit=1即可。

我们再运行一下上面的程序:

可以看到C2-compiled nmethod中的数字变成了原本的0x51，说明并没有进行Loop unrolling。

再看看运行结果：

Benchmark              Mode  Cnt      Score      Error  Units

LockOptimization.test  avgt    5  20846.709 ± 3292.522  ns/op

可以看到运行时间基本是优化过后的4倍左右。说明Loop unrolling还是非常有用的。

以上就是详解Java编译优化之循环展开和粗化锁的详细内容，更多关于Java编译优化之循环展开和粗化锁的资料请关注好吧啦网其它相关文章！