代码测试
import com.google.common.base.Stopwatch;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class StackTest {
public static void main(String[] args) {
Stopwatch started = new Stopwatch();
started.start();
User user = null;
for (long i = 0; i < 1000_000_000; i++) {
user = new User();
}
started.stop();
System.out.println(started.elapsed(TimeUnit.MILLISECONDS) + "ms");
//不加打印 300ms
//加了打印 3000ms
// System.out.println(user);
}
}
class User {
private int age;
private String userName;
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
public String getUserName() {
return userName;
}
public void setUserName(String userName) {
this.userName = userName;
}
}
上面的一个简单的代码是测试 Java 创建对象的性能,如果没有 System.out.println(user);
输出的时间是 300ms左右,如果加上性能是 3000ms 左右,整整慢了 10 倍左右。(具体需要时间根据电脑的配置决定)。
看似很简单的代码,却会带来这样的性能消耗,确实很让人费解。为了弄清楚这个问题,我们需要讨论下,java 代码分配的规则。
对象分配规则
在前面的博客已经提过 Java 对象的分配过程,具体流程图如下:
栈上分配
栈上分配是 Java 虚拟机提供的一项优化技术,将线程私有的对象打散分配在栈上,栈上分配的对象回收直接 POP 出站,不需要垃圾回收器的介入,效率很高。当然栈上分配也需要一些特殊的条件:
-XX:+DoEscapeAnalysis
)-XX:+EliminateAllocations
)。如 demo 所示,我们可以是用 age 和 username 两个字段来代替 User 对象。
TLAB 分配
TLAB Thread Local Allocation Buffer, 即:线程本地分配缓存。这是一块线程专用的内存分配区域。TLAB 占用的是 eden 区的空间。
在TLAB 启用的情况下(默认开启),JVM会为每一个线程分配一块TLAB区域。
使用 TLAB 是为了加速对象的分配。由于对象一般分配在堆上,而堆是线程共用的,因此可能会有多个线程在堆上申请空间,而每一次的对象分配都必须线程同步,会使分配的效率下降。
考虑到对象分配几乎是 Java中 最常用的操作,因此 JVM 使用了 TLAB 这样的线程专有区域来避免多线程冲突,提高对象分配的效率。
同样,TLAB 空间一般不会太大(占用 eden 区),所以大对象无法进行 TLAB 分配,只能直接分配到堆上。
分配策略:
一个100KB的TLAB区域,如果已经使用了80KB,当需要分配一个30KB的对象时,TLAB是如何分配的呢?可以有两种情况:
JVM选择的策略是
:在虚拟机内部维护一个叫 refill_waste 的值,当请求对象大于 refill_waste 时,会选择在堆中分配,反之,则会废弃当前 TLAB,新建 TLAB来分配新对象。【默认情况下,TLAB和refill_waste都是会在运行时不断调整的,使系统的运行状态达到最优。】
JVM参数解析
参数 | 作用 | 备注 |
---|---|---|
-XX:+UseTLAB | 启用TLAB | 默认启用 |
-XX:TLABRefillWasteFraction | 设置允许空间浪费的比例 | 默认值:64,即:使用1/64的TLAB空间大小作为refill_waste值 |
-XX:-ResizeTLAB | 禁止系统自动调整TLAB大小 | |
-XX:TLABSize | 指定TLAB大小 | 单位:B |
Demo 分析
通过上面的分析,可以剖析出原因了,在使用打印的时候导致了 user 对象的逃逸,所以导致在栈上分配条件不满足,只能在堆上分配,这样就会导致频繁的 GC,效率低下。
如果我们再使用(-XX:+UseTLAB
)关闭 TLAB分配原则,则会导致分配的速度又会降低一点(TLAB 一般会对多线程竞争分配的时候提升比较明显,此处不再验证)