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一个 println 竟然比 volatile 还好使?原创

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3年前
9692521

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前两天一个小伙伴突然找我求助,说准备换个坑,最近在系统学习多线程知识,但遇到了一个刷新认知的问题……

小伙伴:Effective JAVA 里的并发章节里,有一段关于可见性的描述。下面这段代码会出现死循环,这个我能理解,JMM 内存模型嘛,JMM 不保证 stopRequested 的修改能被及时的观测到。

static boolean stopRequested = false;

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

    Thread backgroundThread = new Thread(() -> {
        int i = 0;
        while (!stopRequested) {
            i++;
        }
    }) ;
    backgroundThread.start();
    TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(10);
    stopRequested = true ;
}

但奇怪的是在我加了一行打印之后,就不会出现死循环了!难道我一行 println 能比 volatile 还好使啊?这俩也没关系啊

static boolean stopRequested = false;

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

    Thread backgroundThread = new Thread(() -> {
        int i = 0;
        while (!stopRequested) {
            
            // 加上一行打印,循环就能退出了!
        	System.out.println(i++);
        }
    }) ;
    backgroundThread.start();
    TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(10);
    stopRequested = true ;
}

我:小伙子八股文背的挺熟啊,JMM 张口就来。

我:这个……其实是 JIT 干的好事,导致你的循环无法退出。JMM 只是一个逻辑上的内存模型,内部有些机制是和 JIT 有关的

比如你第一个例子里,你用-Xint禁用 JIT,就可以退出死循环了,不信你试试?

小伙伴:卧槽,真的可以,加上 -Xint 循环就退出了,好神奇!JIT 是个啥啊?还能有这种功效?

image.png

JIT(Just-in-Time) 的优化

众所周知,JAVA 为了实现跨平台,增加了一层 JVM,不同平台的 JVM 负责解释执行字节码文件。虽然有一层解释会影响效率,但好处是跨平台,字节码文件是平台无关的。
image.png
在 JAVA 1.2 之后,增加了 即时编译(Just-in-Time Compilation,简称 JIT) 的机制,在运行时可以将执行次数较多的热点代码编译为机器码,这样就不需要 JVM 再解释一遍了,可以直接执行,增加运行效率。
image.png

但 JIT 编译器在编译字节码时,可不仅仅是简单的直接将字节码翻译成机器码,它在编译的同时还会做很多优化,比如循环展开、方法内联等等……

这个问题出现的原因,就是因为 JIT 编译器的优化技术之一 - 表达式提升(expression hoisting) 导致的。

表达式提升(expression hoisting)

先来看个例子,在这个 hoisting 方法中,for 循环里每次都会定义一个变量 y,然后通过将 x*y 的结果存储在一个 result 变量中,然后使用这个变量进行各种操作

public void hoisting(int x) {
	for (int i = 0; i < 1000; i = i + 1) {
		// 循环不变的计算 
		int y = 654;
		int result = x * y;
		
		// ...... 基于这个 result 变量的各种操作
	}
}

但是这个例子里,result 的结果是固定的,并不会跟着循环而更新。所以完全可以将 result 的计算提取到循环之外,这样就不用每次计算了。JIT 分析后会对这段代码进行优化,进行表达式提升的操作:

public void hoisting(int x) {
	int y = 654;
	int result = x * y;
    
	for (int i = 0; i < 1000; i = i + 1) {	
		// ...... 基于这个 result 变量的各种操作
	}
}

这样一来,result 不用每次计算了,而且也完全不影响执行结果,大大提升了执行效率。

注意,编译器更喜欢局部变量,而不是静态变量或者成员变量;因为静态变量是“逃逸在外的”,多个线程都可以访问到,而局部变量是线程私有的,不会被其他线程访问和修改。

编译器在处理静态变量/成员变量时,会比较保守,不会轻易优化。

像你问题里的这个例子中,stopRequested就是个静态变量,编译器本不应该对其进行优化处理;

static boolean stopRequested = false;// 静态变量

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

    Thread backgroundThread = new Thread(() -> {
        int i = 0;
        while (!stopRequested) {
			// leaf method
            i++;
        }
    }) ;
    backgroundThread.start();
    TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(10);
    stopRequested = true ;
}

但由于你这个循环是个 leaf method,即没有调用任何方法,所以在循环之中不会有其他线程会观测到stopRequested值的变化。那么编译器就冒进的进行了表达式提升的操作,将stopRequested提升到表达式之外,作为循环不变量(loop invariant)处理:

int i = 0;

boolean hoistedStopRequested = stopRequested;// 将stopRequested 提升为局部变量
while (!hoistedStopRequested) {    
	i++;
}

这样一来,最后将 stopRequested赋值为 true 的操作,影响不了提升的hoistedStopRequested的值,自然就无法影响循环的执行了,最终导致无法退出。

至于你增加了 println 之后,循环就可以退出的问题。是因为你这行 println 代码影响了编译器的优化。println 方法由于最终会调用 FileOutputStream.writeBytes 这个 native 方法,所以无法被内联优化(inling)。而未被内敛的方法调用从编译器的角度看是一个“full memory kill”,也就是说 副作用不明 、必须对内存的读写操作做保守处理

在这个例子里,下一轮循环的 stopRequested 读取操作按顺序要发生在上一轮循环的 println 之后。这里“保守处理”为:就算上一轮我已经读取了 stopRequested 的值,由于经过了一个副作用不明的地方,再到下一次访问就必须重新读取了。

所以在你增加了 prinltln 之后,JIT 由于要保守处理,重新读取,自然就不能做上面的表达式提升优化了。

以上对表达式提升的解释,总结摘抄自 R大知乎回答。R大,行走的 JVM Wiki!

我:“这下明白了吧,这都是 JIT 干的好事,你要是禁用 JIT 就没这问题了”

小伙伴:“卧槽🐂🍺,一个简单的 for 循环也太多机制了,没想到 JIT 这么智能,也没想到 R 大这么🐂🍺”

小伙伴:“那 JIT 一定很多优化机制吧,除了这个表达式提升还有啥?”

我:我也不是搞编译器的……哪了解这么多,就知道一些常用的,简单给你说说吧

表达式下沉(expression sinking)

和表达式提升类似的,还有个表达式下沉的优化,比如下面这段代码:

public void sinking(int i) {
	int result = 543 * i;

	if (i % 2 == 0) {
		// 使用 result 值的一些逻辑代码
	} else {
		// 一些不使用 result 的值的逻辑代码
	}
}

由于在 else 分支里,并没有使用 result 的值,可每次不管什么分支都会先计算 result,这就没必要了。JIT 会把 result 的计算表达式移动到 if 分支里,这样就避免了每次对 result 的计算,这个操作就叫表达式下沉:

public void sinking(int i) {
	if (i % 2 == 0) {
		int result = 543 * i;
		// 使用 result 值的一些逻辑代码
	} else {
		// 一些不使用 result 的值的逻辑代码
	}
}

JIT 还有那些常见优化?

除了上面介绍的表达式提升/表达式下沉以外,还有一些常见的编译器优化机制。

循环展开(Loop unwinding/loop unrolling)

下面这个 for 循环,一共要循环 10w 次,每次都需要检查条件。

for (int i = 0; i < 100000; i++) {
    delete(i);
}

在编译器的优化后,会删除一定的循环次数,从而降低索引递增和条件检查操作而引起的开销:

for (int i = 0; i < 20000; i+=5) {
    delete(i);
    delete(i + 1);
    delete(i + 2);
    delete(i + 3);
    delete(i + 4);
}

除了循环展开,循环还有一些优化机制,比如循环剥离、循环交换、循环分裂、循环合并……

内联优化(Inling)

JVM 的方法调用是个栈的模型,每次方法调用都需要一个压栈(push)和出栈(pop)的操作,编译器也会对调用模型进行优化,将一些方法的调用进行内联。

内联就是抽取要调用的方法体代码,到当前方法中直接执行,这样就可以避免一次压栈出栈的操作,提升执行效率。比如下面这个方法:

public  void inline(){
	int a = 5;
    int b = 10;
    int c = calculate(a, b);
    
    // 使用 c 处理……
}

public int calculate(int a, int b){
	return a + b;
}

在编译器内联优化后,会将 calculate 的方法体抽取到 inline 方法中,直接执行,而不用进行方法调用:

public  void inline(){
	int a = 5;
    int b = 10;
    int c = a + b;
    
    // 使用 c 处理……
}

不过这个内联优化是有一些限制的,比如 native 的方法就不能内联优化

提前置空

来先看一个例子,在这个例子中 was finalized! 会在 done.之前输出,这个也是因为 JIT 的优化导致的。

class A {
    // 对象被回收前,会触发 finalize
    @Override protected void finalize() {
        System.out.println(this + " was finalized!");
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        A a = new A();
        System.out.println("Created " + a);
        for (int i = 0; i < 1_000_000_000; i++) {
            if (i % 1_000_00 == 0)
                System.gc();
        }
        System.out.println("done.");
    }
}

//打印结果
Created A@1be6f5c3
A@1be6f5c3 was finalized!//finalize方法输出
done.

从例子中可以看到,如果 a 在循环完成后已经不再使用了,则会出现先执行finalize的情况;虽然从对象作用域来说,方法没有执行完,栈帧并没有出栈,但是还是会被提前执行。

这就是因为 JIT 认为 a 对象在循环内和循环后都不会在使用,所以提前给它置空了,帮助 GC 回收;如果禁用 JIT,那就不会出现这个问题……

这个提前回收的机制,还是有点风险的,在某些场景下会引起 BUG,比如《一个JDK线程池BUG引发的GC机制思考

HotSpot VM JIT 的各种优化项

上面只是介绍了几个简单常用的编译优化机制,JVM JIT 更多的优化机制可以参考下面这个图。这是 OpenJDK 文档中提供的一个 pdf 材料,里面列出了 HotSpot JVM 的各种优化机制,相当多……
image.png

如何避免因 JIT 导致的问题?

小伙伴:“JIT 这么多优化机制,很容易出问题啊,我平时写代码要怎么避开这些呢”

平时在编码的时候,不用刻意的去关心 JIT 的优化,就比如上面那个 println 问题,JMM 本来就不保证修改对其他线程可见,如果按照规范去加锁或者用 volatile 修饰,根本就不会有这种问题。

而那个提前置空导致的问题,出现的几率也很低,只要你规范写代码基本不会遇到的。

我:所以,这不是 JIT 的锅,是你的……

小伙伴:“懂了,你这是说我菜,说我代码写的屎啊……”

总结

在日常编码过程中,不用刻意的猜测 JIT 的优化机制,JVM 也不会完整的告诉你所有的优化。而且这种东西不同版本效果不一样,就算搞明白了一个机制,可能到下个版本就完全不一样了。

所以,如果不是搞编译器开发的话,JIT 相关的编译知识,作为一个知识储备就好。

也不用去猜测 JIT 到底会怎么优化你的代码,你(可能)猜不准……

参考

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空无

坚持原创,专注分享 JAVA、网络、IO、JVM、GC 等技术干货

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