内容简介:之前在讲JIT的时候,有提到在编译过程中的两种优化循环展开和粗化锁,今天我们和小师妹一起从Assembly的角度来验证一下这两种编译优化方法,快来看看吧。小师妹:F师兄,上次你讲到在JIT编译的过程中会进行一些编译上面的优化,其中就有循环展开和粗化锁。我对这两种优化方式很感兴趣,能不能展开讲解一下呢?更多精彩内容且看:
简介
之前在讲JIT的时候,有提到在编译过程中的两种优化循环展开和粗化锁,今天我们和小师妹一起从Assembly的角度来验证一下这两种编译优化方法,快来看看吧。
循环展开和粗化锁
小师妹:F师兄,上次你讲到在JIT编译的过程中会进行一些编译上面的优化,其中就有循环展开和粗化锁。我对这两种优化方式很感兴趣,能不能展开讲解一下呢?
更多精彩内容且看:
- 区块链从入门到放弃系列教程-涵盖密码学,超级账本,以太坊,Libra,比特币等持续更新
- Spring Boot 2.X系列教程:七天从无到有掌握Spring Boot-持续更新
- Spring 5.X系列教程:满足你对Spring5的一切想象-持续更新
- java程序员从小工到专家成神之路(2020版)-持续更新中,附详细文章教程
当然可以,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。
分析Assembly日志
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。
禁止Loop unrolling
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。
总结
本文介绍了循环展开和粗化锁的实际例子,希望大家能够喜欢。
本文的例子 https://github.com/ddean2009/learn-java-base-9-to-20
本文作者:flydean程序那些事
本文链接: http://www.flydean.com/jvm-jit-loop-unrolling-lock-coarsening/
本文来源:flydean的博客
欢迎关注我的公众号:程序那些事,更多精彩等着您!
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 008.Python循环for循环
- 006.Python循环语句while循环
- 007.Python循环语句while循环嵌套
- 观点 | 激励循环——加密算法如何实际修复现有激励循环
- 数组常见的遍历循环方法、数组的循环遍历的效率对比
- Python 循环语句
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。