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一、前端编译与优化
Java技术下讨论“编译期”需要结合具体上下文语境，因为它可能存在很多种情况：
前端编译器（叫“编译器的前端”更准确一些）把
.java文件
转变成
.class文件
的过程
JDK的Javac、Eclipse JDT中的增量式编译器（ECJ）
即时编译器（常称JIT编译器，Just In Time Compiler）运行期
把字节码转变成本地机器码
的过程
HotSpot虚拟机的C1、C2编译器，Graal编译器
提前编译器（常称AOT编译器，Ahead Of Time Compiler）直接
把程序编译成与目标机器指令集相关的二进制代码
的过程
JDK的Jaotc、GNU Compiler for the Java（GCJ）、Excelsior JET 。
本章标题中的“前端”指的是由
前端编译器
完成的编译行为，对于前端编译优化，有以下说法：
前端编译器对代码的运行效率几乎没有任何优化措施可言
Java虚拟机设计团队选择把对
性能的优化全部集中到运行期的即时编译器
中
这样可以让那些不是由Javac产生的Class文件也同样能享受到编译器优化措施所带来的性能红利
相当多新生的Java语法特性，都是靠编译器的“语法糖”来实现，而不是依赖字节码或者Java虚拟机的底层改进来支持。
Java中即时编译器在运行期的优化过程，支撑了程序执行效率的不断提升；
前端编译器在编译期的优化过程，支撑着程序员的编码效率和语言使用者的幸福感的提高
1.1Javac编译器
从Javac源代码的总体结构来看，编译过程大致可以分为
1个准备过程和3个处理过程
，它们分别如下所示：
准备过程：初始化插入式注解处理器
解析与填充符号表过程，包括：
词法、语法分析：将源代码的字符流转变为标记集合，构造出抽象语法树
填充符号表：产生符号地址和符号信息
插入式注解处理器的注解处理过程：插入式注解处理器的执行阶段
分析与字节码生成过程，包括：
标注检查：对语法的静态信息进行检查。
数据流及控制流分析：对程序动态运行过程进行检查。
解语法糖：将简化代码编写的语法糖还原为原有的形式。
字节码生成：将前面各个步骤所生成的信息转化成字节码。
对于以上过程：执行插入式注解时又可能会产生新的符号，如果有新的符号产生，就必须转 回到之前的解析、填充符号表的过程中重新处理这些新符号
整个编译过程主要的处理由图中标注的8个方法来完成
解析和填充符号表
词法语法分析
1.词法分析
：词法分析是将源代码的字符流转变为标记（Token）集合的过程。
2.语法分析
：语法分析是根据标记序列构造抽象语法树的过程
抽象语法树：抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）是一 种用来
描述程序代码语法结构的树形表示方式
，抽象语法树的每一个节点都代表着程序代码中的一个语法结构
包、类型、修饰符、运算符、接口、返回值甚至连代码注释等都可以是一种特定的语法结构。
抽象语法树可通过Eclipse AST View插件查看，抽象语法树是以com.sun.tools.javac.tree.JCTree 类表示的
经过词法和语法分析生成语法树以后，编译器就不会再对源码字符流进行操作了，
后续的操作都建立在抽象语法树之上
填充符号表
符号表（Symbol Table）是由一组符号地址和符号信息构成的数据结构（可以理解成哈希表中的键值对的存储形式）
符号表中所登记的信息在编译的不同阶段都要被用到：
- 语义分析的过程中，符号表所登记的内容将用于语义检查 （如检查一个名字的使用和原先的声明是否一致）和产生中间代码
- 目标代码生成阶段，当对符号名进行地址分配时，符号表是地址分配的直接依据。
注解处理器
可以把
插入式注解处理器
看作是一组编译器的插件，当这些插件工作时，允许读取、修改、添加抽象语法树中的任意元素。
譬如Java著名的编码效率工具Lombok，它可以通过注解来实现自动产生 getter/setter方法、进行空置检查、生成受查异常表、产生equals()和hashCode()方法，等等.
语义分析与字节码生成
语义分析的主要任务则是对结构上正确的源 程序进行上下文相关性质的检查，譬如进行
类型检查、控制流检查、数据流检查
，等等
int a = 1;
boolean b = false;
char c = 2;
//后续可能出现的赋值运算：
int d = a + c;
int d = b + c; //错误，
char d = a + c; //错误
//C语言中，a、b、c的上下文定义不变，第二、三种写法都是可以被正确编译的
我们编码时经常能在IDE 中看到由红线标注的错误提示，其中绝大部分都是来源于语义分析阶段的检查结果。
1.标注检查
标注检查步骤要检查的内容包括诸如变量使用前是否已被声明、变量与赋值之间的数据类型是否能够匹配，等等，刚才3个变量定义的例子就属于标注检查的处理范畴
在标注检查中，还会顺便进行 一个称为常量折叠（Constant Folding）的代码优化，这是Javac编译器会对源代码做的极少量优化措施 之一（代码优化几乎都在即时编译器中进行）。
int a = 2 + 1;
由于编译期间进行了常量折叠，所以在代码里面定 义“a=1+2”比起直接定义“a=3”来，并不会增加程序运行期哪怕仅仅一个处理器时钟周期的处理工作量。
2.数据及控制流分析
可以检查出诸如程序局部变量
在使用前是否有赋值
、方法的
每条路径是否都有返回值
、是否所有的受查异常都被正确处理了等问题。
3.解语法糖
在Javac的源码中，解语法糖的过程由desugar()方法触发。
Java中最常见的语法糖包括了前面提到过的泛型、变长参数、自动装箱拆箱，等等。
4.字节码生成
字节码生成是Javac编译过程的最后一个阶段，在Javac源码里面由com.sun.tools.javac.jvm.Gen类来完成。
字节码生成阶段不仅仅是把前面各个步骤所生成的信息（语法树、符号表）转化成字节码指令写到磁盘中，编译器还进行了少量的代码添加和转换工作。
实例构造器()方法和类构造器()方法就是在这个阶段被添加到语 法树之中的
字符串的加操作替换为StringBuffer或StringBuilder（取决于目标代码的版本是否大于或等于JDK 5）的append()操 作，等等。
1.2语法糖的本质
泛型
泛型的本质是参数化类型或者参数化多态的应用，即可以将操作的数据类型指定为方法签名中的一种特殊参数。
Java选择的泛型实现方式叫作
类型擦除式泛型
：Java语言中的泛型只在程序源码中存在，在编译后的字节码文件中，全部泛型都被替换为原来的
裸类型
了，并且在相应的地方插入了强制转型代码。
类型擦除
裸类型”
（Raw Type）的概念：裸类型应被视为所有该类型泛型化实例的共同父类型（Super Type）
ArrayList<Integer> ilist = new ArrayList<Integer>();
ArrayList<String> slist = new ArrayList<String>();
ArrayList list; // 裸类型
list = ilist;
list = slist;
如何实现裸类型？
直接在编译时把ArrayList
通过类型擦除还原回ArrayList，只在元素访问、修改时自动插入一些强制类型转换和检查指令
泛型擦除前的例子
public static void main(String[] args) {
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
map.put("hello", "你好");
map.put("how are you?", "吃了没？");
System.out.println(map.get("hello"));
System.out.println(map.get("how are you?"));
}
把这段Java代码编译成Class文件，然后再用字节码反编译工具进行反编译后，将会发现泛型都不见了
public static void main(String[] args) {
Map map = new HashMap();//裸类型
map.put("hello", "你好");
map.put("how are you?", "吃了没？");
System.out.println((String) map.get("hello"));//强制类型转换
System.out.println((String) map.get("how are you?"));
}
当泛型遇到重载
public class GenericTypes {
public static void method(List<String> list) {
System.out.println("invoke method(List<String> list)");
}
public static void method(List<Integer> list) {
System.out.println("invoke method(List<Integer> list)");
}
}
参数列表在
特征签名
中，因此参数列表不同时，可以进行重载，但是由于所有泛型都需要通过类型擦出转化为裸类型，导致参数都是
List list
，所以不能重载。会报错。
自动装箱、拆箱与遍历循环
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
int sum = 0;
for (int i : list) {
sum += i;
}
System.out.println(sum);
}
编译后：
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList( new Integer[] {
Integer.valueOf(1),
Integer.valueOf(2),
Integer.valueOf(3),
Integer.valueOf(4) });
int sum = 0;
for (Iterator localIterator = list.iterator(); localIterator.hasNext(); ) {
int i = ((Integer)localIterator.next()).intValue();
sum += i;
}
System.out.println(sum);
}
二、后端编译与优化
如果把字节码看作是程序语言的一种中间表示形式（Intermediate Representation，IR）的话， 那编译器无论在何时、在何种状态下把
Class文件转换成与本地基础设施（硬件指令集、操作系统）相关的二进制机器码
，都可以视为整个编译过程的后端
2.1即时编译器
由于
即时编译器编译本地代码需要占用程序运行时间
，通常要编译出优化程度越高的代码，所花 费的时间便会越长；
而且想要编译出优化程度更高的代码，解释器可能还要替编译器收集性能监控信息，这对解释执行阶段的速度也有所影响。
为了在程序启动响应速度与运行效率之间达到最佳平衡：
HotSpot虚拟机在编译子系统中加入了分层编译的功能，分层编译根据编译器编译、优化的规模与耗时，划分出不同的编译层次，其中包 括：
- 第0层。程序纯解释执行，并且解释器不开启性能监控功能（Profiling）。
- 第1层。使用客户端编译器将字节码编译为本地代码来运行，进行简单可靠的稳定优化，不开启 性能监控功能。
- 第2层。仍然使用客户端编译器执行，仅开启方法及回边次数统计等有限的性能监控功能。
- 第3层。仍然使用客户端编译器执行，开启全部性能监控，除了第2层的统计信息外，还会收集如分支跳转、虚方法调用版本等全部的统计信息。
- 第4层。使用服务端编译器将字节码编译为本地代码，相比起客户端编译器，服务端编译器会启 用更多编译耗时更长的优化，还会根据性能监控信息进行一些不可靠的激进优化。
编译对象与触发条件
会被即时编译器编译的目标是
热点代码
，这里所指的热点代码主要有两类：
对于这两种情况，编译的目标对象都是整个方法体，而不会是单独的循环体。
这种编译方式因为 编译发生在方法执行的过程中，因此被很形象地称为
栈上替换
（On Stack Replacement，OSR），即方法的栈帧还在栈上，方法就被替换了。
多少次才算“多次”呢？
要知道某段代码是不是热点代码，是不是需要触发即时编译，这个行为称为“热点探测”（Hot Spot Code Detection），判定方式：
基于采样的热点探测（Sample Based Hot Spot Code Detection）
会周期性地检查各个线程的调用栈顶，如果发现
某个方法经常出现在栈顶，那这个方法就是
热点方法
。
缺点：很难精确地确认一个方法的热度，容易因为受到线程阻塞或别的外界因素的影响而 扰乱热点探测
基于计数器的热点探测（Counter Based Hot Spot Code Detection）
为每个方法（甚至是代码块）建立计数器，统计方法的执行次数，如果
执行次数超过一定的阈值就认为它是
热点方法
。
缺点：实现起来要麻烦一些，需要为每个方法建立并维护计数器，而且不能 直接获取到方法的调用关系
J9用过第一种采样热点探测，而在HotSpot 虚拟机中使用的是第二种基于计数器的热点探测方法，
HotSpot 中每个方法的 2 个计数器
- 方法调用计数器
- 统计方法被调用的次数，处理多次调用的方法的。
- 默认统计的不是方法调用的绝对次数，而是方法在一段时间内被调用的次数，如果超过这个时间限制还没有达到判为热点代码的阈值，则该方法的调用计数器值减半。
- 关闭热度衰减：
-XX: -UseCounterDecay
（此时方法计数器统计的是方法被调用的绝对次数）；
- 设置半衰期时间：
-XX: CounterHalfLifeTime
（单位是秒）；
- 热度衰减过程是在 GC 时顺便进行。
- 默认阈值在客户端模式下是1500次，在服务端模式下是10000次，
- 回边计数器
- 统计一个方法中 “回边” 的次数，处理多次执行的循环体的。
- 回边：在字节码中遇到控制流向后跳转的指令（不是所有循环体都是回边，空循环体是自己跳向自己，没有向后跳，不算回边）。
- 调整回边计数器阈值：
-XX: OnStackReplacePercentage
（OSR比率）
- Client 模式：
回边计数器的阈值 = 方法调用计数器阈值 * OSR比率 / 100
；
- Server 模式：
回边计数器的阈值 = 方法调用计数器阈值 * ( OSR比率 - 解释器监控比率 ) / 100
；
编译过程
虚拟机在代码编译未完成时会按照解释方式继续执行，
编译动作在后台的编译线程执行。
禁止后台编译：
-XX: -BackgroundCompilation
，打开后这个开关参数后，交编译请求的线程会等待编译完成，然后执行编译器输出的本地代码。
在后台编译过程中，客户端编译器与服务端编译器是有区别的。
客户端编译器
是一个相对简单快速的三段式编译器，主要的
关注点在于局部性的优化
，而放弃了许多耗时较长的全局优化手段。
第一个阶段，一个平台独立的前端将字节码构造成一种高级中间代码表示（High-Level Intermediate Representation，HIR，即与目标机器指令集无关的中间表示）。HIR使用静态单分配 （Static Single Assignment，SSA）的形式来代表代码值，这可以使得一些在HIR的构造过程之中和之后进行的优化动作更容易实现。在此之前编译器已经会在字节码上完成一部分基础优化，
如方法内联、 常量传播等优化将会在字节码被构造成HIR之前完成。
第二个阶段，一个平台相关的后端从HIR中产生低级中间代码表示（Low-Level Intermediate Representation，LIR，即与目标机器指令集相关的中间表示），而在此之前会在HIR上完成另外一些优化，如空值检查消除、范围检查消除等，以便让HIR达到更高效的代码表示形式。
最后的阶段是在平台相关的后端使用线性扫描算法（Linear Scan Register Allocation）在LIR上分配寄存器，并在LIR上做窥孔（Peephole）优化，然后产生机器代码。客户端编译器大致的执行过程如图
服务端编译器
是专门面向服务端的典型应用场景，执行大部分经典的优化动作，如：无用代码消除（Dead Code Elimination）、循环展开 （Loop Unrolling）、循环表达式外提（Loop Expression Hoisting）、消除公共子表达式（Common Subexpression Elimination）、常量传播（Constant Propagation）、基本块重排序（Basic Block Reordering）等，还会实施一些与Java语言特性密切相关的优化技术，如范围检查消除（Range Check Elimination）、空值检查消除（Null Check Elimination，不过并非所有的空值检查消除都是依赖编译器优化的，有一些是代码运行过程中自动优化了）等。
另外，还可能根据解释器或客户端编译器提供的 性能监控信息，进行一些不稳定的预测性激进优化，如守护内联（Guarded Inlining）、分支频率预测 （Branch Frequency Prediction）等
服务端编译采用的寄存器分配器是一个全局图着色分配器，它可以充分利用某些处理器架构（如 RISC）上的大寄存器集合。
2.2提前编译器
现在提前编译产品和对其的研究有着两条明显的分支：
与传统C、C++编译器类似的，在
程序运行之前把程序代码编译成机器码的静态翻译工作
把原本
即时编译器在运行时要做的编译工作提前做好并保存下来
，下次运行到这些代码（譬如公共库代码在被同一台机器其他Java进程使用）时直接把它加载进来使用。(本质是给即时编译器做缓存加速，去改善Java程序的启动时间)
在目前的Java技术体系里，这种提前编译已经完全被主流的商用JDK支持
困难：这种提前编译方式不仅要和目标机器相关，甚至还必须与HotSpot虚拟机的运行时参数绑定（如生成内存屏障代码）才能正确工作，要做提前编译的话，自然也要把这些配合的工作平移过去。
2.3即时编译器的优势
提前编译的代码输出质量，一定会比即时编译更高吗？
以下为即时编译器相较于提前编译器的优势：
性能分析制导优化（Profile-Guided Optimization，PGO）
抽象类通常会是什么实际类型、条件判断通常会走哪条分支、方法调用通常会选择哪个版本、循环通常会进行多少次等
，这些数据一般在静态分析时是无法得到的，或者不可能存在确定且唯一的解， 最多只能依照一些启发性的条件去进行猜测。但
在动态运行时却能看出它们具有非常明显的偏好性。
就可以把热的代码集中放到 一起，集中优化和分配更好的资源（分支预测、寄存器、缓存等）给它。
激进预测性优化（Aggressive Speculative Optimization）
静态优化无论如何都必须保证优化后所有的程序外部可见影响（不仅仅是执行结果） 与优化前是等效的
然而，即时编译的策略就可以不必这样保守，
可以大胆地按照高概率的假设进行优化
，万一真的走到罕见分支上，大不了退回到低级编译器甚至解释器上去执行，并不会出现无法挽救的后果。
如果Java虚拟机真的遇到虚方法就去查虚表而不做内 联的话，Java技术可能就已经因性能问题而被淘汰很多年了。
实际上虚拟机会通过类继承关系分析等 一系列激进的猜测去做去虚拟化（Devitalization），以保证绝大部分有内联价值的虚方法都可以顺利内联。
链接时优化（Link-Time Optimization，LTO）
如C、C++的程序要调用某个动态链接库的某个方法，就会出现很明显的边界隔阂，还难以优化。
这是因为主程序与动态链接库的代码在它们编译时是完全独立的，两者各自编译、优化自己的代码。
然而，
Java语言天生就是动态链接的
，一个个 Class文件在运行期被加载到虚拟机内存当中。
三、编译器优化技术
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类型
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优化技术
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| 编译器策略 (Compiler Tactics) |
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延迟编译 (Delayed Compilation) |
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分层编译 (Tiered Compilation) |
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栈上替换 (On-Stack Replacement) |
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延迟优化 (Delayed Reoptimization) |
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静态单赋值表示 (Static Single Assignment Representation) |
| 基于性能监控的优化技术 (Profile-Based Techniques) |
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乐观空值断言 (Optimistic Nullness Assertions) |
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乐观类型断言 (Optimistic Type Assertions) |
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乐观类型增强 (Optimistic Type Strengthening) |
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乐观数组长度增强 (Optimistic Array Length Strengthening) |
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裁剪未被选择的分支 (Untaken Branch Pruning) |
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乐观的多态内联 (Optimistic N-morphic Inlining) |
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分支频率预测 (Branch Frequency Prediction) |
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调用频率预测 (Call Frequency Prediction) |
| 基于证据的优化技术 (Proof-Based Techniques) |
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精确类型推断 (Exact Type Inference) |
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内存值推断 (Memory Value Inference) |
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内存值跟踪 (Memory Value Tracking) |
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常量折叠 (Constant Folding) |
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重组 (Reassociation) |
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操作符退化 (Operator Strength Reduction) |
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空值检查消除 (Null Check Elimination) |
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类型检测退化 (Type Test Strength Reduction) |
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类型检测消除 (Type Test Elimination) |
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代数简化 (Algebraic Simplification) |
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公共子表达式消除 (Common Subexpression Elimination) |
| 数据流敏感重写 (Flow-Sensitive Rewrites) |
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条件常量传播 (Conditional Constant Propagation) |
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基于流承载的类型缩减转换 (Flow-Carried Type Narrowing) |
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无用代码消除 (Dead Code Elimination) |
| 语言相关的优化技术 (Language-Specific Techniques) |
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类型继承关系分析 (Class Hierarchy Analysis) |
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去虚拟化 (Devirtualization) |
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符号常量传播 (Symbolic Constant Propagation) |
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自动装箱消除 (Autobox Elimination) |
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逃逸分析 (Escape Analysis) |
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锁消除 (Lock Elision) |
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锁膨胀 (Lock Coarsening) |
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消除反射 (De-reflection) |
| 内存及代码位置变换 (Memory and Placement Transformation) |
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表达式提升 (Expression Hoisting) |
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表达式下沉 (Expression Sinking) |
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冗余存储消除 (Redundant Store Elimination) |
|
相邻存储合并 (Adjacent Store Fusion) |
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交汇点分离 (Merge-Point Splitting) |
| 循环变换 (Loop Transformations) |
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|
循环展开 (Loop Unrolling) |
|
循环剥离 (Loop Peeling) |
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安全点消除 (Safepoint Elimination) |
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迭代范围分离 (Iteration Range Splitting) |
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范围检查消除 (Range Check Elimination) |
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循环向量化 (Loop Vectorization) |
| 全局代码调整 (Global Code Shaping) |
|
|
内联 (Inlining) |
|
全局代码外提 (Global Code Motion) |
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基于热度的代码布局 (Heat-Based Code Layout) |
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Switch调整 (Switch Balancing) |
| 控制流图变换 (Control Flow Graph Transformation) |
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本地代码编排 (Local Code Scheduling) |
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本地代码封包 (Local Code Bundling) |
|
延迟槽填充 (Delay Slot Filling) |
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着色图寄存器分配 (Graph-Coloring Register Allocation) |
|
线性扫描寄存器分配 (Linear Scan Register Allocation) |
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复写聚合 (Copy Coalescing) |
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常量分裂 (Constant Splitting) |
|
复写移除 (Copy Removal) |
|
地址模式匹配 (Address Mode Matching) |
|
指令窥空优化 (Instruction Peepholing) |
|
基于确定有限状态机的代码生成 (DFA-Based Code Generator) |
3.1一个优化的例子
原始代码：
static class B {
int value;
final int get() {
return value;
}
}
public void foo() {
y = b.get();
// ...do stuff...
z = b.get();
sum = y + z;
}
第一步优化：
方法内联（一般放在优化序列最前端，因为对其他优化有帮助）
目的：
- 去除方法调用的成本（如建立栈帧等）
- 为其他优化建立良好的基础
public void foo() {
y = b.value;
// ...do stuff...
z = b.value;
sum = y + z;
}
第二步优化：
公共子表达式消除
public void foo() {
y = b.value;
// ...do stuff... // 因为这部分并没有改变 b.value 的值
// 如果把 b.value 看成一个表达式，就是公共表达式消除
z = y; // 把这一步的 b.value 替换成 y
sum = y + z;
}
第三步优化：
复写传播
public void foo() {
y = b.value;
// ...do stuff...
y = y; // z 变量与以相同，完全没有必要使用一个新的额外变量
// 所以将 z 替换为 y
sum = y + z;
}
第四步优化：
无用代码消除
无用代码：
public void foo() {
y = b.value;
// ...do stuff...
// y = y; 这句没有意义的，去除
sum = y + y;
}
3.2方法内联
它是
编译器最重要的优化手段
，甚至都可以不加 上“之一”。
除了消除方法调用的成本之外，它更重要的意义是为其他优化手段建立良好的基础
目的是：去除方法调用的成本（如建立栈帧等），并为其他优化建立良好的基础，所以一般将方法内联放在优化序列最前端，因为它对其他优化有帮助。
为了解决虚方法的内联问题：引入
类型继承关系分析（Class Hierarchy Analysis，CHA）
用于确定在目前已加载的类中，某个接口是否有多于一种的实现，某个类是否存在子类、子类是否为抽象类等。
- 对于非虚方法：
- 直接进行内联，其调用方法的版本在编译时已经确定，是根据变量的静态类型决定的。
- 对于虚方法：
（激进优化，要预留“逃生门”）
- 向 CHA 查询此方法在当前程序下是否有多个目标可选择；
- 只有一个目标版本：
- 先对这唯一的目标进行内联；
- 如果之后的执行中，虚拟机没有加载到会令这个方法接收者的继承关系发生改变的新类，则该内联代码可以一直使用；
- 如果加载到导致继承关系发生变化的新类，就抛弃已编译的代码，退回到解释状态进行执行，或者重新进行编译。
- 有多个目标版本：
- 使用内联缓存，未发生方法调用前，内联缓存为空；
- 第一次调用发生后，记录调用方法的对象的版本信息；
- 之后的每次调用都要先与内联缓存中的对象版本信息进行比较；
- 版本信息一样，继续使用内联代码，是一种
单态内联缓存
（Monomorphic Inline Cache）
- 版本信息不一样，说明程序使用了虚方法的多态特性，退化成
超多态内联缓存
（Megamorphic Inline Cache），查找虚方法进行方法分派。
3.3逃逸分析【最前沿】
基本行为
分析对象的作用域，看它有没有能在当前作用域之外使用：
- 方法逃逸：对象在方法中定义之后，能被外部方法引用，如作为参数传递到了其他方法中。
- 线程逃逸：赋值给 static 变量，或可以在其他线程中访问的实例变量。
对于不会逃逸到方法或线程外的对象能进行优化
- 栈上分配：
对于不会逃逸到方法外的对象，可以在栈上分配内存，这样这个对象所占用的空间可以随栈帧出栈而销毁，减小 GC 的压力。
- 标量替换（重要）：
- 标量：基本数据类型和 reference。
- 不创建对象，而是将对象拆分成一个一个标量，然后直接在栈上分配，是栈上分配的一种实现方式。
- HotSpot 使用的是标量替换而不是栈上分配，因为实现栈上分配需要更改大量假设了 “对象只能在堆中分配” 的代码。
- 同步消除
- 如果逃逸分析能够确定一个变量不会逃逸出线程，无法被其他线程访问，对这个变量实施的同步措施也就可以安全地消除掉。
虚拟机参数
- 开启逃逸分析：
-XX: +DoEscapeAnalysis
- 开启标量替换：
-XX: +EliminateAnalysis
- 开启锁消除：
-XX: +EliminateLocks
- 查看分析结果：
-XX: PrintEscapeAnalysis
- 查看标量替换情况：
-XX: PrintEliminateAllocations
例子
Point类的代码，这就是一个包含x和y坐标的POJO类型
// 完全未优化的代码
public int test(int x) {
int xx = x + 2;
Point p = new Point(xx, 42);
return p.getX();
}
步骤1：构造函数内联
public int test(int x) {
int xx = x + 2;
Point p = point_memory_alloc(); // 在堆中分配P对象的示意方法
p.x = xx; // Point构造函数被内联后的样子
p.y = 42;
return p.x; // Point::getX()被内联后的样子
}
步骤2：标量替换
经过逃逸分析，发现在整个test()方法的范围内Point对象实例不会发生任何程度的逃逸， 这样可以对它进行标量替换优化，把其内部的x和y直接置换出来，分解为test()方法内的局部变量，从 而避免Point对象实例被实际创建
public int test(int x) {
int xx = x + 2;
int px = xx;
int py = 42;
return px;
}
步骤3：无效代码消除
通过数据流分析，发现py的值其实对方法不会造成任何影响，那就可以放心地去做无效代码消除得到最终优化结果，
public int test(int x) {
return x + 2;
}
