逃逸分析

逃逸分析（ Escape Analysis） 是目前Java虚拟机中比较前沿的优化技术， 它与类型继承关系分析一样， 并不是直接优化代码的手段， 而是为其他优化手段提供依据的分析技术。

逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域： 当一个对象在方法中被定义后， 它可能被外部方法所引用， 例如作为调用参数传递到其他方法中， 称为方法逃逸。 甚至还有可能被外部线程访问到， 譬如赋值给类变量或可以在其他线程中访问的实例变量， 称为线程逃逸。

如果能证明一个对象不会逃逸到方法或线程之外， 也就是别的方法或线程无法通过任何途径访问到这个对象， 则可能为这个变量进行一些高效的优化，如下所示：

• 栈上分配（ Stack Allocation）：
  Java虚拟机中， 在Java堆上分配创建对象的内存空间几乎是Java程序员都清楚的常识了， Java堆中的对象对于各个线程都是共享和可见的， 只要持有这个对象的引用， 就可以访问堆中存储的对象数据。 虚拟机的垃圾收集系统可以回收堆中不再使用的对象， 但回收动作无论是筛选可回收对象， 还是回收和整理内存都需要耗费时间。如果确定一个对象不会逃逸出方法之外， 那让这个对象在栈上分配内存将会是一个很不错的主意， 对象所占用的内存空间就可以随栈帧出栈而销毁。 在一般应用中， 不会逃逸的局部对象所占的比例很大， 如果能使用栈上分配， 那大量的对象就会随着方法的结束而自动销毁了， 垃圾收集系统的压力将会小很多。

• 同步消除（ Synchronization Elimination）：
  线程同步本身是一个相对耗时的过程， 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， 那这个变量的读写肯定就不会有竞争， 对这个变量实施的同步措施也就可以消除掉。

• 标量替换（ Scalar Replacement） ：
  标量（ Scalar） 是指一个数据已经无法再分解成更小的数据来表示了， Java虚拟机中的原始数据类型（ int、 long等数值类型以及reference类型等）都不能再进一步分解， 它们就可以称为标量。 相对的， 如果一个数据可以继续分解， 那它就称作聚合量（ Aggregate），Java中的对象就是最典型的聚合量。 如果把一个Java对象拆散，根据程序访问的情况， 将其使用到的成员变量恢复原始类型来访问就叫做标量替换。如果逃逸分析证明一个对象不会被外部访问， 并且这个对象可以被拆散的话， 那程序真正执行的时候将可能不创建这个对象，而改为直接创建它的若干个被这个方法使用到的成员变量来代替。将对象拆分后，除了可以让对象的成员变量在栈上（ 栈上存储的数据， 有很大的概率会被虚拟机分配至物理机器的高速寄存器中存储） 分配和读写之外， 还可以为后续进一步的优化手段创建条件。