1. 写在前面
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“JVM 解剖公园”是一个持续更新的系列迷你博客，阅读每篇文章一般需要5到10分钟。限于篇幅，仅对某个主题按照问题、测试、基准程序、观察结果深入讲解。因此，这里的数据和讨论可以当轶事看，并没有做一致性、写作风格、句法和语义错误、重复或一致性检查。如果选择采信文中内容，风险自负。
Aleksey Shipilёv，JVM 性能极客
推特 @shipilev
问题、评论、建议发送到 aleksey@shipilev.net
译注：锁粗化（Lock Coarsening）。锁粗化是合并使用相同锁对象的相邻同步块的过程。如果编译器不能使用锁省略（Lock Elision）消除锁，那么可以使用锁粗化来减少开销。
2. 问题
众所周知，Hotspot 确实进行了锁粗化优化，可以有效合并几个相邻同步块，从而降低锁开销。能够把下面的代码
重庆分公司
重庆分公司
synchronized (obj) {
// 语句 1
}
synchronized (obj) {
// 语句 2
}转化为
synchronized (obj) {
// 语句 1
// 语句 2
}问题来了，Hotspot 能否对循环进行这种优化？例如，把
for (...) {
synchronized (obj) {
// 一些操作
}
}优化成下面这样？
synchronized (this) {
for (...) {
// 一些操作
}
}理论上，没有什么能阻止我们这样做，甚至可以把这种优化看作只针对锁的优化，像 loop unswitching 一样。然而，缺点是可能把锁优化后变得过粗，线程在执行循环时会占据所有的锁。
译注：Loop unswitching 是一种编译器优化技术。通过复制循环主体，在 if 和 else 语句中放一份循环体代码，实现将条件句的内部循环移到循环外部，进而提高循环的并行性。由于处理器可以快速运算矢量，因此执行速度得到提升。
3. 实验
要回答这个问题，最简单的办法就是找到 Hotspot 优化的证据。幸运的是，有了 JMH 帮助这项工作变得非常简单。JMH 不仅在构建基准测试时有用，并且在分析基准测试方面同样好用。让我们从一个简单的基准测试开始：
@Fork(..., jvmArgsPrepend = {"-XX:-UseBiasedLocking"})
@State(Scope.Benchmark)
public class LockRoach {
int x;
@Benchmark
@CompilerControl(CompilerControl.Mode.DONT_INLINE)
public void test() {
for (int c = 0; c < 1000; c++) {
synchronized (this) {
x += 0x42;
}
}
}
}（完整的源代码参见这里 ，请查看原文链接）
这里有一些重要的技巧：
使用 -XX:-UseBiasedLocking 禁用偏向锁（Biased Lock）可以避免启动时间过长。由于偏向锁不会立即启动，在初始化阶段要等待5秒钟（参见 BiasedLockingStartupDelay 选项）
禁用 @Benchmark 方法内联操作可以帮助我们从反汇编中分离相关内容
加上“魔数” 0x42 有助于快速从反汇编中定位加法操作
译注：偏向锁（Biased Locking）。尽管 CAS 原子指令相对于重量级锁来说开销比较小，但还是存在非常可观的本地延迟，为了在无锁竞争的情况下避免取锁获过程中执行不必要的 CAS 原子指令提出了偏向锁技术。
论文 Quickly Reacquirable Locks ，作者 Dave Dice、Mark Moir、William Scherer III。
运行环境 i7 4790K、Linux x86_64、JDK EA 9b156：
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
LockRoach.test avgt 5 5331.617 ± 19.051 ns/op
从上面运行数据能分析出什么结果？什么都看不出来，对吧？我们需要调查背后到底发生了什么。这时 -prof perfasm 配置可以派上用场，它能显示生成代码中的热点区域。用默认设置运行，能够发现最热的指令是加锁 lock cmpxchg（CAS），而且只打印指令附近的代码。-prof perfasm:mergeMargin=1000 配置可以将这些热点区域合并保存为输出片段，乍看之下可能觉得有点恐怖。
进一步分析得出连续的跳转指令是锁定或解锁，注意循环次数最多的代码（第一列），可以看到最热的循环像下面这样：
↗ 0x00007f455cc708c1: lea 0x20(%rsp),%rbx │ < 省略若干代码，进入 monitor > ; <--- coarsened（粗化）! │ 0x00007f455cc70918: mov (%rsp),%r10 ; 加载 $this │ 0x00007f455cc7091c: mov 0xc(%r10),%r11d ; 加载 $this.x │ 0x00007f455cc70920: mov %r11d,%r10d ; ...hm... │ 0x00007f455cc70923: add $0x42,%r10d ; ...hmmm... │ 0x00007f455cc70927: mov (%rsp),%r8 ; ...hmmmmm!... │ 0x00007f455cc7092b: mov %r10d,0xc(%r8) ; LOL Hotspot，冗余存储，下面省略两行 │ 0x00007f455cc7092f: add $0x108,%r11d ; 加 0x108 = 0x42 * 4 <-- 展开4次 │ 0x00007f455cc70936: mov %r11d,0xc(%r8) ; 把 $this.x 回省略若干代码，退出 monitor > ; <--- coarsened（粗化）! │ 0x00007f455cc709c6: add $0x4,%ebp ; c += 4 <--- 展开4次 │ 0x00007f455cc709c9: cmp $0x3e5,%ebp ; c < 1000? ╰ 0x00007f455cc709cf: jl 0x00007f455cc708c1
哈哈。循环似乎被展开了4次，然后这4个迭代中实现锁粗化！为了排除循环展开对锁粗化的影响，我们可以通过-XX:LoopUnrollLimit=1 配置裁剪循环展开，再次量化受限后的粗化性能。
译注：Loop unrolling（循环展开），也称 Loop unwinding，是一种循环转换技术。它试图以牺牲二进制大小为代价优化程序的执行速度，这种方法被称为时空折衷。转换可以由程序员手动执行，也可以由编译器优化。
Benchmark Mode Cnt Score Error Units # Default LockRoach.test avgt 5 5331.617 ± 19.051 ns/op # -XX:LoopUnrollLimit=1 LockRoach.test avgt 5 20679.043 ± 3.133 ns/op
哇，性能提升了4倍！显而易见的，因为我们已经观察到最热的指令是加锁 lock cmpxchg。当然，4倍后的粗化锁意味着4倍吞吐量。非常酷，我们是不是可以宣布成功，然后继续前进？还没有。我们必须验证禁用循环展开真正提供了我们想要进行比较的内容。perfasm 的结果似乎表明它含有类似的热点循环，只是跨了一大步。
↗ 0x00007f964d0893d2: lea 0x20(%rsp),%rbx │ < 省略若干代码，进入 monitor > │ 0x00007f964d089429: mov (%rsp),%r10 ; 加载 $this │ 0x00007f964d08942d: addl $0x42,0xc(%r10) ; $this.x += 0x42 │ < 省略若干代码，退出 monitor > │ 0x00007f964d0894be: inc %ebp ; c++ │ 0x00007f964d0894c0: cmp $0x3e8,%ebp ; c < 1000? ╰ 0x00007f964d0894c6: jl 0x00007f964d0893d2 ;
一切都检查 OK。
4. 观察结果
当锁粗化在整个循环中不起作用时，一旦中间看起来好像存在 N 个相邻的加锁解锁操作，另一种循环优化——循环展开会提供常规锁粗化。这将提高性能，并有助于限制粗化的范围，以避免长循环过度粗化。
总结
以上所述是小编给大家介绍的Java 锁粗化与循环问题,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对创新互联网站的支持！
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