Java for循环优化

Question

我使用java
for循环进行了一些运行时测试，并发现了一种奇怪的行为。对于我的代码，我需要原始类型（例如int，double等）的包装对象来模拟io和输出参数，但这不是重点。只是看我的代码。具有字段访问权限的对象如何比原始类型更快？

for 优先类型的循环：

public static void main(String[] args) {
    double max = 1000;
    for (int j = 1; j < 8; j++) {
        double i;
        max = max * 10;
        long start = System.nanoTime();
        for (i = 0; i < max; i++) {
        }
        long end = System.nanoTime();
        long microseconds = (end - start) / 1000;
        System.out.println("MicroTime primitive(max: ="+max + "): " + microseconds);
    }
}

结果：

MicroTime原语（最大值：= 10000.0）：110
MicroTime原语（最大值：= 100000.0）：1081
MicroTime原语（最大值：=
1000000.0 ）：2450 MicroTime原语（最大值：= 1.0E7）：28248
MicroTime原语（最大值：= 1.0E8） ：276205
MicroTime原语（最大值：= 1.0E9）：2729824
MicroTime原语（最大值：= 1.0E10）：27547009

for 简单类型（包装对象）循环：

public static void main(String[] args) {
    HDouble max = new HDouble();
    max.value = 1000;
    for (int j = 1; j < 8; j++) {
        HDouble i = new HDouble();
        max.value = max.value*10;
        long start = System.nanoTime();
        for (i.value = 0; i.value <max.value; i.value++) {
        }
        long end = System.nanoTime();
        long microseconds = (end - start) / 1000;
        System.out.println("MicroTime wrapper(max: ="+max.value + "): " + microseconds);
    }
}

结果：

MicroTime包装器（最大值：= 10000.0）：157
MicroTime包装器（最大值：= 100000.0）：1561
MicroTime包装器（最大值：=
1000000.0 ）：3174 MicroTime包装器（最大值：= 1.0E7）：15630
MicroTime包装器（最大值：= 1.0E8） ：155471
MicroTime包装器（最大值：= 1.0E9）：1520967
MicroTime包装器（最大值：= 1.0E10）：15373311

迭代次数越多，第二个代码就会越快。但为什么？我知道java-compiler和jvm正在优化我的代码，但我从未想到原始类型会比具有字段访问权限的对象慢。
有人对此有合理的解释吗？

编辑：HDouble类：

public class HDouble {
    public double value;

    public HDouble() {
    }

    public HDouble(double value) {
        this.value = value;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return String.valueOf(value);
    }
}

我还用代码测试了我的循环。例如，我计算总和->相同的行为（相差不那么大，但我认为原始算法必须快得多吗？）。首先，我认为计算所需的时间如此之久，现场访问几乎没有区别。

包装器循环：

for (i.value = 0; i.value <max.value; i.value++) {
    sum.value = sum.value + i.value;
}

结果：

MicroTime包装器（最大值：= 10000.0）：243
MicroTime包装器（最大值：= 100000.0）：2805
MicroTime包装器（最大值：=
1000000.0 ）：3409 MicroTime包装器（最大值：= 1.0E7）：28104
MicroTime包装器（最大值：= 1.0E8） ：278432
MicroTime包装器（最大值：= 1.0E9）：2678322
MicroTime包装器（最大值：= 1.0E10）：26665540

原始for循环：

for (i = 0; i < max; i++) {
    sum = sum + i;
}

结果：

MicroTime原语（最大值：= 10000.0）：149
MicroTime原语（最大值：= 100000.0）：1996
MicroTime原语（最大值：=
1000000.0 ）：2289 MicroTime原语（最大值：= 1.0E7）：27085
MicroTime原语（最大值：= 1.0E8） ：
279939 MicroTime原语（最大值：= 1.0E9）：2759133
MicroTime原语（最大值：= 1.0E10）：27369724

Answer 1

容易被手工制作的微基准所迷惑-您永远不知道它们的 实际
测量值。这就是为什么有诸如JMH之类的特殊工具的原因。但是，让我们分析一下原始的手工基准会发生什么：

static class HDouble {
    double value;
}

public static void main(String[] args) {
    primitive();
    wrapper();
}

public static void primitive() {
    long start = System.nanoTime();
    for (double d = 0; d < 1000000000; d++) {
    }
    long end = System.nanoTime();
    System.out.printf("Primitive: %.3f s\n", (end - start) / 1e9);
}

public static void wrapper() {
    HDouble d = new HDouble();
    long start = System.nanoTime();
    for (d.value = 0; d.value < 1000000000; d.value++) {
    }
    long end = System.nanoTime();
    System.out.printf("Wrapper:   %.3f s\n", (end - start) / 1e9);
}

结果有点类似于您的结果：

Primitive: 3.618 s
Wrapper:   1.380 s

现在重复测试几次：

public static void main(String[] args) {
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        primitive();
        wrapper();
    }
}

它变得更加有趣：

Primitive: 3.661 s
Wrapper:   1.382 s
Primitive: 3.461 s
Wrapper:   1.380 s
Primitive: 1.376 s <-- starting from 3rd iteration
Wrapper:   1.381 s <-- the timings become equal
Primitive: 1.371 s
Wrapper:   1.372 s
Primitive: 1.379 s
Wrapper:   1.378 s

看来这两种方法都最终得到了优化。再次运行它，现在记录JIT编译器活动： -XX:-TieredCompilation -XX:CompileOnly=Test -XX:+PrintCompilation

    136    1 %           Test::primitive @ 6 (53 bytes)
   3725    1 %           Test::primitive @ -2 (53 bytes)   made not entrant
Primitive: 3.589 s
   3748    2 %           Test::wrapper @ 17 (73 bytes)
   5122    2 %           Test::wrapper @ -2 (73 bytes)   made not entrant
Wrapper:   1.374 s
   5122    3             Test::primitive (53 bytes)
   5124    4 %           Test::primitive @ 6 (53 bytes)
Primitive: 3.421 s
   8544    5             Test::wrapper (73 bytes)
   8547    6 %           Test::wrapper @ 17 (73 bytes)
Wrapper:   1.378 s
Primitive: 1.372 s
Wrapper:   1.375 s
Primitive: 1.378 s
Wrapper:   1.373 s
Primitive: 1.375 s
Wrapper:   1.378 s

注意%在第一次迭代时登录编译日志。这意味着这些方法是在OSR
（堆栈替换）模式下编译的。在第二次迭代中，方法以正常模式重新编译。从那时起，从第三次迭代开始，原语和包装器之间的执行速度就没有区别。

您实际测量的是OSR存根的性能。它通常与应用程序的实际性能无关，因此您不必在意它。

但是问题仍然存在，为什么包装的OSR存根比原始变量的编译好？为了找出答案，我们需要深入研究生成的汇编代码：
-XX:CompileOnly=Test -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintAssembly

我将忽略所有不相关的代码，仅保留编译循环。

原始：

0x00000000023e90d0: vmovsd 0x28(%rsp),%xmm1      <-- load double from the stack
0x00000000023e90d6: vaddsd -0x7e(%rip),%xmm1,%xmm1
0x00000000023e90de: test   %eax,-0x21f90e4(%rip)
0x00000000023e90e4: vmovsd %xmm1,0x28(%rsp)      <-- store to the stack
0x00000000023e90ea: vucomisd 0x28(%rsp),%xmm0    <-- compare with the stack value
0x00000000023e90f0: ja     0x00000000023e90d0

包装器：

0x00000000023ebe90: vaddsd -0x78(%rip),%xmm0,%xmm0
0x00000000023ebe98: vmovsd %xmm0,0x10(%rbx)      <-- store to the object field
0x00000000023ebe9d: test   %eax,-0x21fbea3(%rip)
0x00000000023ebea3: vucomisd %xmm0,%xmm1         <-- compare registers
0x00000000023ebea7: ja     0x00000000023ebe90

如您所见，“原始”情况会产生许多负载并存储到堆栈位置，而“包装器”主要执行寄存器内操作。为什么OSR存根引用堆栈是完全可以理解的：在解释模式下，局部变量存储在堆栈中，并使OSR存根与此解释帧兼容。在“包装器”情况下，该值存储在堆中，并且对该对象的引用已缓存在寄存器中。