编辑“︁逃逸分析（Escape Analysis）”︁

{{Note|本文适用于Java初学者及需要了解JVM优化的开发者。所有示例基于HotSpot JVM实现。}}

= 逃逸分析（Escape Analysis） =

'''逃逸分析'''是JVM的一种代码分析技术，用于确定对象的动态作用域是否可能扩展到方法或线程之外。它是JIT编译器进行优化的基础，直接影响'''栈上分配'''、'''标量替换'''和'''同步消除'''等关键优化策略。

== 基本概念 ==
=== 定义 ===
在编译优化阶段，JVM通过数据流分析判断：
* 若对象仅在'''当前方法'''中使用且未"逃逸"到外部，则称该对象为'''未逃逸对象（NoEscape）'''
* 若对象被外部方法引用（如作为返回值或存入静态字段），则称'''方法逃逸（ArgEscape）'''
* 若对象可能被其他线程访问（如赋值给volatile字段），则称'''线程逃逸（GlobalEscape）'''

=== 分析阶段 ===
逃逸分析发生在JIT编译阶段（非字节码验证阶段），主要流程：
<mermaid>
graph TD
    A[字节码] --> B[生成HIR]
    B --> C[逃逸分析]
    C --> D[优化决策]
    D --> E[栈分配/标量替换]
    D --> F[同步消除]
</mermaid>

== 优化类型 ==
=== 1. 栈上分配（Stack Allocation） ===
当对象未逃逸时，JVM可能直接在栈帧中分配内存（而非堆），随方法调用结束自动销毁。

'''示例代码'''：
<syntaxhighlight lang="java">
public class StackAllocation {
    static class User {
        int id;
        String name;
    }

    void createUser() {
        User user = new User();  // 未逃逸对象
        user.id = 1;
        user.name = "test";
    }
}
</syntaxhighlight>

=== 2. 标量替换（Scalar Replacement） ===
将聚合对象拆解为基本类型（标量），直接使用局部变量代替对象访问。

'''优化对比'''：
{| class="wikitable"
! 优化前 !! 优化后
|-
| <syntaxhighlight lang="java">
Point p = new Point();
p.x = 10;
p.y = 20;
return p.x + p.y;
</syntaxhighlight> || <syntaxhighlight lang="java">
int x = 10;
int y = 20;
return x + y;
</syntaxhighlight>
|}

=== 3. 同步消除（Lock Elision） ===
当对象不会线程逃逸时，移除不必要的同步操作。

'''示例'''：
<syntaxhighlight lang="java">
public void safeMethod() {
    Object lock = new Object();  // 无线程逃逸
    synchronized(lock) {         // 会被消除
        System.out.println("操作");
    }
}
</syntaxhighlight>

== 实际案例 ==
=== 场景1：循环内对象创建 ===
<syntaxhighlight lang="java">
for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
    Metric metric = new Metric(i);  // 未逃逸对象
    process(metric);
}
</syntaxhighlight>
* 经过优化后：JVM可能直接在栈上分配或拆解为基本类型

=== 场景2：工具类封装 ===
<syntaxhighlight lang="java">
public String join(List<String> list) {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();  // 方法逃逸分析
    for (String s : list) {
        sb.append(s);
    }
    return sb.toString();  // 实际发生逃逸
}
</syntaxhighlight>
* 仅在最终toString()时逃逸，中间操作仍可优化

== 数学原理 ==
逃逸分析本质是数据流分析，其约束系统可表示为：
<math>
\begin{cases}
o \notin Escape(m) & \text{if } \forall p \in Paths, o \notin LiveOut(p) \\
o \in ArgEscape(m) & \text{if } \exists a \in Args, o \rightarrow a \\
o \in GlobalEscape & \text{otherwise}
\end{cases}
</math>
其中：
* <math>Paths</math>：控制流图中的所有路径
* <math>LiveOut</math>：活跃变量分析结果

== 验证方法 ==
=== JVM参数 ===
* 启用分析：<code>-XX:+DoEscapeAnalysis</code>（默认开启）
* 禁用分析：<code>-XX:-DoEscapeAnalysis</code>
* 打印分析结果：<code>-XX:+PrintEscapeAnalysis</code>

=== 性能对比测试 ===
<syntaxhighlight lang="java">
// 测试代码
public class EscapeTest {
    static class Wrapper { int x; }

    public static void main(String[] args) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 100_000_000; i++) {
            allocate();
        }
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start + "ms");
    }

    static void allocate() {
        Wrapper w = new Wrapper();
        w.x = 42;
    }
}
</syntaxhighlight>

{| class="wikitable"
! 模式 !! 执行时间（示例）
|-
| 开启逃逸分析 || 15ms
|-
| 关闭逃逸分析 || 320ms
|}

== 限制条件 ==
1. '''方法体不能太大'''：超过<code>-XX:MaxInlineSize</code>（默认35字节）的方法无法分析
2. '''不能存在复杂控制流'''：如递归或异常处理可能中断分析
3. '''依赖JVM实现'''：不同版本效果可能不同（如JDK8u20后增强数组分析）

{{Warning|逃逸分析是JVM的'''最佳实践优化'''而非语言规范保证，不能替代手动优化}}

== 扩展阅读 ==
* 相关JVM参数：<code>-XX:+EliminateAllocations</code>（标量替换开关）
* 进阶技术：'''跨方法逃逸分析'''（JDK9+支持）

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