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  1. 24
      blogs/Interview/Java.md
  2. 230
      blogs/Java/深入理解反射.md
  3. BIN
      images/JVM/Method.invoke.png

24
blogs/Interview/Java.md
Unescape View File

@ -1,24 +0,0 @@
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深入理解 Java 之 反射
---
### 目录
1. 反射的定义以及基础使用
2. JVM 是如何实现反射调用的？
3. 反射调用的开销在哪？
4. 如何优化反射性能？
5. 参考
### 反射的定义以及基础使用
### 参考
[JVM是如何实现反射的？](https://time.geekbang.org/column/article/12192)
[Java反射原理简析](http://fanyilun.me/2015/10/29/Java%E5%8F%8D%E5%B0%84%E5%8E%9F%E7%90%86/)
[关于反射调用方法的一个log](https://www.iteye.com/blog/rednaxelafx-548536)

230
blogs/Java/深入理解反射.md
Unescape View File

@ -17,6 +17,17 @@
5. 如何优化反射性能开销？ 5. 如何优化反射性能开销？
6. 参考 6. 参考
### 前言
本文主要参考 [JVM 是如何实现反射的？](https://time.geekbang.org/column/article/12192)，但是这篇文章需要购买才能阅读，有兴趣的可以支持一下原作者。
但是笔者在测试的过程中发现两个问题：
1. 关闭 Inflation 机制并不会减少反射调用耗时
2. 增加类型 Profile 默认数量并不会减少反射调用耗时
可能是我的测试方法有误，有理解的小伙伴可以拉我一把哇～
### 反射的定义以及基本使用 ### 反射的定义以及基本使用
反射是 Java 语言中一个相当重要的特性，它允许正在运行的 Java 程序观测，甚至是修改程序的动态行为。表现为如下两点： 反射是 Java 语言中一个相当重要的特性，它允许正在运行的 Java 程序观测，甚至是修改程序的动态行为。表现为如下两点：
@ -470,13 +481,230 @@ java.lang.Exception: # 17
在默认情况下，方法的反射调用为委派实现，委派给本地实现来进行方法调用。再调用超过 15 次之后，委派实现便会将委派对象切换至动态实现。这个动态实现的字节码是自动生成的，它将直接使用 invoke 指令来调用目标方法。 在默认情况下，方法的反射调用为委派实现，委派给本地实现来进行方法调用。再调用超过 15 次之后，委派实现便会将委派对象切换至动态实现。这个动态实现的字节码是自动生成的，它将直接使用 invoke 指令来调用目标方法。
反射调用的 Inflation 机制是可以通过参数（-Dsun.reflect.noInflation=true）来关闭的，这样一来，在反射调用一开始便会直接生成动态实现，而不会使用委派实现或者本地实现。
### 反射性能开销体现在哪？ ### 反射性能开销体现在哪？
在刚才的例子中，我们先后进行了 Class.forName，Class.getMethod 以及 Method.invoke 三个操作。其中，Class.forName 会调用本地方法，Class.getMethod 则会遍历该类的公有方法。如果没有匹配到，它还将遍历父类的公有方法，可想而知，这两个操作都非常耗时。 在刚才的例子中，我们先后进行了 Class.forName，Class.getMethod 以及 Method.invoke 三个操作。其中，Class.forName 会调用本地方法，Class.getMethod 则会遍历该类的公有方法。如果没有匹配到，它还将遍历父类的公有方法，可想而知，这两个操作都非常耗时。
值得注意的是，以 getMethod 为代表的查找方法操作，会返回查找得到结果的一份拷贝。因此，我们应当避免在热点代码中使用返回 Method 数组的 getMethods 或者 getDeclaredMethods 方法，以减少不必要的堆空间消耗。 值得注意的是，以 getMethod 为代表的查找方法操作，会返回查找得到结果的一份拷贝。因此，我们应当避免在热点代码中使用返回 Method 数组的 getMethods 或者 getDeclaredMethods 方法，以减少不必要的堆空间消耗。
在实践中，我们往往会在应用程序中缓存 Class.forName 和 Class.getMethod 的结果，因此 在实践中，我们往往会在应用程序中缓存 Class.forName 和 Class.getMethod 的结果，因此，下面我们就只关注反射调用本身的性能开销。
```java
public class ReflectDemo {
public void doSth(int i) {
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Class<?> clazz = ReflectDemo.class;
Constructor constructor = clazz.getConstructor();
Object object = constructor.newInstance();
Method method = clazz.getMethod("doSth", int.class);
ReflectDemo demo = new ReflectDemo();
long current = System.currentTimeMillis();
for (int i = 1; i <= 2_000_000_000; i++) {
if (i % 100_000_000 == 0) {
long temp = System.currentTimeMillis();
System.out.println(temp - current);
current = temp;
}
// 直接调用
demo.doSth(2333);
// 反射调用
// method.invoke(object, 2333);
}
}
}
```
取最后五个记录的平均值，作为预热后的峰值性能，一亿次的直接调用耗时为 94ms（macOS + JDK11）然后把 94 作为基准值。
改为反射调用，传入 2333 作为反射调用的参数，测得的结果约为基准值的 3.2 倍（301ms）。
除了反射调用外，还额外做了两个操作：
第一，由于 Method.invoke 是一个变长参数方法，在字节码层面它的最后一个参数会是 Object 数组。Java 编译器会在方法调用处生成一个长度为传入参数数量的 Object 数组，并将传入参数一一存储进该数组中。
第二，由于 Object 数组不能存储基本类型，Java 编译器会对传入的基本数据类型进行自动装箱。
这两个操作除了带来性能开销外，还可能占用堆内存，使得 GC 更加频繁。
使用 -Xlog:gc 参数，打印 GC 信息，可以看到在疯狂的 GC：
```
// java -Xlog:gc ReflectDemo.java
// ...
[7.671s][info][gc] GC(108) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 301M->2M(499M) 1.087ms
[7.736s][info][gc] GC(109) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 301M->2M(499M) 1.132ms
[7.819s][info][gc] GC(110) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 301M->2M(499M) 1.219ms
[7.891s][info][gc] GC(111) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 301M->2M(499M) 1.159ms
[7.960s][info][gc] GC(112) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 301M->2M(499M) 1.172ms
```
那么，如何消除这部分开销呢？
关于第二个自动装箱，Java 缓存了 [-128, 127] 中所有整数所对应的 Integer 对象。当需要自动装箱的整数在这个范围之内时，便返回缓存的 Integer，否则需要新建一个 Integer 对象。
因此，我们可以使用已经缓存的 Integer 对象或者扩大 Integer 对象。以这种方式测得的结果约为基准的 2.4 倍（222ms）。
现在我们再来看看因变长参数生成的 Object 数组，既然每个反射调用对应的参数个数是固定的，那么我们可以选择在循环外新建一个 Object 数组，设置好参数并直接交给反射调用，代码如下：
```java
public class ReflectDemo {
public void doSth(int i) {
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Class<?> clazz = ReflectDemo.class;
Constructor constructor = clazz.getConstructor();
Object object = constructor.newInstance();
Method method = clazz.getMethod("doSth", int.class);
// 在循环外构造参数数组
Object[] arg = new Object[1];
arg[0] = 2333;
long current = System.currentTimeMillis();
for (int i = 1; i <= 2_000_000_000; i++) {
if (i % 100_000_000 == 0) {
long temp = System.currentTimeMillis();
System.out.println(temp - current);
current = temp;
}
// 反射调用
method.invoke(object, arg);
}
}
}
```
测试的结果反而更加糟糕了，为基准值的 3.5 倍（331ms）。
再解决了自动装箱之后查看运行时的 GC 状况时，你会发现这段程序并不会触发 GC。其原因在于，原本的反射调用被内联了，从而使得即时编译器中的逃逸分析将原本新建的 Object 数组判断为不逃逸的对象。
如果一个对象不逃逸，那么即时编译器可以选择栈分配甚至是虚拟分配，也就是不占用堆空间。
如果在循环外新建数组，即时编译器无法确定这个数组会不会中途被更改，因此无法优化掉访问数组的操作，可谓是得不偿失。
前面我们提到过，可以关闭反射调用的 Inflation 机制，从而取消委派实现，直接使用动态实现。此外，每次反射调用都会检查目标方法权限，而这个检查同样可以在 Java 代码里关闭，在关闭了这权限检查机制之后，代码如下：
```java
public class ReflectDemo {
public void doSth(int i) {
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Class<?> clazz = ReflectDemo.class;
Constructor constructor = clazz.getConstructor();
Object object = constructor.newInstance();
Method method = clazz.getMethod("doSth", int.class);
method.setAccessible(true); // 关闭权限检查
long current = System.currentTimeMillis();
for (int i = 1; i <= 2_000_000_000; i++) {
if (i % 100_000_000 == 0) {
long temp = System.currentTimeMillis();
System.out.println(temp - current);
current = temp;
}
// 反射调用
method.invoke(object, 23);
}
}
}
```
测得的结果约为基准值的 2.2 倍（204ms）。
首先，在这个例子中，之所以反射调用能够变得那么快，主要是因为即时编译器中的方法内联。在关闭了 Inflation 的情况下，内联的瓶颈在于 Method.invoke 方法中对 MethodAccessor.invoke 方法的调用。
![Method.invoke.png](https://i.loli.net/2019/09/16/3ZhN8Of95zujI1P.png)
在生产环境中，我们往往拥有多个不同的反射调用，对应多个 GeneratedMethodAccessor，也就是动态实现。
由于 Java 虚拟机的关于上述调用点的类型 profile（注：对于 invokevirtual 或者 invokeinterface，Java 虚拟机会记录调用者的具体类型，我们称之为类型 profile）无法同时记录这么多个类，因此可能造成所测试的反射调用没有被内联的情况。
```java
public class ReflectDemo {
public void doSth(int i) {
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Class<?> clazz = ReflectDemo.class;
Constructor constructor = clazz.getConstructor();
Object object = constructor.newInstance();
Method method = clazz.getMethod("doSth", int.class);
method.setAccessible(true); // 关闭权限检查
polluteProfile();
long current = System.currentTimeMillis();
for (int i = 1; i <= 2_000_000_000; i++) {
if (i % 100_000_000 == 0) {
long temp = System.currentTimeMillis();
System.out.println(temp - current);
current = temp;
}
// 反射调用
method.invoke(object, 23);
}
}
public static void polluteProfile() throws Exception {
Class<?> clazz = ReflectDemo.class;
Constructor constructor = clazz.getConstructor();
Object object = constructor.newInstance();
Method method1 = clazz.getMethod("target1", int.class);
Method method2 = clazz.getMethod("target2", int.class);
for (int i = 0; i < 2000; i++) {
method1.invoke(object, 0);
method2.invoke(object, 0);
}
}
public void target1(int i) {
}
public void target2(int i) {
}
}
```
这时测试的结果为基准值的 7.2 倍（679ms）。也就是说，只要耽误了 Method.invoke 方法的类型 profile，性能开销便从 2.2 上升到 7.2 倍。
之所以这么慢，除了没有方法内联之外，另一个原因是逃逸分析不再生效。这个时候便可以在循环外构造参数数组，并直接传递给反射调用，这样子测的结果为基准值的 5.8 倍（548ms）。
除此之外，我们还可以提高 Java 虚拟机关于每个调用能够记录的类型数目（对应虚拟机参数 -XX:TypeProfileWidth，默认值为 2，这里设置为 8）。
#### 总结
影响反射调用耗时有以下原因：
1. 方法表查找
2. 构建 Object 数组以及可能存在的自动装拆箱操作
3. 运行时权限检查
4. 方法内联/逃逸分析
### 如何优化反射性能开销？
1. 尽量避免反射调用虚方法
2. 关闭运行时权限检查
3. 可能需要增大基本数据类型对应的包装类缓存
4. 关闭 Inflation 机制
5. 提高 JVM 关于每个调用能够记录的类型数目
### 参考 ### 参考

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