我們先來回顧一下什么是循環展開。

循環展開就是說，像下面的循環遍歷的例子：

for (int i = 0; i < 1000; i++) { x += 0x51;}

因為每次循環都需要做跳轉操作，所以為了提升效率，上面的代碼其實可以被優化為下面的：

for (int i = 0; i < 250; i++) { x += 0x144; //0x51 * 4}

注意上面我們使用的是16進制數字，至于為什么要使用16進制呢？這是為了方便我們在后面的assembly代碼中快速找到他們。

好了，我們再在 x += 0x51 的外面加一層synchronized鎖，看一下synchronized鎖會不會隨著loop unrolling展開的同時被粗化。

for (int i = 0; i < 1000; i++) { synchronized (this) {x += 0x51; }}

萬事具備，只欠我們的運行代碼了，這里我們還是使用JMH來執行。

相關代碼如下：

@Warmup(iterations = 10, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)@Fork(value = 1,jvmArgsPrepend = {'-XX:-UseBiasedLocking','-XX:CompileCommand=print,com.flydean.LockOptimization::test'})@State(Scope.Benchmark)@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)public class LockOptimization { int x; @Benchmark @CompilerControl(CompilerControl.Mode.DONT_INLINE) public void test() {for (int i = 0; i < 1000; i++) { synchronized (this) {x += 0x51; }} } public static void main(String[] args) throws RunnerException {Options opt = new OptionsBuilder().include(LockOptimization.class.getSimpleName()).build();new Runner(opt).run(); }}

上面的代碼中，我們取消了偏向鎖的使用：-XX:-UseBiasedLocking。為啥要取消這個選項呢？因為如果在偏向鎖的情況下，如果線程獲得鎖之后，在之后的執行過程中，如果沒有其他的線程訪問該鎖，那么持有偏向鎖的線程則不需要觸發同步。

為了更好的理解synchronized的流程，這里我們將偏向鎖禁用。

其他的都是我們之前講過的JMH的常規操作。

接下來就是見證奇跡的時刻了。

我們運行上面的程序，將會得到一系列的輸出。因為本文并不是講解Assembly語言的，所以本文只是大概的理解一下Assembly的使用，并不會詳細的進行Assembly語言的介紹，如果有想深入了解Assembly的朋友，可以在文后留言。

分析Assembly的輸出結果，我們可以看到結果分為C1-compiled nmethod和C2-compiled nmethod兩部分。

先看C1-compiled nmethod：

第一行是monitorenter,表示進入鎖的范圍，后面還跟著對于的代碼行數。

最后一行是monitorexit,表示退出鎖的范圍。

中間有個add $0x51,%eax操作，對于著我們的代碼中的add操作。

可以看到C1—compiled nmethod中是沒有進行Loop unrolling的。

我們再看看C2-compiled nmethod:

和C1很類似，不同的是add的值變成了0x144,說明進行了Loop unrolling，同時對應的鎖范圍也跟著進行了擴展。

最后看下運行結果：

Benchmark              Mode  Cnt     Score     Error  Units

LockOptimization.test  avgt    5  5601.819 ± 620.017  ns/op

得分還不錯。

接下來我們看下如果將Loop unrolling禁掉，會得到什么樣的結果。

要禁止Loop unrolling，只需要設置-XX:LoopUnrollLimit=1即可。

我們再運行一下上面的程序:

可以看到C2-compiled nmethod中的數字變成了原本的0x51，說明并沒有進行Loop unrolling。

再看看運行結果：

Benchmark              Mode  Cnt      Score      Error  Units

LockOptimization.test  avgt    5  20846.709 ± 3292.522  ns/op

可以看到運行時間基本是優化過后的4倍左右。說明Loop unrolling還是非常有用的。

以上就是詳解Java編譯優化之循環展開和粗化鎖的詳細內容，更多關于Java編譯優化之循環展開和粗化鎖的資料請關注好吧啦網其它相關文章！