Question

在分析a recent question here的结果时，我遇到了一个非常特殊的现象：显然，HotSpot的额外一层JIT优化实际上会降低我机器上的执行速度。

以下是我用于测量的代码：

@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OperationsPerInvocation(Measure.ARRAY_SIZE)
@Warmup(iterations = 2, time = 1)
@Measurement(iterations = 5, time = 1)
@State(Scope.Thread)
@Threads(1)
@Fork(2)
public class Measure
{
  public static final int ARRAY_SIZE = 1024;
  private final int[] array = new int[ARRAY_SIZE];

  @Setup public void setup() {
    final Random random = new Random();
    for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; ++i) {
      final int x = random.nextInt();
      array[i] = x == 0? 1 : x;
    }
  }

  @GenerateMicroBenchmark public int normalIndex() {
    final int[] array = this.array;
    int result = 0;
    for (int i = 0; i < array.length; i++) {
      final int j = i & array.length-1;
      final int entry = array[i];
      result ^= entry + j;
    }
    return result;
  }

  @GenerateMicroBenchmark public int maskedIndex() {
    final int[] array = this.array;
    int result = 0;
    for (int i = 0; i < array.length; i++) {
      final int j = i & array.length-1;
      final int entry = array[j];
      result ^= entry + i;
    }
    return result;
  }

  @GenerateMicroBenchmark public int normalWithExitPoint() {
    final int[] array = this.array;
    int result = 0;
    for (int i = 0; i < array.length; i++) {
      final int j = i & array.length-1;
      final int entry = array[i];
      result ^= entry + j;
      if (entry == 0) break;
    }
    return result;
  }

  @GenerateMicroBenchmark public int maskedWithExitPoint() {
    final int[] array = this.array;
    int result = 0;
    for (int i = 0; i < array.length; i++) {
      final int j = i & array.length-1;
      final int entry = array[j];
      result ^= entry + i;
      if (entry == 0) break;
    }
    return result;
  }


}

代码非常微妙，所以让我指出重点：

“普通索引”变体使用直接变量i作为数组索引。 HotSpot可以轻松确定整个循环中i的范围，并消除数组边界检查;
j的“蒙面索引”变体索引，实际上等于i，但是这个事实是通过AND-masking操作从HotSpot“隐藏”的;
“with exit point”变体引入了一个explict循环退出点。其重要性将在下面解释。

循环展开和重新排序

观察边界检查数据有两个重要方面：

它具有与之关联的运行时开销（比较后跟条件分支）;
它构成一个循环退出点，它可以在任何步骤中断循环。结果证明这对适用的JIT优化有重要影响。

通过检查上述四种方法发出的机器代码，我注意到以下几点：

在所有情况下都展开循环;
在normalIndex的情况下，其被区分为唯一没有过早循环退出点的情况，所有展开的步骤的操作被重新排序，使得首先执行所有数组提取，然后是XOR-将所有值都放入累加器。

预期和实际测量结果

现在我们可以根据讨论的特征对这四种方法进行分类：

normalIndex没有边界检查，没有循环退出点;
normalWithExitPoint没有边界检查和1个退出点;
maskedIndex有1个边界检查和1个退出点;
maskedWithExitPoint有1个边界检查和2个退出点。

明显的期望是上面的列表应该按性能降序显示方法;但是，这些是我的实际结果：

Benchmark               Mode   Samples         Mean   Mean error    Units
normalIndex             avgt        20        0.946        0.010    ns/op
normalWithExitPoint     avgt        20        0.807        0.010    ns/op
maskedIndex             avgt        20        0.803        0.007    ns/op
maskedWithExitPoint     avgt        20        1.007        0.009    ns/op

normalWithExitPoint和maskedIndex是相同的模数测量误差，即使只有后者有边界检查;
在normalIndex上观察到最大的异常，这应该是最快的，但明显慢于normalWithExitPoint，除了还有一行代码< / em>，引入退出点的那个。

由于normalIndex是唯一应用了额外重新排序“优化”的方法，因此结论是这是减速的原因。

我正在测试：

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.0-b56, mixed mode)（Java 7 Update 40）

OS X版本10.9.1

2.66 GHz Intel Core i7

我也成功地在Java 8 EA b118上重现了结果。

我的问题：

上述现象是否可以在其他同类机器上重现？从一开始提到的问题我已经有一个提示，至少有些机器不能重现它，所以来自同一个CPU的另一个结果会非常有趣。

更新1：受 maaartinus 调查结果启发的更多测量结果

我收集了下表，该表将执行时间与-XX:LoopUnrollLimit命令行参数相关联。在这里，我只关注两个变体，包括和不包含if (entry == 0) break;行：

LoopUnrollLimit: 14 15 18 19 22 23 60 withExitPoint: 96 95 95 79 80 80 69 1/100 ns withoutExitPoint: 94 64 64 63 64 77 75 1/100 ns

可以观察到以下突然变化：

在从14到15的转换中，withoutExitPoint变体接收到有益的LCM ¹转换，并且显着加速。由于循环展开限制，所有加载的值都适合寄存器;

在18-> 19上，withExitPoint变体获得加速，小于上述值;

在22-> 23上，withoutExitPoint变体减速。在这一点上，我看到溢出到堆栈位置，如 maaartinus 的回答所述，开始发生。

我的设置的默认loopUnrollLimit为60，因此我将结果显示在最后一列中。

¹ LCM =本地代码动作。正是转换导致所有数组访问发生在顶部，然后处理加载的值。

更新2：这实际上是一个已知的报告问题

https://bugs.openjdk.java.net/browse/JDK-7101232

附录：机器码中normalIndex的展开和重新排序循环

0x00000001044a37c0: mov ecx,eax 0x00000001044a37c2: and ecx,esi ;*iand ; - org.sample.Measure::normalIndex@20 (line 44) 0x00000001044a37c4: mov rbp,QWORD PTR [rsp+0x28] ;*iload_3 ; - org.sample.Measure::normalIndex@15 (line 44) 0x00000001044a37c9: add ecx,DWORD PTR [rbp+rsi*4+0x10] 0x00000001044a37cd: xor ecx,r8d 0x00000001044a37d0: mov DWORD PTR [rsp],ecx 0x00000001044a37d3: mov r10d,esi 0x00000001044a37d6: add r10d,0xf 0x00000001044a37da: and r10d,eax 0x00000001044a37dd: mov r8d,esi 0x00000001044a37e0: add r8d,0x7 0x00000001044a37e4: and r8d,eax 0x00000001044a37e7: mov DWORD PTR [rsp+0x4],r8d 0x00000001044a37ec: mov r11d,esi 0x00000001044a37ef: add r11d,0x6 0x00000001044a37f3: and r11d,eax 0x00000001044a37f6: mov DWORD PTR [rsp+0x8],r11d 0x00000001044a37fb: mov r8d,esi 0x00000001044a37fe: add r8d,0x5 0x00000001044a3802: and r8d,eax 0x00000001044a3805: mov DWORD PTR [rsp+0xc],r8d 0x00000001044a380a: mov r11d,esi 0x00000001044a380d: inc r11d 0x00000001044a3810: and r11d,eax 0x00000001044a3813: mov DWORD PTR [rsp+0x10],r11d 0x00000001044a3818: mov r8d,esi 0x00000001044a381b: add r8d,0x2 0x00000001044a381f: and r8d,eax 0x00000001044a3822: mov DWORD PTR [rsp+0x14],r8d 0x00000001044a3827: mov r11d,esi 0x00000001044a382a: add r11d,0x3 0x00000001044a382e: and r11d,eax 0x00000001044a3831: mov r9d,esi 0x00000001044a3834: add r9d,0x4 0x00000001044a3838: and r9d,eax 0x00000001044a383b: mov r8d,esi 0x00000001044a383e: add r8d,0x8 0x00000001044a3842: and r8d,eax 0x00000001044a3845: mov DWORD PTR [rsp+0x18],r8d 0x00000001044a384a: mov r8d,esi 0x00000001044a384d: add r8d,0x9 0x00000001044a3851: and r8d,eax 0x00000001044a3854: mov ebx,esi 0x00000001044a3856: add ebx,0xa 0x00000001044a3859: and ebx,eax 0x00000001044a385b: mov ecx,esi 0x00000001044a385d: add ecx,0xb 0x00000001044a3860: and ecx,eax 0x00000001044a3862: mov edx,esi 0x00000001044a3864: add edx,0xc 0x00000001044a3867: and edx,eax 0x00000001044a3869: mov edi,esi 0x00000001044a386b: add edi,0xd 0x00000001044a386e: and edi,eax 0x00000001044a3870: mov r13d,esi 0x00000001044a3873: add r13d,0xe 0x00000001044a3877: and r13d,eax 0x00000001044a387a: movsxd r14,esi 0x00000001044a387d: add r10d,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x4c] 0x00000001044a3882: mov DWORD PTR [rsp+0x24],r10d 0x00000001044a3887: mov QWORD PTR [rsp+0x28],rbp 0x00000001044a388c: mov ebp,DWORD PTR [rsp+0x4] 0x00000001044a3890: mov r10,QWORD PTR [rsp+0x28] 0x00000001044a3895: add ebp,DWORD PTR [r10+r14*4+0x2c] 0x00000001044a389a: mov DWORD PTR [rsp+0x4],ebp 0x00000001044a389e: mov r10d,DWORD PTR [rsp+0x8] 0x00000001044a38a3: mov rbp,QWORD PTR [rsp+0x28] 0x00000001044a38a8: add r10d,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x28] 0x00000001044a38ad: mov DWORD PTR [rsp+0x8],r10d 0x00000001044a38b2: mov r10d,DWORD PTR [rsp+0xc] 0x00000001044a38b7: add r10d,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x24] 0x00000001044a38bc: mov DWORD PTR [rsp+0xc],r10d 0x00000001044a38c1: mov r10d,DWORD PTR [rsp+0x10] 0x00000001044a38c6: add r10d,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x14] 0x00000001044a38cb: mov DWORD PTR [rsp+0x10],r10d 0x00000001044a38d0: mov r10d,DWORD PTR [rsp+0x14] 0x00000001044a38d5: add r10d,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x18] 0x00000001044a38da: mov DWORD PTR [rsp+0x14],r10d 0x00000001044a38df: add r13d,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x48] 0x00000001044a38e4: add r11d,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x1c] 0x00000001044a38e9: add r9d,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x20] 0x00000001044a38ee: mov r10d,DWORD PTR [rsp+0x18] 0x00000001044a38f3: add r10d,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x30] 0x00000001044a38f8: mov DWORD PTR [rsp+0x18],r10d 0x00000001044a38fd: add r8d,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x34] 0x00000001044a3902: add ebx,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x38] 0x00000001044a3907: add ecx,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x3c] 0x00000001044a390c: add edx,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x40] 0x00000001044a3911: add edi,DWORD PTR [rbp+r14*4+0x44] 0x00000001044a3916: mov r10d,DWORD PTR [rsp+0x10] 0x00000001044a391b: xor r10d,DWORD PTR [rsp] 0x00000001044a391f: mov ebp,DWORD PTR [rsp+0x14] 0x00000001044a3923: xor ebp,r10d 0x00000001044a3926: xor r11d,ebp 0x00000001044a3929: xor r9d,r11d 0x00000001044a392c: xor r9d,DWORD PTR [rsp+0xc] 0x00000001044a3931: xor r9d,DWORD PTR [rsp+0x8] 0x00000001044a3936: xor r9d,DWORD PTR [rsp+0x4] 0x00000001044a393b: mov r10d,DWORD PTR [rsp+0x18] 0x00000001044a3940: xor r10d,r9d 0x00000001044a3943: xor r8d,r10d 0x00000001044a3946: xor ebx,r8d 0x00000001044a3949: xor ecx,ebx 0x00000001044a394b: xor edx,ecx 0x00000001044a394d: xor edi,edx 0x00000001044a394f: xor r13d,edi 0x00000001044a3952: mov r8d,DWORD PTR [rsp+0x24] 0x00000001044a3957: xor r8d,r13d ;*ixor ; - org.sample.Measure::normalIndex@34 (line 46) 0x00000001044a395a: add esi,0x10 ;*iinc ; - org.sample.Measure::normalIndex@36 (line 43) 0x00000001044a395d: cmp esi,DWORD PTR [rsp+0x20] 0x00000001044a3961: jl 0x00000001044a37c0 ;*if_icmpge ; - org.sample.Measure::normalIndex@12 (line 43)

Answer 1

JITC试图将所有内容组合在一起的原因对我来说还不清楚。 AFAIK有（有？）架构，其中两个负载的分组可以带来更好的性能（我认为有些早期的奔腾）。

由于JITC知道热点，它可以比提前编译器更积极地内联，因此在这种情况下它会执行16次。除了使循环相对更便宜之外，我在这里看不到任何明显的优势。我也怀疑是否有任何架构可以将16个负载组合在一起。

代码计算16个临时值，每次迭代一次

int j = i & array.length-1;
int entry = array[i];
int tmp = entry + j;
result ^= tmp;

每个计算都非常简单，一个AND，一个LOAD和一个ADD。这些值将映射到寄存器，但它们不够。因此，必须稍后存储和加载值。

16个寄存器中有7个发生这种情况，并且显着增加了成本。

更新

我不太确定使用-XX:LoopUnrollLimit验证这一点：

LoopUnrollLimit Benchmark   Mean   Mean error    Units

 8 ..normalIndex           0.902        0.004    ns/op
 8 ..normalWithExitPoint   0.913        0.005    ns/op
 8 ..maskedIndex           0.918        0.006    ns/op
 8 ..maskedWithExitPoint   0.996        0.008    ns/op

16 ..normalIndex           0.769        0.003    ns/op
16 ..normalWithExitPoint   0.930        0.004    ns/op
16 ..maskedIndex           0.937        0.004    ns/op
16 ..maskedWithExitPoint   1.012        0.003    ns/op

32 ..normalIndex           0.814        0.003    ns/op
32 ..normalWithExitPoint   0.816        0.005    ns/op
32 ..maskedIndex           0.838        0.003    ns/op
32 ..maskedWithExitPoint   0.978        0.002    ns/op

 - ..normalIndex           0.830        0.002    ns/op
 - ..normalWithExitPoint   0.683        0.002    ns/op
 - ..maskedIndex           0.791        0.005    ns/op
 - ..maskedWithExitPoint   0.908        0.003    ns/op

16的限制使得normalIndex成为最快的变体，这表明我对“累积罚分”是正确的。根据Marko的说法，生成的程序集也会在其他方面随着展开限制而变化，所以事情就更复杂了。

奇怪的JIT对循环习语的悲观化

循环展开和重新排序

预期和实际测量结果

我的问题：

更新1：受 maaartinus 调查结果启发的更多测量结果

更新2：这实际上是一个已知的报告问题

附录：机器码中`normalIndex`的展开和重新排序循环

1 个答案:

更新

奇怪的JIT对循环习语的悲观化

循环展开和重新排序

预期和实际测量结果

我的问题：

更新1：受 maaartinus 调查结果启发的更多测量结果

更新2：这实际上是一个已知的报告问题

附录：机器码中normalIndex的展开和重新排序循环

1 个答案:

更新

附录：机器码中`normalIndex`的展开和重新排序循环