一个 println 竟然比 volatile 还好使？

先点赞再看，养成好习惯

前两天一个小伙伴突然找我求助，说准备换个坑，最近在系统学习多线程知识，但遇到了一个刷新认知的问题……

小伙伴：Effective JAVA 里的并发章节里，有一段关于可见性的描述。下面这段代码会出现死循环，这个我能理解，JMM 内存模型嘛，JMM 不保证 stopRequested 的修改能被及时的观测到。

static boolean stopRequested = false;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    Thread backgroundThread = new Thread(() -> {        int i = 0;        while (!stopRequested) {            i++;        }    }) ;    backgroundThread.start();    TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(10);    stopRequested = true ;}

但奇怪的是在我加了一行打印之后，就不会出现死循环了！难道我一行 println 能比 volatile 还好使啊？这俩也没关系啊

static boolean stopRequested = false;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    Thread backgroundThread = new Thread(() -> {        int i = 0;        while (!stopRequested) {
            // 加上一行打印，循环就能退出了！            System.out.println(i++);        }    }) ;    backgroundThread.start();    TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(10);    stopRequested = true ;}

我：小伙子八股文背的挺熟啊，JMM 张口就来。 ​

我：这个……其实是 JIT 干的好事，导致你的循环无法退出。JMM 只是一个逻辑上的内存模型，内部有些机制是和 JIT 有关的，比如你第一个例子里，你用-Xint禁用 JIT，就可以退出死循环了，不信你试试？

小伙伴：卧槽，真的可以，加上 -Xint 循环就退出了，好神奇！JIT 是个啥啊？还能有这种功效？

JIT（Just-in-Time） 的优化

众所周知，JAVA 为了实现跨平台，增加了一层 JVM，不同平台的 JVM 负责解释执行字节码文件。虽然有一层解释会影响效率，但好处是跨平台，字节码文件是平台无关的。

在 JAVA 1.2 之后，增加了 即时编译（Just-in-Time Compilation，简称 JIT） 的机制，在运行时可以将执行次数较多的热点代码编译为机器码，这样就不需要 JVM 再解释一遍了，可以直接执行，增加运行效率。

​但 JIT 编译器在编译字节码时，可不仅仅是简单的直接将字节码翻译成机器码，它在编译的同时还会做很多优化，比如循环展开、方法内联等等…… ​

这个问题出现的原因，就是因为 JIT 编译器的优化技术之一 - 表达式提升（expression hoisting） 导致的。

表达式提升（expression hoisting）

先来看个例子，在这个 hoisting 方法中，for 循环里每次都会定义一个变量 y，然后通过将 x*y 的结果存储在一个 result 变量中，然后使用这个变量进行各种操作

public void hoisting(int x) {    for (int i = 0; i < 1000; i = i + 1) {        // 循环不变的计算         int y = 654;        int result = x * y;
        // ...... 基于这个 result 变量的各种操作    }}

但是这个例子里，result 的结果是固定的，并不会跟着循环而更新。所以完全可以将 result 的计算提取到循环之外，这样就不用每次计算了。JIT 分析后会对这段代码进行优化，进行表达式提升的操作：

public void hoisting(int x) {    int y = 654;    int result = x * y;
    for (int i = 0; i < 1000; i = i + 1) {          // ...... 基于这个 result 变量的各种操作    }}

这样一来，result 不用每次计算了，而且也完全不影响执行结果，大大提升了执行效率。

注意，编译器更喜欢局部变量，而不是静态变量或者成员变量；因为静态变量是“逃逸在外的”，多个线程都可以访问到，而局部变量是线程私有的，不会被其他线程访问和修改。 ​

编译器在处理静态变量/成员变量时，会比较保守，不会轻易优化。 ​

像你问题里的这个例子中，stopRequested就是个静态变量，编译器本不应该对其进行优化处理；

static boolean stopRequested = false;// 静态变量
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    Thread backgroundThread = new Thread(() -> {        int i = 0;        while (!stopRequested) {            // leaf method            i++;        }    }) ;    backgroundThread.start();    TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(10);    stopRequested = true ;}

但由于你这个循环是个 leaf method，即没有调用任何方法，所以在循环之中不会有其他线程会观测到stopRequested值的变化。那么编译器就冒进的进行了表达式提升的操作，将stopRequested提升到表达式之外，作为循环不变量（loop invariant）处理：

int i = 0;
boolean hoistedStopRequested = stopRequested;// 将stopRequested 提升为局部变量while (!hoistedStopRequested) {        i++;}

这样一来，最后将 stopRequested赋值为 true 的操作，影响不了提升的hoistedStopRequested的值，自然就无法影响循环的执行了，最终导致无法退出。 ​

至于你增加了 println 之后，循环就可以退出的问题。是因为你这行 println 代码影响了编译器的优化。println 方法由于最终会调用 FileOutputStream.writeBytes 这个 native 方法，所以无法被内联优化（inling）。而未被内敛的方法调用从编译器的角度看是一个“full memory kill”，也就是说 副作用不明 、必须对内存的读写操作做保守处理。 ​

在这个例子里，下一轮循环的 stopRequested 读取操作按顺序要发生在上一轮循环的 println 之后。这里“保守处理”为：就算上一轮我已经读取了 stopRequested 的值，由于经过了一个副作用不明的地方，再到下一次访问就必须重新读取了。 ​

所以在你增加了 prinltln 之后，JIT 由于要保守处理，重新读取，自然就不能做上面的表达式提升优化了。 ​

以上对表达式提升的解释，总结摘抄自 R 大的知乎回答。 ​

我：“这下明白了吧，这都是 JIT 干的好事，你要是禁用 JIT 就没这问题了”

小伙伴：“卧槽🐂🍺，一个简单的 for 循环也太多机制了，没想到 JIT 这么智能，也没想到 R 大这么🐂🍺”

小伙伴：“那 JIT 一定很多优化机制吧，除了这个表达式提升还有啥？”

我：我也不是搞编译器的……哪了解这么多，就知道一些常用的，简单给你说说吧

表达式下沉（expression sinking）

和表达式提升类似的，还有个表达式下沉的优化，比如下面这段代码：

public void sinking(int i) {    int result = 543 * i;
    if (i % 2 == 0) {        // 使用 result 值的一些逻辑代码    } else {        // 一些不使用 result 的值的逻辑代码    }}

由于在 else 分支里，并没有使用 result 的值，可每次不管什么分支都会先计算 result，这就没必要了。JIT 会把 result 的计算表达式移动到 if 分支里，这样就避免了每次对 result 的计算，这个操作就叫表达式下沉：

public void sinking(int i) {    if (i % 2 == 0) {        int result = 543 * i;        // 使用 result 值的一些逻辑代码    } else {        // 一些不使用 result 的值的逻辑代码    }}

JIT 还有那些常见优化？

除了上面介绍的表达式提升/表达式下沉以外，还有一些常见的编译器优化机制。

循环展开（Loop unwinding/loop unrolling）

下面这个 for 循环，一共要循环 10w 次，每次都需要检查条件。

for (int i = 0; i < 100000; i++) {    delete(i);}

在编译器的优化后，会删除一定的循环次数，从而降低索引递增和条件检查操作而引起的开销：

for (int i = 0; i < 20000; i+=5) {    delete(i);    delete(i + 1);    delete(i + 2);    delete(i + 3);    delete(i + 4);}

除了循环展开，循环还有一些优化机制，比如循环剥离、循环交换、循环分裂、循环合并……

内联优化（Inling）

JVM 的方法调用是个栈的模型，每次方法调用都需要一个压栈（push）和出栈（pop）的操作，编译器也会对调用模型进行优化，将一些方法的调用进行内联。 ​

内联就是抽取要调用的方法体代码，到当前方法中直接执行，这样就可以避免一次压栈出栈的操作，提升执行效率。比如下面这个方法：

public  void inline(){    int a = 5;    int b = 10;    int c = calculate(a, b);
    // 使用 c 处理……}
public int calculate(int a, int b){    return a + b;}

在编译器内联优化后，会将 calculate 的方法体抽取到 inline 方法中，直接执行，而不用进行方法调用：

public  void inline(){    int a = 5;    int b = 10;    int c = a + b;
    // 使用 c 处理……}

不过这个内联优化是有一些限制的，比如 native 的方法就不能内联优化

提前置空

来先看一个例子，在这个例子中 was finalized! 会在 done.之前输出，这个也是因为 JIT 的优化导致的。

class A {    // 对象被回收前，会触发 finalize    @Override protected void finalize() {        System.out.println(this + " was finalized!");    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        A a = new A();        System.out.println("Created " + a);        for (int i = 0; i < 1_000_000_000; i++) {            if (i % 1_000_00 == 0)                System.gc();        }        System.out.println("done.");    }}
//打印结果Created A@1be6f5c3A@1be6f5c3 was finalized!//finalize方法输出done.

从例子中可以看到，如果 a 在循环完成后已经不再使用了，则会出现先执行 finalize 的情况；虽然从对象作用域来说，方法没有执行完，栈帧并没有出栈，但是还是会被提前执行。 ​

这就是因为 JIT 认为 a 对象在循环内和循环后都不会在使用，所以提前给它置空了，帮助 GC 回收；如果禁用 JIT，那就不会出现这个问题…… ​

这个提前回收的机制，还是有点风险的，在某些场景下会引起 BUG

HotSpot VM JIT 的各种优化项

上面只是介绍了几个简单常用的编译优化机制，JVM JIT 更多的优化机制可以参考下面这个图。这是 OpenJDK 文档中提供的一个 pdf 材料，里面列出了 HotSpot JVM 的各种优化机制，相当多……

如何避免因 JIT 导致的问题？

小伙伴：“JIT 这么多优化机制，很容易出问题啊，我平时写代码要怎么避开这些呢”

平时在编码的时候，不用刻意的去关心 JIT 的优化，就比如上面那个 println 问题，JMM 本来就不保证修改对其他线程可见，如果按照规范去加锁或者用 volatile 修饰，根本就不会有这种问题。 ​

而那个提前置空导致的问题，出现的几率也很低，只要你规范写代码基本不会遇到的。

我：所以，这不是 JIT 的锅，是你的……

小伙伴：“懂了，你这是说我菜，说我代码写的屎啊……”

总结

在日常编码过程中，不用刻意的猜测 JIT 的优化机制，JVM 也不会完整的告诉你所有的优化。而且这种东西不同版本效果不一样，就算搞明白了一个机制，可能到下个版本就完全不一样了。 ​

所以，如果不是搞编译器开发的话，JIT 相关的编译知识，作为一个知识储备就好。

也不用去猜测 JIT 到底会怎么优化你的代码，你（可能）猜不准……