大家好，我是冰河~~
在JVM的实现中，为了提高JVM的性能和节省内存空间，JVM提供了一种叫做 “逃逸分析” 的特性，而且对于“逃逸分析” 这种特性，也是近年来大厂面试常问的知识点。今天，我们就一起来聊聊什么是逃逸分析
逃逸分析的概念
先以官方的形式来说下什么是逃逸分析。逃逸分析就是：一种确定指针动态范围的静态分析，它可以分析在程序的哪些地方可以访问到指针。
在JVM的即时编译语境下，逃逸分析将判断新建的对象是否逃逸。即时编译判断对象是否逃逸的依据：一种是对象是否被存入堆中（静态字段或者堆中对象的实例字段），另一种就是对象是否被传入未知代码。
直接说这些概念，确实有点晕啊，那我们就来两个示例。
对象逃逸示例
一种典型的对象逃逸就是：对象被复制给成员变量或者静态变量，可能被外部使用，此时变量就发生了逃逸。
我们可以用下面的代码来表示这个现象。
代码语言：javascript复制/**
* @author binghe
* @description 对象逃逸示例1
*/
public class ObjectEscape{
private User user;
public void init(){
user = new User();
}
}
在ObjectEscape类中，存在一个成员变量user，我们在init()方法中，创建了一个User类的对象，并将其赋值给成员变量user。此时，对象被复制给了成员变量，可能被外部使用，此时的变量就发生了逃逸。
另一种典型的场景就是：对象通过return语句返回。如果对象通过return语句返回了，此时的程序并不能确定这个对象后续会不会被使用，外部的线程可以访问到这个变量，此时对象也发生了逃逸。
我们可以用下面的代码来表示这个现象。
代码语言：javascript复制/**
* @author binghe
* @description 对象逃逸示例2
*/
public class ObjectReturn{
public User createUser(){
User user = new User();
return user;
}
}
给出两个示例，相信小伙伴们对JVM的逃逸分析多少有点了解了吧，没错，JVM通过逃逸分析，能够分析出新对象的使用范围，从而决定新对象是否要在堆上进行分配。
还没完，我们继续看下逃逸分析的优点，以便于小伙伴们能够更好的理解逃逸分析。
逃逸分析的优点
逃逸分析的优点总体上来说可以分为三个：对象可能分配在栈上、分离对象或标量替换、消除同步锁。我们可以使用下图来表示。
对象可能分配在栈上
JVM通过逃逸分析，分析出新对象的使用范围，就可能将对象在栈上进行分配。栈分配可以快速地在栈帧上创建和销毁对象，不用再将对象分配到堆空间，可以有效地减少 JVM 垃圾回收的压力。
分离对象或标量替换
当JVM通过逃逸分析，确定要将对象分配到栈上时，即时编译可以将对象打散，将对象替换为一个个很小的局部变量，我们将这个打散的过程叫做标量替换。将对象替换为一个个局部变量后，就可以非常方便的在栈上进行分配了。
同步锁消除
如果JVM通过逃逸分析，发现一个对象只能从一个线程被访问到，则访问这个对象时，可以不加同步锁。如果程序中使用了synchronized锁，则JVM会将synchronized锁消除。
这里，需要注意的是：这种情况针对的是synchronized锁，而对于Lock锁，则JVM并不能消除。
要开启同步消除，需要加上 -XX: EliminateLocks 参数。因为这个参数依赖逃逸分析，所以同时要打开 -XX: DoEscapeAnalysis 选项。
所以，并不是所有的对象和数组，都是在堆上进行分配的，由于即时编译的存在，如果JVM发现某些对象没有逃逸出方法，就很有可能被优化成在栈上分配。
衍生出的面试题
其实，针对逃逸分析还会衍生出一些典型的面试题，例如：Java中的对象一定是在堆上分配的吗？ 只要我们充分掌握了逃逸分析的原理，回答这种面试题就非常简单了。
关于面试题
Java中的对象一定是在堆上分配的吗？
面试官这样问，如果大家不了解逃逸分析的话，那肯定就有些小伙伴心里会想：我从一开始学习Java时，就知道了：Java中的对象是在堆上创建的，对象的引用是存储到栈中的，那Java中的对象是在堆上分配的啊！难道不是吗？
如果你这样回答，就会被直接Pass掉。
今天，我们介绍完什么是逃逸分析后，相信各位小伙伴就知道如何去完美的回答这道面试题了吧。
面试题解答思路
总体思路上，你可以这样回答：Java中的对象不一定是在堆上分配的，因为JVM通过逃逸分析，能够分析出一个新对象的使用范围，并以此确定是否要将这个对象分配到堆上。
好了，今天就到这儿吧，我是冰河，我们下期见~~
冰河从一名普通程序员，短短几年时间，一路进阶成长为大厂高级技术专家，一直致力于分布式系统架构、微服务、分布式数据库、分布式事务与大数据技术的研究。在高并发、高可用、高可扩展性、高可维护性和大数据等领域拥有丰富的架构经验。对Hadoop，Storm，Spark，Flink等大数据框架源码进行过深度分析，并具有丰富的实战经验。
出版过两本畅销书《海量数据处理与大数据技术实战》、《MySQL技术大全：开发、优化与运维实战》。写了一本《深入理解高并发编程》电子书全网累计下载45W ，发布了一本全网首个开源的以实战案例为背景的《冰河的渗透实战笔记》电子书，全网五星好评。写的文章多次被微信公众号官方推荐。
