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程序員的成長之路

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來自：blog.csdn.net/bokerr/article/details/122655795

前言

不知道從何時起，傳出了這么一句話：Java中使用try catch 會嚴重影響性能。

然而，事實真的如此么？我們對try catch 應該畏之如猛虎么？

一、JVM 異常處理邏輯

Java 程序中顯式拋出異常由athrow指令支持，除了通過 throw 主動拋出異常外，JVM規(guī)范中還規(guī)定了許多運行時異常會在檢測到異常狀況時自動拋出(效果等同athrow), 例如除數(shù)為0時就會自動拋出異常，以及大名鼎鼎的 NullPointerException 。

還需要注意的是，JVM 中異常處理的catch語句不再由字節(jié)碼指令來實現(xiàn)(很早之前通過 jsr和 ret指令來完成，它們在很早之前的版本里就被舍棄了)，現(xiàn)在的JVM通過異常表(Exception table 方法體中能找到其內容)來完成 catch 語句；很多人說try catch 影響性能可能就是因為認識還停留于上古時代。

1.我們編寫如下的類，add 方法中計算 ++x; 并捕獲異常。

public class TestClass {
    private static int len = 779;
    public int add(int x){
        try {
            // 若運行時檢測到 x = 0,那么 jvm會自動拋出異常，(可以理解成由jvm自己負責 athrow 指令調用)
            x = 100/x;
        } catch (Exception e) {
            x = 100;
        }
        return x;
    }
}

2.使用javap 工具查看上述類的編譯后的class文件

# 編譯
javac TestClass.java
# 使用javap 查看 add 方法被編譯后的機器指令
javap -verbose TestClass.class

忽略常量池等其他信息，下邊貼出add 方法編譯后的機器指令集：

public int add(int);
  descriptor: (I)I
  flags: ACC_PUBLIC
  Code:
    stack=2, locals=3, args_size=2
       0: bipush        100   //  加載參數(shù)100
       2: iload_1             //  將一個int型變量推至棧頂
       3: idiv                //  相除
       4: istore_1            //  除的結果值壓入本地變量
       5: goto          11    //  跳轉到指令：11
       8: astore_2            //  將引用類型值壓入本地變量
       9: bipush        100   //  將單字節(jié)常量推送棧頂<這里與數(shù)值100有關，可以嘗試修改100后的編譯結果：iconst、bipush、ldc>
      10: istore_1            //  將int類型值壓入本地變量
      11: iload_1             //  int 型變量推棧頂
      12: ireturn             //  返回
    // 注意看 from 和 to 以及 targer，然后對照著去看上述指令
    Exception table:
       from    to  target type
           0     5     8   Class java/lang/Exception
    LineNumberTable:
      line 6: 0
      line 9: 5
      line 7: 8
      line 8: 9
      line 10: 11
    StackMapTable: number_of_entries = 2
      frame_type = 72 /* same_locals_1_stack_item */
        stack = [ class java/lang/Exception ]
      frame_type = 2 /* same */

再來看 Exception table：

from=0， to=5。指令 0~5 對應的就是 try 語句包含的內容，而targer = 8 正好對應 catch 語句塊內部操作。

個人理解，from 和 to 相當于劃分區(qū)間，只要在這個區(qū)間內拋出了type 所對應的，“java/lang/Exception” 異常(主動athrow 或者由jvm運行時檢測到異常自動拋出)，那么就跳轉到target 所代表的第八行。

若執(zhí)行過程中，沒有異常，直接從第5條指令跳轉到第11條指令后返回，由此可見未發(fā)生異常時，所謂的性能損耗幾乎不存在；

如果硬是要說的話，用了try catch 編譯后指令篇幅變長了；goto 語句跳轉會耗費性能，當你寫個數(shù)百行代碼的方法的時候，編譯出來成百上千條指令，這時候這句goto的帶來的影響顯得微乎其微。

如圖所示為去掉try catch 后的指令篇幅，幾乎等同上述指令的前五條。

綜上所述：“Java中使用try catch 會嚴重影響性能” 是民間說法，它并不成立。如果不信，接著看下面的測試吧。

二、關于JVM的編譯優(yōu)化

其實寫出測試用例并不是很難，這里我們需要重點考慮的是編譯器的自動優(yōu)化，是否會因此得到不同的測試結果？

本節(jié)會粗略的介紹一些jvm編譯器相關的概念，講它只為更精確的測試結果，通過它我們可以窺探 try catch 是否會影響JVM的編譯優(yōu)化。

前端編譯與優(yōu)化： 我們最常見的前端編譯器是 javac，它的優(yōu)化更偏向于代碼結構上的優(yōu)化，它主要是為了提高程序員的編碼效率，不怎么關注執(zhí)行效率優(yōu)化；例如，數(shù)據流和控制流分析、解語法糖等等。
后端編譯與優(yōu)化： 后端編譯包括 “即時編譯[JIT]” 和 “提前編譯[AOT]”，區(qū)別于前端編譯器，它們最終作用體現(xiàn)于運行期，致力于優(yōu)化從字節(jié)碼生成本地機器碼的過程(它們優(yōu)化的是代碼的執(zhí)行效率)。

1. 分層編譯

PS * JVM 自己根據宿主機決定自己的運行模式, “JVM 運行模式”；[客戶端模式-Client、服務端模式-Server]，它們代表的是兩個不同的即時編譯器，C1(Client Compiler) 和 C2 (Server Compiler)。

PS * 分層編譯分為：“解釋模式”、“編譯模式”、“混合模式”；

解釋模式下運行時，編譯器不介入工作；
編譯模式模式下運行，會使用即時編譯器優(yōu)化熱點代碼，有可選的即時編譯器[C1 或 C2]；
混合模式為：解釋模式和編譯模式搭配使用。

如圖，我的環(huán)境里JVM 運行于 Server 模式，如果使用即時編譯，那么就是使用的：C2 即時編譯器。

2. 即時編譯器

了解如下的幾個概念：

1. 解釋模式

它不使用即時編譯器進行后端優(yōu)化

強制虛擬機運行于 “解釋模式” -Xint
禁用后臺編譯 -XX:-BackgroundCompilation

2. 編譯模式

即時編譯器會在運行時，對生成的本地機器碼進行優(yōu)化，其中重點關照熱點代碼。

# 強制虛擬機運行于 "編譯模式"
-Xcomp
# 方法調用次數(shù)計數(shù)器閾值，它是基于計數(shù)器熱點代碼探測依據[Client模式=1500,Server模式=10000]
-XX:CompileThreshold=10
# 關閉方法調用次數(shù)熱度衰減，使用方法調用計數(shù)的絕對值，它搭配上一配置項使用
-XX:-UseCounterDecay
# 除了熱點方法，還有熱點回邊代碼[循環(huán)]，熱點回邊代碼的閾值計算參考如下：
-XX:BackEdgeThreshold  = 方法計數(shù)器閾值[-XX:CompileThreshold] * OSR比率[-XX:OnStackReplacePercentage]
# OSR比率默認值：Client模式=933，Server模式=140
-XX:OnStackReplacePercentag=100

所謂 “即時”，它是在運行過程中發(fā)生的，所以它的缺點也也明顯：在運行期間需要耗費資源去做性能分析，也不太適合在運行期間去大刀闊斧的去做一些耗費資源的重負載優(yōu)化操作。

3. 提前編譯器：jaotc

它是后端編譯的另一個主角，它有兩個發(fā)展路線，基于Graal [新時代的主角] 編譯器開發(fā)，因為本文用的是 C2 編譯器，所以只對它做一個了解；

第一條路線：與傳統(tǒng)的C、C++編譯做的事情類似，在程序運行之前就把程序代碼編譯成機器碼；好處是夠快，不占用運行時系統(tǒng)資源，缺點是"啟動過程" 會很緩慢；

第二條路線：已知即時編譯運行時做性能統(tǒng)計分析占用資源，那么，我們可以把其中一些耗費資源的編譯工作，放到提前編譯階段來完成啊，最后在運行時即時編譯器再去使用，那么可以大大節(jié)省即時編譯的開銷；這個分支可以把它看作是即時編譯緩存；

遺憾的是它只支持 G1 或者 Parallel 垃圾收集器，且只存在JDK 9 以后的版本，暫不需要去關注它；JDK 9 以后的版本可以使用這個參數(shù)打印相關信息：[-XX:PrintAOT]。

三、關于測試的約束

執(zhí)行用時統(tǒng)計

System.naoTime() 輸出的是過了多少時間[微秒：10的負9次方秒]，并不是完全精確的方法執(zhí)行用時的合計，為了保證結果準確性，測試的運算次數(shù)將拉長到百萬甚至千萬次。

編譯器優(yōu)化的因素

上一節(jié)花了一定的篇幅介紹編譯器優(yōu)化，這里我要做的是：對比完全不使用任何編譯優(yōu)化，與使用即時編譯時，try catch 對的性能影響。

通過指令禁用 JVM 的編譯優(yōu)化，讓它以最原始的狀態(tài)運行，然后看有無 try catch 的影響。
通過指令使用即時編譯，盡量做到把后端優(yōu)化拉滿，看看 try catch 十有會影響到 jvm的編譯優(yōu)化。

關于指令重排序

目前尚未可知 try catch 的使用影響指令重排序；

我們這里的討論有一個前提，當 try catch 的使用無法避免時，我們應該如何使用 try catch 以應對它可能存在的對指令重排序的影響。

指令重排序發(fā)生在多線程并發(fā)場景，這么做是為了更好的利用CPU資源，在單線程測試時不需要考慮。不論如何指令重排序，都會保證最終執(zhí)行結果，與單線程下的執(zhí)行結果相同；
雖然我們不去測試它，但是也可以進行一些推斷，參考 volatile 關鍵字禁止指令重排序的做法：插入內存屏障；
假定 try catch 存在屏障，導致前后的代碼分割；那么最少的try catch代表最少的分割。
所以，是不是會有這樣的結論呢：我們把方法體內的多個 try catch 合并為一個 try catch 是不是反而能減少屏障呢？這么做勢必造成 try catch 的范圍變大。

當然，上述關于指令重排序討論內容都是基于個人的猜想，猶未可知 try catch 是否影響指令重排序；本文重點討論的也只是單線程環(huán)境下的 try catch 使用影響性能。

四、測試代碼

循環(huán)次數(shù)為100W ，循環(huán)內10次預算[給編譯器優(yōu)化預留優(yōu)化的可能，這些指令可能被合并]；

每個方法都會到達千萬次浮點計算。

同樣每個方法外層再循環(huán)跑多次，最后取其中的眾數(shù)更有說服力。

public class ExecuteTryCatch {

    // 100W 
    private static final int TIMES = 1000000;
    private static final float STEP_NUM = 1f;
    private static final float START_NUM = Float.MIN_VALUE;


    public static void main(String[] args){
        int times = 50;
        ExecuteTryCatch executeTryCatch = new ExecuteTryCatch();
        // 每個方法執(zhí)行 50 次
        while (--times >= 0){
            System.out.println("times=".concat(String.valueOf(times)));
            executeTryCatch.executeMillionsEveryTryWithFinally();
            executeTryCatch.executeMillionsEveryTry();
            executeTryCatch.executeMillionsOneTry();
            executeTryCatch.executeMillionsNoneTry();
            executeTryCatch.executeMillionsTestReOrder();
        }
    }

    /**
     * 千萬次浮點運算不使用 try catch
     * */
    public void executeMillionsNoneTry(){
        float num = START_NUM;
        long start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < TIMES; ++i){
            num = num + STEP_NUM + 1f;
            num = num + STEP_NUM + 2f;
            num = num + STEP_NUM + 3f;
            num = num + STEP_NUM + 4f;
            num = num + STEP_NUM + 5f;
            num = num + STEP_NUM + 1f;
            num = num + STEP_NUM + 2f;
            num = num + STEP_NUM + 3f;
            num = num + STEP_NUM + 4f;
            num = num + STEP_NUM + 5f;
        }
        long nao = System.nanoTime() - start;
        long million = nao / 1000000;
        System.out.println("noneTry   sum:" + num + "  million:" + million + "  nao: " + nao);
    }

    /**
     * 千萬次浮點運算最外層使用 try catch
     * */
    public void executeMillionsOneTry(){
        float num = START_NUM;
        long start = System.nanoTime();
        try {
            for (int i = 0; i < TIMES; ++i){
                num = num + STEP_NUM + 1f;
                num = num + STEP_NUM + 2f;
                num = num + STEP_NUM + 3f;
                num = num + STEP_NUM + 4f;
                num = num + STEP_NUM + 5f;
                num = num + STEP_NUM + 1f;
                num = num + STEP_NUM + 2f;
                num = num + STEP_NUM + 3f;
                num = num + STEP_NUM + 4f;
                num = num + STEP_NUM + 5f;
            }
        } catch (Exception e){

        }
        long nao = System.nanoTime() - start;
        long million = nao / 1000000;
        System.out.println("oneTry    sum:" + num + "  million:" + million + "  nao: " + nao);
    }

    /**
     * 千萬次浮點運算循環(huán)內使用 try catch
     * */
    public void executeMillionsEveryTry(){
        float num = START_NUM;
        long start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < TIMES; ++i){
            try {
                num = num + STEP_NUM + 1f;
                num = num + STEP_NUM + 2f;
                num = num + STEP_NUM + 3f;
                num = num + STEP_NUM + 4f;
                num = num + STEP_NUM + 5f;
                num = num + STEP_NUM + 1f;
                num = num + STEP_NUM + 2f;
                num = num + STEP_NUM + 3f;
                num = num + STEP_NUM + 4f;
                num = num + STEP_NUM + 5f;
            } catch (Exception e) {

            }
        }
        long nao = System.nanoTime() - start;
        long million = nao / 1000000;
        System.out.println("evertTry  sum:" + num + "  million:" + million + "  nao: " + nao);
    }


    /**
     * 千萬次浮點運算循環(huán)內使用 try catch，并使用 finally
     * */
    public void executeMillionsEveryTryWithFinally(){
        float num = START_NUM;
        long start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < TIMES; ++i){
            try {
                num = num + STEP_NUM + 1f;
                num = num + STEP_NUM + 2f;
                num = num + STEP_NUM + 3f;
                num = num + STEP_NUM + 4f;
                num = num + STEP_NUM + 5f;
            } catch (Exception e) {

            } finally {
                num = num + STEP_NUM + 1f;
                num = num + STEP_NUM + 2f;
                num = num + STEP_NUM + 3f;
                num = num + STEP_NUM + 4f;
                num = num + STEP_NUM + 5f;
            }
        }
        long nao = System.nanoTime() - start;
        long million = nao / 1000000;
        System.out.println("finalTry  sum:" + num + "  million:" + million + "  nao: " + nao);
    }

    /**
     * 千萬次浮點運算，循環(huán)內使用多個 try catch
     * */
    public void executeMillionsTestReOrder(){
        float num = START_NUM;
        long start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < TIMES; ++i){
            try {
                num = num + STEP_NUM + 1f;
                num = num + STEP_NUM + 2f;
            } catch (Exception e) { }

            try {
                num = num + STEP_NUM + 3f;
                num = num + STEP_NUM + 4f;
                num = num + STEP_NUM + 5f;
            } catch (Exception e){}

            try {
                num = num + STEP_NUM + 1f;
                num = num + STEP_NUM + 2f;
            } catch (Exception e) { }
            try {

                num = num + STEP_NUM + 3f;
                num = num + STEP_NUM + 4f;
                num = num + STEP_NUM + 5f;
            } catch (Exception e) {}
        }
        long nao = System.nanoTime() - start;
        long million = nao / 1000000;
        System.out.println("orderTry  sum:" + num + "  million:" + million + "  nao: " + nao);
    }

}

五、解釋模式下執(zhí)行測試

設置如下JVM參數(shù)，禁用編譯優(yōu)化

-Xint
-XX:-BackgroundCompilation

結合測試代碼發(fā)現(xiàn)，即使百萬次循環(huán)計算，每個循環(huán)內都使用了 try catch 也并沒用對造成很大的影響。

唯一發(fā)現(xiàn)了一個問題，每個循環(huán)內都是使用 try catch 且使用多次。發(fā)現(xiàn)性能下降，千萬次計算差值為：5~7 毫秒；4個 try 那么執(zhí)行的指令最少4條goto ，前邊闡述過，這里造成這個差異的主要原因是 goto 指令占比過大，放大了問題；當我們在幾百行代碼里使用少量try catch 時，goto所占比重就會很低，測試結果會更趨于合理。

六、編譯模式測試

設置如下測試參數(shù)，執(zhí)行10 次即為熱點代碼

   -Xcomp
   -XX:CompileThreshold=10
   -XX:-UseCounterDecay
   -XX:OnStackReplacePercentage=100
   -XX:InterpreterProfilePercentage=33

執(zhí)行結果如下圖，難分勝負，波動只在微秒級別，執(zhí)行速度也快了很多，編譯效果拔群啊，甚至連 “解釋模式” 運行時多個try catch 導致的，多個goto跳轉帶來的問題都給順帶優(yōu)化了；由此也可以得到 try catch 并不會影響即時編譯的結論。

我們可以再上升到億級計算，依舊難分勝負，波動在毫秒級。

七、結論

try catch 不會造成巨大的性能影響，換句話說，我們平時寫代碼最優(yōu)先考慮的是程序的健壯性，當然大佬們肯定都知道了怎么合理使用try catch了，但是對萌新來說，你如果不確定，那么你可以使用 try catch；

在未發(fā)生異常時，給代碼外部包上 try catch，并不會造成影響。

舉個栗子吧，我的代碼中使用了：URLDecoder.decode，所以必須得捕獲異常。

private int getThenAddNoJudge(JSONObject json, String key){
        if (Objects.isNull(json))
            throw new IllegalArgumentException("參數(shù)異常");
        int num;
        try {
            // 不校驗 key 是否未空值，直接調用 toString 每次觸發(fā)空指針異常并被捕獲
            num = 100 + Integer.parseInt(URLDecoder.decode(json.get(key).toString(), "UTF-8"));
        } catch (Exception e){
            num = 100;
        }
        return num;
    }

    private int getThenAddWithJudge(JSONObject json, String key){
        if (Objects.isNull(json))
            throw new IllegalArgumentException("參數(shù)異常");
        int num;
        try {
            // 校驗 key 是否未空值
            num = 100 + Integer.parseInt(URLDecoder.decode(Objects.toString(json.get(key), "0"), "UTF-8"));
        } catch (Exception e){
            num = 100;
        }
        return num;
    }

    public static void main(String[] args){
        int times = 1000000;// 百萬次

        long nao1 = System.nanoTime();
        ExecuteTryCatch executeTryCatch = new ExecuteTryCatch();
        for (int i = 0; i < times; i++){
            executeTryCatch.getThenAddWithJudge(new JSONObject(), "anyKey");
        }
        long end1 = System.nanoTime();
        System.out.println("未拋出異常耗時： millions=" + (end1 - nao1) / 1000000 + "毫秒  nao=" + (end1 - nao1) + "微秒");


        long nao2 = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < times; i++){
            executeTryCatch.getThenAddNoJudge(new JSONObject(), "anyKey");
        }
        long end2 = System.nanoTime();
        System.out.println("每次必拋出異常： millions=" + (end2 - nao2) / 1000000 + "毫秒  nao=" + (end2 - nao2) + "微秒");
    }

調用方法百萬次，執(zhí)行結果如下：

經過這個例子，我想你知道你該如何編寫你的代碼了吧？可怕的不是 try catch 而是搬磚業(yè)務不熟練啊。

<END>

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使用 try-catch 捕獲異常會影響性能嗎？

前言

一、JVM 異常處理邏輯

二、關于JVM的編譯優(yōu)化