JVM深度剖析：一文详解JVM是如何实现反射的？

时间：2022-05-01 17:33:23

 JVM深度剖析：一文详解JVM是如何实现反射的？

反射是 Java 语言中一个相当重要的特性，它允许正在运行的 Java 程序观测，甚至是修改程序的动态行为。

举例来说，我们可以通过 Class 对象枚举该类中的所有方法，我们还可以通过Method.setAccessible(位于 java.lang.reflect 包，该方法继承自 AccessibleObject)绕过 Java 语言的访问权限，在私有方法所在类之外的地方调用该方法。

反射在 Java 中的应用十分广泛。开发人员日常接触到的 Java 集成开发环境(IDE)便运用了这一功能：每当我们敲入点号时，IDE 便会根据点号前的内容，动态展示可以访问的字段或者方法。

另一个日常应用则是 Java 调试器，它能够在调试过程中枚举某一对象所有字段的值。

JVM深度剖析：一文详解JVM是如何实现反射的？

(图中 eclipse 的自动提示使用了反射)

在 Web 开发中，我们经常能够接触到各种可配置的通用框架。为了保证框架的可扩展性，它们往往借助 Java 的反射机制，根据配置文件来加载不同的类。举例来说，Spring 框架的依赖反转(IoC)，便是依赖于反射机制。

然而，我相信不少开发人员都嫌弃反射机制比较慢。甚至是甲骨文关于反射的教学网页[1]，也强调了反射性能开销大的缺点。

反射调用的实现

首先，我们来看看方法的反射调用，也就是 Method.invoke，是怎么实现的。

  1. public final class Method extends Executable { 
  2.     ... 
  3.     public Object invoke(Object obj, Object... args) throws ... { 
  4.         ... //权限检查 
  5.         MethodAccessor ma = methodAccessor; 
  6.         if (ma == null) { 
  7.             ma = acquireMethodAccessor(); 
  8.         } 
  9.         return ma.invoke(obj, args); 
  10.     } 
  11. } 

如果你查阅 Method.invoke 的源代码，那么你会发现，它实际上委派给MethodAccessor 来处理。MethodAccessor 是一个接口，它有两个已有的具体实现：一个通过本地方法来实现反射调用，另一个则使用了委派模式。为了方便记忆，我便用“本地实现”和“委派实现”来指代这两者。

每个 Method 实例的第一次反射调用都会生成一个委派实现，它所委派的具体实现便是一个本地实现。本地实现非常容易理解。当进入了 Java 虚拟机内部之后，我们便拥有了Method 实例所指向方法的具体地址。这时候，反射调用无非就是将传入的参数准备好，然后调用进入目标方法。

  1. // v0版本 
  2. import java.lang.reflect.Method; 
  3. public class Test { 
  4.     public static void target(int i) { 
  5.         new Exception("#" + i).printStackTrace(); 
  6.     } 
  7.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  8.         Class<?> klass = Class.forName("Test"); 
  9.         Method method = klass.getMethod("target", int.class); 
  10.         method.invoke(null, 0); 
  11.     } 
  12. } 
  13. #不同版本的输出略有不同，这里我使用了Java 10。 
  14. $ java Test 
  15. java.lang.Exception: #0 
  16. at Test.target(Test.java:5) 
  17. at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl .invoke0(Native Methoa      t java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl. .invoke(NativeMethodAt       java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.i .invoke(Delegatin 
  18. java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:564) 
  19. t        Test.main(Test.java:131 

为了方便理解，我们可以打印一下反射调用到目标方法时的栈轨迹。在上面的 v0 版本代码中，我们获取了一个指向 Test.target 方法的 Method 对象，并且用它来进行反射调用。在 Test.target 中，我会打印出栈轨迹。

可以看到，反射调用先是调用了 Method.invoke，然后进入委派实现(

DelegatingMethodAccessorImpl)，再然后进入本地实现(NativeMethodAccessorImpl)，最后到达目标方法。

这里你可能会疑问，为什么反射调用还要采取委派实现作为中间层?直接交给本地实现不可以么?

其实，Java 的反射调用机制还设立了另一种动态生成字节码的实现(下称动态实现)，直接使用 invoke 指令来调用目标方法。之所以采用委派实现，便是为了能够在本地实现以及动态实现中切换。

  1. //动态实现的伪代码，这里只列举了关键的调用逻辑，其实它还包括调用者检测、参数检测的字节码。 
  2. package jdk.internal.reflect; 
  3. public class GeneratedMethodAccessor1 extends ... { 
  4.     @Overrides 
  5.     public Object invoke(Object obj, Object[] args) throws ... { 
  6.         Test.target((int) args[0]); 
  7.         return null; 
  8.     } 
  9. } 

动态实现和本地实现相比，其运行效率要快上 20 倍。这是因为动态实现无需经过 Java到 C++ 再到 Java 的切换，但由于生成字节码十分耗时，仅调用一次的话，反而是本地实现要快上 3 到 4 倍。

考虑到许多反射调用仅会执行一次，Java 虚拟机设置了一个阈值 15(可以通过

-Dsun.reflect.inflationThreshold= 来调整)，当某个反射调用的调用次数在 15 之下时，采用本地实现;当达到 15 时，便开始动态生成字节码，并将委派实现的委派对象切换至动态实现，这个过程我们称之为 Inflation。

为了观察这个过程，我将刚才的例子更改为下面的 v1 版本。它会将反射调用循环 20 次。

  1. // v1版本 
  2. import java.lang.reflect.Method; 
  3. public class Test { 
  4.     public static void target(int i) { 
  5.         new Exception("#" + i).printStackTrace(); 
  6.     } 
  7.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  8.         Class<?> klass = Class.forName("Test"); 
  9.         Method method = klass.getMethod("target", int.class); 
  10.         for (int i = 0; i < 20; i++) { 
  11.             method.invoke(null, i); 
  12.         } 
  13.     } 
  14. } 
  15. #使用-verbose:class打印加载的类 
  16. $ java -verbose:class Test 
  17. ... 
  18. java.lang.Exception: #14 
  19. at Test.target(Test.java:5) 
  20. at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl .invoke0(Native Methoat java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl .invoke(NativeMethodAat java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl .invoke(Delegatinat java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:564) 
  21. at Test.main(Test.java:12) 
  22. [0.158s][info][class,load] ... 
  23. ... 
  24. [0.160s][info][class,load] jdk.internal.reflect.GeneratedMethodAccessor1 source: __JVM_Djava.lang.Exception: #15 
  25. at Test.target(Test.java:5) 
  26. at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl .invoke0(Native Methodat java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl .invoke(NativeMethodAcat java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl .invoke(Delegatingat java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:564) 
  27. at Test.main(Test.java:12) 
  28. java.lang.Exception: #16 
  29. at Test.target(Test.java:5) 
  30. at jdk.internal.reflect.GeneratedMethodAccessor1 .invoke(Unknown Source) 
  31. at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl .invoke(Delegatingat java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:564) 
  32. at Test.main(Test.java:12) 
  33. ... 

可以看到，在第 15 次(从 0 开始数)反射调用时，我们便触发了动态实现的生成。这时候，Java 虚拟机额外加载了不少类。其中，最重要的当属GeneratedMethodAccessor1(第 30 行)。并且，从第 16 次反射调用开始，我们便切换至这个刚刚生成的动态实现(第 40 行)。

反射调用的 Inflation 机制是可以通过参数(-Dsun.reflect.noInflation=true)来关闭的。这样一来，在反射调用一开始便会直接生成动态实现，而不会使用委派实现或者本地实现。

反射调用的开销

下面，我们便来拆解反射调用的性能开销。

在刚才的例子中，我们先后进行了 Class.forName，Class.getMethod 以及Method.invoke 三个操作。其中，Class.forName 会调用本地方法，Class.getMethod则会遍历该类的公有方法。如果没有匹配到，它还将遍历父类的公有方法。可想而知，这两个操作都非常费时。

值得注意的是，以 getMethod 为代表的查找方法操作，会返回查找得到结果的一份拷贝。因此，我们应当避免在热点代码中使用返回 Method 数组的 getMethods 或者getDeclaredMethods 方法，以减少不必要的堆空间消耗。

在实践中，我们往往会在应用程序中缓存 Class.forName 和 Class.getMethod 的结果。因此，下面我就只关注反射调用本身的性能开销。

为了比较直接调用和反射调用的性能差距，我将前面的例子改为下面的 v2 版本。它会将反射调用循环二十亿次。此外，它还将记录下每跑一亿次的时间。

我将取最后五个记录的平均值，作为预热后的峰值性能。(注：这种性能评估方式并不严谨，我会在专栏的第三部分介绍如何用 JMH 来测性能。)

在我这个老笔记本上，一亿次直接调用耗费的时间大约在 120ms。这和不调用的时间是一致的。其原因在于这段代码属于热循环，同样会触发即时编译。并且，即时编译会将对Test.target 的调用内联进来，从而消除了调用的开销。

  1. // v2版本 
  2. mport java.lang.reflect.Method; 
  3. public class Test { 
  4.     public static void target(int i) { 
  5.         //空方法 
  6.     } 
  7.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  8.         Class<?> klass = Class.forName("Test"); 
  9.         Method method = klass.getMethod("target", int.class); 
  10.         long current = System.currentTimeMillis(); 
  11.         for (int i = 1; i <= 2_000_000_000; i++) { 
  12.             if (i % 100_000_000 == 0) { 
  13.                 long temp = System.currentTimeMillis(); 
  14.                 System.out.println(temp - current); 
  15.                 current = temp; 
  16.             } 
  17.             method.invoke(null, 128); 
  18.         } 
  19.     } 
  20. } 

下面我将以 120ms 作为基准，来比较反射调用的性能开销。

由于目标方法 Test.target 接收一个 int 类型的参数，因此我传入 128 作为反射调用的参数，测得的结果约为基准的 2.7 倍。我们暂且不管这个数字是高是低，先来看看在反射调用之前字节码都做了什么。

  1. aload_2                         //加载Method对象 
  2. aconst_null                     //反射调用的第一个参数null 
  3. iconst_1 
  4. anewarray Object                //生成一个长度为1的Object数组 
  5. dup 
  6. iconst_0 
  7. sipush 128 
  8. invokestatic Integer.valueOf    //将128自动装箱成Integer73: aastore                         //存入Object数组中 
  9. invokevirtual Method.invoke     //反射调用 

这里我截取了循环中反射调用编译而成的字节码。可以看到，这段字节码除了反射调用外，还额外做了两个操作。

  • 第一，由于 Method.invoke 是一个变长参数方法，在字节码层面它的最后一个参数会是Object 数组(感兴趣的同学私下可以用 javap 查看)。Java 编译器会在方法调用处生成一个长度为传入参数数量的 Object 数组，并将传入参数一一存储进该数组中。
  • 第二，由于 Object 数组不能存储基本类型，Java 编译器会对传入的基本类型参数进行自动装箱。

这两个操作除了带来性能开销外，还可能占用堆内存，使得 GC 更加频繁。(如果你感兴趣的话，可以用虚拟机参数 -XX:+PrintGC 试试。)那么，如何消除这部分开销呢?

关于第二个自动装箱，Java 缓存了 [-128, 127] 中所有整数所对应的 Integer 对象。当需要自动装箱的整数在这个范围之内时，便返回缓存的 Integer，否则需要新建一个 Integer对象。

因此，我们可以将这个缓存的范围扩大至覆盖 128(对应参数

-Djava.lang.Integer.IntegerCache.high=128)，便可以避免需要新建 Integer 对象的场景。

或者，我们可以在循环外缓存 128 自动装箱得到的 Integer 对象，并且直接传入反射调用中。这两种方法测得的结果差不多，约为基准的 1.8 倍。

现在我们再回来看看第一个因变长参数而自动生成的 Object 数组。既然每个反射调用对应的参数个数是固定的，那么我们可以选择在循环外新建一个 Object 数组，设置好参数，并直接交给反射调用。改好的代码可以参照文稿中的 v3 版本。

  1. // v3版本 
  2. import java.lang.reflect.Method; 
  3. public class Test { 
  4.     public static void target(int i) { 
  5.         //空方法 
  6.     } 
  7.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  8.         Class<?> klass = Class.forName("Test"); 
  9.         Method method = klass.getMethod("target", int.class); 
  10.         Object[] arg = new Object[1]; 
  11.         //在循环外构造参数数组 
  12.         arg[0] = 128; 
  13.         long current = System.currentTimeMillis(); 
  14.         for (int i = 1; i <= 2_000_000_000; i++) { 
  15.             if (i % 100_000_000 == 0) { 
  16.                 long temp = System.currentTimeMillis(); 
  17.                 System.out.println(temp - current); 
  18.                 current = temp; 
  19.             } 
  20.             method.invoke(null, arg); 
  21.         } 
  22.     } 
  23. } 

测得的结果反而更糟糕了，为基准的 2.9 倍。这是为什么呢?

如果你在上一步解决了自动装箱之后查看运行时的 GC 状况，你会发现这段程序并不会触发 GC。其原因在于，原本的反射调用被内联了，从而使得即时编译器中的逃逸分析将原本新建的 Object 数组判定为不逃逸的对象。

如果一个对象不逃逸，那么即时编译器可以选择栈分配甚至是虚拟分配，也就是不占用堆空间。具体我会在本专栏的第二部分详细解释。

如果在循环外新建数组，即时编译器无法确定这个数组会不会中途被更改，因此无法优化掉访问数组的操作，可谓是得不偿失。

到目前为止，我们的最好记录是 1.8 倍。那能不能再进一步提升呢?

刚才我曾提到，可以关闭反射调用的 Inflation 机制，从而取消委派实现，并且直接使用动态实现。此外，每次反射调用都会检查目标方法的权限，而这个检查同样可以在 Java 代码里关闭，在关闭了这两项机制之后，也就得到了我们的 v4 版本，它测得的结果约为基准的1.3 倍。

  1. // v4版本 
  2. import java.lang.reflect.Method; 
  3. //在运行指令中添加如下两个虚拟机参数： 
  4. // -Djava.lang.Integer.IntegerCache.high=128 
  5. // -Dsun.reflect.noInflation=true 
  6. public class Test { 
  7.     public static void target(int i) { 
  8.         //空方法 
  9.     } 
  10.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  11.         Class<?> klass = Class.forName("Test"); 
  12.         Method method = klass.getMethod("target", int.class); 
  13.         method.setAccessible(true); 
  14.         //关闭权限检查 
  15.         long current = System.currentTimeMillis(); 
  16.         for (int i = 1; i <= 2_000_000_000; i++) { 
  17.             if (i % 100_000_000 == 0) { 
  18.                 long temp = System.currentTimeMillis(); 
  19.                 System.out.println(temp - current); 
  20.                 current = temp; 
  21.             } 
  22.             method.invoke(null, 128); 
  23.         } 
  24.     } 
  25. } 

到这里，我们基本上把反射调用的水分都榨干了。接下来，我来把反射调用的性能开销给提回去。

首先，在这个例子中，之所以反射调用能够变得这么快，主要是因为即时编译器中的方法内联。在关闭了 Inflation 的情况下，内联的瓶颈在于 Method.invoke 方法中对MethodAccessor.invoke 方法的调用。

JVM深度剖析：一文详解JVM是如何实现反射的？

我会在后面的文章中介绍方法内联的具体实现，这里先说个结论：在生产环境中，我们往往拥有多个不同的反射调用，对应多个 GeneratedMethodAccessor，也就是动态实现。

由于 Java 虚拟机的关于上述调用点的类型 profile(注：对于 invokevirtual 或者invokeinterface，Java 虚拟机会记录下调用者的具体类型，我们称之为类型 profile)无法同时记录这么多个类，因此可能造成所测试的反射调用没有被内联的情况。

  1. // v5版本 
  2. import java.lang.reflect.Method; 
  3. public class Test { 
  4.     public static void target(int i) { 
  5.         //空方法 
  6.     } 
  7.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  8.         Class<?> klass = Class.forName("Test"); 
  9.         Method method = klass.getMethod("target", int.class); 
  10.         method.setAccessible(true); 
  11.         //关闭权限检查 
  12.         polluteProfile(); 
  13.         long current = System.currentTimeMillis(); 
  14.         for (int i = 1; i <= 2_000_000_000; i++) { 
  15.             if (i % 100_000_000 == 0) { 
  16.                 long temp = System.currentTimeMillis(); 
  17.                 System.out.println(temp - current); 
  18.                 current = temp; 
  19.             } 
  20.             method.invoke(null, 128); 
  21.         } 
  22.     } 
  23.     public static void polluteProfile() throws Exception { 
  24.         Method method1 = Test.class.getMethod("target1", int.class); 
  25.         Method method2 = Test.class.getMethod("target2", int.class); 
  26.         for (int i = 0; i < 2000; i++) { 
  27.             method1.invoke(null, 0); 
  28.             method2.invoke(null, 0); 
  29.         } 
  30.     } 
  31.     public static void target1(int i) { 
  32.     } 
  33.     public static void target2(int i) { 
  34.     } 
  35. } 

在上面的 v5 版本中，我在测试循环之前调用了 polluteProfile 的方法。该方法将反射调用另外两个方法，并且循环上 2000 遍。

而测试循环则保持不变。测得的结果约为基准的 6.7 倍。也就是说，只要误扰了Method.invoke 方法的类型 profile，性能开销便会从 1.3 倍上升至 6.7 倍。

之所以这么慢，除了没有内联之外，另外一个原因是逃逸分析不再起效。这时候，我们便可以采用刚才 v3 版本中的解决方案，在循环外构造参数数组，并直接传递给反射调用。这样子测得的结果约为基准的 5.2 倍。

除此之外，我们还可以提高 Java 虚拟机关于每个调用能够记录的类型数目(对应虚拟机参数 -XX:TypeProfileWidth，默认值为 2，这里设置为 3)。最终测得的结果约为基准的2.8 倍，尽管它和原本的 1.3 倍还有一定的差距，但总算是比 6.7 倍好多了。

总结与实践

在默认情况下，方法的反射调用为委派实现，委派给本地实现来进行方法调用。在调用超过15 次之后，委派实现便会将委派对象切换至动态实现。这个动态实现的字节码是自动生成的，它将直接使用 invoke 指令来调用目标方法。

方法的反射调用会带来不少性能开销，原因主要有三个：变长参数方法导致的 Object 数组，基本类型的自动装箱、拆箱，还有最重要的方法内联。

本文的实践环节，你可以将最后一段代码中 polluteProfile 方法的两个 Method 对象，都改成获取名字为“target”的方法。请问这两个获得的 Method 对象是同一个吗(==)?他们 equal 吗(.equals(…))?对我们的运行结果有什么影响?

  1. import java.lang.reflect.Method; 
  2. public class Test { 
  3.     public static void target(int i) { 
  4.         //空方法 
  5.     } 
  6.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  7.         Class<?> klass = Class.forName("Test"); 
  8.         Method method = klass.getMethod("target", int.class); 
  9.         method.setAccessible(true); 
  10.         //关闭权限检查 
  11.         polluteProfile(); 
  12.         long current = System.currentTimeMillis(); 
  13.         for (int i = 1; i <= 2_000_000_000; i++) { 
  14.             if (i % 100_000_000 == 0) { 
  15.                 long temp = System.currentTimeMillis(); 
  16.                 System.out.println(temp - current); 
  17.                 current = temp; 
  18.             } 
  19.             method.invoke(null, 128); 
  20.         } 
  21.     } 
  22.     public static void polluteProfile() throws Exception { 
  23.         Method method1 = Test.class.getMethod("target", int.class); 
  24.         Method method2 = Test.class.getMethod("target", int.class); 
  25.         for (int i = 0; i < 2000; i++) { 
  26.             method1.invoke(null, 0); 
  27.             method2.invoke(null, 0); 
  28.         } 
  29.     } 
  30.     public static void target1(int i) { 
  31.     } 
  32.     public static void target2(int i) { 
  33.     } 
  34. } 

原文链接：https://www.toutiao.com/a6844865223015268872/

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