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1 微小谜题
上周在工作中我提交了对一个类的微小改动，实现了toString()方法，让日志更容易理解。令我吃惊的是，这个变动导致类的单元测试覆盖率下降了5%。我知道所有的新代码都被现有测试所覆盖。那么是哪错了呢？在比较覆盖率报告的时候，一个眼尖的同事注意到hashCode()在变更前被测试覆盖，而变更后却没有。这就说得通了：默认toString()方法调用了hashCode()方法。
public String toString() {
return getClass().getName() + "@" + Integer.toHexString(hashCode());
}在重写toString()之后，自定义hashCode()不再被调用。我遗漏了一项测试。
每个人都了解toString()方法，但是……
2 默认hashCode()方法是怎么实现的？
默认hashCode()方法的所返回的值叫做标识散列码（identity hash code）。从现在开始，我将使用这个术语来区分它与重写hashCode()方法返回的散列码。注：即使类重写了hashCode()，你仍然可以通过System.identityHashCode(o)来获得对象o的标识散列码。
使用内存地址的整型表示作为标识散列码是常识，也是J2SE文档所暗示的：
……通常是通过将对象的内部地址转换为整数来实现的，但这种实现技术并非Java编程语言所要求。
尽管如此，看起来还是有问题的，因为方法约定要求：
在Java应用程序执行期间，在同一对象上多次调用hashCode()方法时，hashCode()方法必须返回同一个值，无论调用的时机如何。
考虑到JVM会重新定位对象（例如在由晋升或压缩导致的GC周期中）。在计算对象的标识散列码之后，我们必须能以某种方式重新得到这个值，即使发生了对象重定位。
一种可能性是在第一次调用hashCode()时获取对象的当前内存位置，然后和对象一起保存，比如保存到对象头。这样即使对象被移动到不同的位置，它仍然留有最初的标识散列码。这种方法的一个隐患是：它无法阻止两个不同对象具有相同的标识散列码。但Java规范允许这种情况发生。
最好的确认方法是查看源代码。不幸的是，默认的java.lang.Object::hashCode()是一个本地方法。Listing 2: Object::hashCode是本地方法
public native int hashCode();
3 真正的hashCode()请出来
要注意的是，标识散列码的实现依赖于JVM。因为我只讨论OpenJDK源代码，所以我提到JVM时，总是指OpenJDK这一特定实现。代码链接指向代码仓库的Hotspot子目录。我认为这份代码中的大部分也适用于Oracle JVM，当然在个别地方可能（实际上）是不同的（稍后会详细介绍）。
OpenJDK定义了hashCode()入口点，在源代码src/share/vm/prims/jvm.h和src/share/vm/prims/jvm.cpp中：
508 JVM_ENTRY(jint, JVM_IHashCode(JNIEnv* env, jobject handle))
509 JVMWrapper("JVM_IHashCode");
510 // as implemented in the classic virtual machine; return 0 if object is NULL511 return handle == NULL ? 0 : ObjectSynchronizer::FastHashCode (THREAD, JNIHandles::resolve_non_null(handle)) ;
512 JVM_ENDidentity_hash_value_for也调用了ObjectSynchronizer::FastHashCode()，前者被其他一些地方（如System.identityHashCode()）调用。
708 intptr_t ObjectSynchronizer::identity_hash_value_for(Handle obj) {
709 return FastHashCode (Thread::current(), obj()) ;
710 }有人可能简单的认为ObjectSynchronizer::FastHashCode()的做法类似：
if (obj.hash() == 0) {
obj.set_hash(generate_new_hash());
}return obj.hash();但实际上它是包含上百行代码、看起来复杂得多的函数。不过我们可以发现一些“如果没有则生成”（if-not-exists-generate）代码，比如:
685 mark = monitor->header();
...
687 hash = mark->hash();
688 if (hash == 0) {
689 hash = get_next_hash(Self, obj);
...
701 }
...
703 return hash;这似乎证实了我们的假设。现在让我们暂时忽略管程（monitor），只要知道它可以提供对象头。对象头保存在变量mark中。mark是指向markOop实例的指针，markOop表示位于对象头中低地址的标记字（mark word）。因此hashCode()的算法是：尝试得到标记字中记录的散列码。如果没有，用get_next_hash()生成一个，保存然后返回。
4 标识散列码的生成
如我们所见，散列码由get_next_hash()生成。这个函数提供了6种计算方法，根据全局配置hashCode选择使用哪一个。
使用随机数。
基于对象的内存地址计算。
硬编码为1（用于测试）。
从一个序列生成。
使用对象的内存地址，转换为int类型。
使用线程状态和xorshift结合。
默认方法是哪一个？OpenJDK 8使用了方法5，依据是global.hpp：
1127 product(intx, hashCode, 5, \
1128 "(Unstable) select hashCode generation algorithm") \
OpenJDK 9使用相同的默认值。查看以前的版本，OpenJDK 7和6都使用了第一个方法：随机数。
所以，除非我找错了源代码，否则OpenJDK中默认hashCode()方法的实现，和对象内存地址无关，至少从OpenJDK 6开始就是这样。
5 对象头和同步
让我们回顾几个之前没有考虑的地方。首先ObjectSynchronizer::FastHashCode()似乎过于复杂，使用了超过100行代码来执行我们认为是平凡的“得到或生成”（get-or-generate）操作。第二，管程是什么，它为什么拥有对象头？
查看标记词的结构是一个取得进展的好的起点。在OpenJDK中，它是这样的：
30 // The markOop describes the header of an object.31 //32 // Note that the mark is not a real oop but just a word.33 // It is placed in the oop hierarchy for historical reasons.34 //35 // Bit-format of an object header (most significant first, big endian layout below):36 //37 // 32 bits:38 // --------39 // hash:25 ------------>| age:4 biased_lock:1 lock:2 (normal object)40 // JavaThread*:23 epoch:2 age:4 biased_lock:1 lock:2 (biased object)41 // size:32 ------------------------------------------>| (CMS free block)42 // PromotedObject*:29 ---------->| promo_bits:3 ----->| (CMS promoted object)43 //44 // 64 bits:45 // --------46 // unused:25 hash:31 -->| unused:1 age:4 biased_lock:1 lock:2 (normal object)47 // JavaThread*:54 epoch:2 unused:1 age:4 biased_lock:1 lock:2 (biased object)48 // PromotedObject*:61 --------------------->| promo_bits:3 ----->| (CMS promoted object)49 // size:64 ----------------------------------------------------->| (CMS free block)50 //51 // unused:25 hash:31 -->| cms_free:1 age:4 biased_lock:1 lock:2 (COOPs && normal object)52 // JavaThread*:54 epoch:2 cms_free:1 age:4 biased_lock:1 lock:2 (COOPs && biased object)53 // narrowOop:32 unused:24 cms_free:1 unused:4 promo_bits:3 ----->| (COOPs && CMS promoted object)54 // unused:21 size:35 -->| cms_free:1 unused:7 ------------------>| (COOPs && CMS free block)
在32位机器和64位机器上，标记字的格式略有不同。后者有两个变体，取决于是否启用了压缩对象指针（Compressed Object Pointer）。Oracle JVM和OpenJDK 8都是默认启用的。
因此对象头可能与一个内存块或一个实际的对象关联，存在多种状态。在最简单的情况下（“普通对象”），标识散列码直接存储在对象头的低地址中。
但在其他状态下，对象头包含一个指向JavaThread或PromotedObject的指针。更复杂的是：如果我们把唯一散列码放到一个“普通对象”中，它会被移走吗？移动到哪？如果对象是有偏向的（biased），我们可以从哪里获得或设置标识散列码？什么又是有偏向的对象（biased object）呢？
让我们试着回答这些问题。
6 偏向锁
偏向对象看起来是偏向锁的结果。这是从HotSpot 6起默认启用的一个特性，试图减少锁定对象的成本。锁定操作是昂贵的，它的实现通常依赖于原子CPU指令（CAS），以便安全地处理来自不同线程的锁定和解锁请求。根据观察，在大多数应用程序中，大多数对象只被一个线程锁定，因此为原子操作付出的成本常常被浪费了。为了避免这种情况，带有偏向锁的JVM允许线程将对象设置为“偏向于”自己。如果一个对象是有偏向的，线程可以锁定和解锁对象，而无需原子指令。只要没有线程争用同一个对象，我们就会得到性能提升。
对象头中的偏向锁位（biased_lock bit）表示对象是否偏向于JavaThread*所指向的线程。锁定位（lock bit）表示该对象是否被锁定。
正是因为OpenJDK的偏向锁实现需要在标记字中写入一个指针，它需要重新定位真正的标记字（其中包含标识散列码）。
这可以解释FasttHashCode中额外的复杂性。对象头不仅包含标识散列码，也包含锁定状态（比如指向锁持有者线程的指针）。因此我们需要考虑所有情况，并找到标识散列码存储的位置。
让我们来读读FasttHashCode。我们发现的第一件事是：
601 intptr_t ObjectSynchronizer::FastHashCode (Thread * Self, oop obj) {
602 if (UseBiasedLocking) {
610 if (obj->mark()->has_bias_pattern()) {
...
617 BiasedLocking::revoke_and_rebias(hobj, false, JavaThread::current());
...
619 assert(!obj->mark()->has_bias_pattern(), "biases should be revoked by now");
620 }
621 }等等，它只是撤销了现有的偏向性，并禁用了对象上的偏向锁（false意味着不要尝试重置偏向性）。看接下来的几行，这确实是一个不变量：
637 // object should remain ineligible for biased locking638 assert (!mark->has_bias_pattern(), "invariant") ;
如果我没看错，这意味着简单地请求对象的标识散列码将禁用偏向锁，这将强制要求锁定对象必须使用昂贵的原子指令，即使只有一个线程。
7 为什么偏向锁和标识散列码冲突？
要回答这个问题，我们必须了解标记字（包含标识散列码）可能存在的位置，这取决于对象的锁的状态。下面这张来自于HotSpot Wiki的图展示了转换过程： 我的（不可靠）推理如下。
对于图顶部的4种状态，OpenJDK将能够使用“轻”锁表示。在最简单的情况下（没有锁），这意味着将标识散列码和其他数据直接放在对象的标记字中：
46 // unused:25 hash:31 -->| unused:1 age:4 biased_lock:1 lock:2 (normal object)
在更复杂的情况下，它需要这个空间来保存指向“锁对象”的指针。因此，标记字将被“替换”，放到其他地方。
既然只有一个线程尝试锁定对象，指针实际上会指向线程堆栈中的某个内存位置。这么做有两个优点：访问速度快（没有争用或内存访问协调），并且能够让线程确定它拥有锁（因为内存位置指向自己的堆栈）。
但这并非在所有情况下都有效。如果存在对象争用（例如许多线程都会执行到的同步语句），我们将需要一个更复杂的结构，不仅可以保存对象头副本，也保存一组等待者。如果线程执行object.wait()，就会出现对等待者列表的类似需求。
这个更丰富的数据结构就是ObjectMonitor，在图中称为“重量级”管程。对象头不再指向“被替换的标记字”，而是指向一个实际的对象（管程）。这时访问标识散列码需要“扩张管程（inflate the monitor）”：跟踪指针得到对象，读取或修改包含被替换标记字的域。这个操作更加昂贵，而且需要协调。
FasttHashCode确实有工作要做。
L640到L680处理查找对象头并检查缓存的标识散列码。我相信存在一个快速路径来探测不需要扩张管程的情况。
从L682开始需要咬紧牙关：
682 // Inflate the monitor to set hash code683 monitor = ObjectSynchronizer::inflate(Self, obj);
684 // Load displaced header and check it has hash code685 mark = monitor->header();
...
687 hash = mark->hash();
此时，如果标识散列码存在（hash != 0），JVM可以直接返回。否则需要从get_next_hash()中得到散列码，并安全地存储在ObjectMonitor保存的对象头中。
这似乎提供了一个合理的解释，为什么在不覆盖默认实现的对象上调用hashCode()导致对象不符合偏向锁的条件：
为了在重定位后保持对象的标识散列码不变，需要将标识散列码存储在对象头中。
请求标识散列码的线程未必关心对象是否锁定，但上它们实际上共享了锁机制使用的数据结构。这种机制是一个复杂怪兽，它不仅自身要发生变化，还要移动（替换）对象头。
偏向锁能够在不使用原子操作的情况下进行锁定和解锁操作。偏向锁是高效的，如果只有一个线程锁定对象。我们可以将锁状态记录到标记字中。我不能100%肯定，但是我认为既然其他线程可能会读取标识散列码，即使只有一个线程需要锁定，标记字也会发生争用，并需要原子操作来保证准确。这否定了偏向锁的全部意义。
8 回顾
默认的hashCode()实现（标识哈希码）和对象的内存地址无关，至少在OpenJDK中是这样的。在OpenJDK 6和7中，它是一个随机生成的数字。在OpenJDK 8和9中，它是一个基于线程状态的数字。这里有一个测试得出了相同的结论。
在HotSpot中，标识散列码只生成一次，然后缓存在对象头的标记字中。
在HotSpot中，调用默认值hashCode()或System.identityHashCode()将使对象的锁失去偏向性。
在HotSpot中，可以禁用单个对象的偏向锁。
我发现HotSpot没有标志选择默认的hashCode生成器，所以试验其他生成器可能需要编译源代码。
9 基准测试
我编写了一个简单的JMH工具来验证这些结论。
基准测试所做的事情类似：
object.hashCode();while(true) {synchronized(object) {
counter++;
}
}第一种配置（withIdHash）在使用标识散列码的对象上同步，我们预计调用hashCode()将导致偏向锁被禁用。第二种配置（withoutIdHash）实现了自定义散列码，因此不会禁用偏向锁。每个配置先用一个线程运行，然后用两个线程（带有后缀“Contended”）。
顺便说一下，我们必须启用-XX:BiasedLockingStartupDelay=0，否则JVM将等待4s时间才触发优化，这将影响测试效果。
第一次执行：
Benchmark Mode Cnt Score Error Units BiasedLockingBenchmark.withIdHash thrpt 100 35168,021 ± 230,252 ops/ms BiasedLockingBenchmark.withoutIdHash thrpt 100 173742,468 ± 4364,491 ops/ms BiasedLockingBenchmark.withIdHashContended thrpt 100 22478,109 ± 1650,649 ops/ms BiasedLockingBenchmark.withoutIdHashContended thrpt 100 20061,973 ± 786,021 ops/ms
我们可以看到，使用自定义散列码使锁定和解锁循环比使用标识散列码（禁用偏向锁）快4倍。当两个线程争用锁时，偏置锁将被禁用，因此两种散列方法之间没有显著差异。
第二次运行，禁用所有配置中的偏向锁（-XX:-UseBiasedLocking）。
Benchmark Mode Cnt Score Error Units BiasedLockingBenchmark.withIdHash thrpt 100 37374,774 ± 204,795 ops/ms BiasedLockingBenchmark.withoutIdHash thrpt 100 36961,826 ± 214,083 ops/ms BiasedLockingBenchmark.withIdHashContended thrpt 100 18349,906 ± 1246,372 ops/ms BiasedLockingBenchmark.withoutIdHashContended thrpt 100 18262,290 ± 1371,588 ops/ms
散列方法不再有任何影响，withoutIdHash也失去了它的优势。
（所有的基准测试都运行在一台 2.7 GHz Intel Core i5电脑上。）
10 参考文献
这些猜想以及我对JVM源代码的理解，来自于对关于布局、偏向锁等不同资料的拼凑。主要的资料有：
https://blogs.oracle.com/dave/entry/biased_locking_in_hotspot
http://fuseyism.com/openjdk/cvmi/java2vm.xhtml
http://www.dcs.gla.ac.uk/~jsinger/pdfs/sicsa_openjdk/OpenJDKArchitecture.pdf
https://www.infoq.com/articles/Introduction-to-HotSpot
http://blog.takipi.com/5-things-you-didnt-know-about-synchronization-in-java-and-scala/#comment-1006598967
http://www.azulsystems.com/blog/cliff/2010-01-09-biased-locking
https://dzone.com/articles/why-should-you-care-about-equals-and-hashcode
https://wiki.openjdk.java.net/display/HotSpot/Synchronization
https://mechanical-sympathy.blogspot.com.es/2011/11/biased-locking-osr-and-benchmarking-fun.html
11 附录：基准测试代码
package com.github.srvaroa.jmh;
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@State(Scope.Benchmark)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@Warmup(iterations = 4)
@Fork(value = 5, jvmArgsAppend = {"-XX:-UseBiasedLocking", "-XX:BiasedLockingStartupDelay=0"})
public class BiasedLockingBenchmark {
int unsafeCounter = 0;
Object withIdHash;
Object withoutIdHash;
@Setup
public void setup() {
withIdHash = new Object();
withoutIdHash = new Object() {
@Override
public int hashCode() {
return 1;
}
};
withIdHash.hashCode();
withoutIdHash.hashCode();
}
@Benchmark
public void withIdHash(Blackhole bh) {
synchronized(withIdHash) {
bh.consume(unsafeCounter++);
}
}
@Benchmark
public void withoutIdHash(Blackhole bh) {
synchronized(withoutIdHash) {
bh.consume(unsafeCounter++);
}
}
@Benchmark
@Threads(2)
public void withoutIdHashContended(Blackhole bh) {
synchronized(withoutIdHash) {
bh.consume(unsafeCounter++);
}
}
@Benchmark
@Threads(2)
public void withIdHashContended(Blackhole bh) {
synchronized(withIdHash) {
bh.consume(unsafeCounter++);
}
}
}到此，关于“通过重写hashCode()方法将偏向锁性能提高4倍的方法步骤”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
新闻名称：通过重写hashCode()方法将偏向锁性能提高4倍的方法步骤
标题网址：
http://www.cdkjz.cn/article/pooedd.html
