Java Math.abs(int) 优化，为什么这段代码慢了 6 倍？

Question

如您所知，Math.abs(Integer.MIN_VALUE) == Integer.MIN_VALUE为了防止出现负值，该safeAbs方法在我的项目中实现了：    public static int safeAbs(int i) {        i = Math.abs(i);        return i < 0 ? 0 : i;    }我将性能与以下性能进行了比较：    public static int safeAbs(int i) {        return i == Integer.MIN_VALUE ? 0 : Math.abs(i);    }第一个几乎比第二个慢 6 倍（第二个性能几乎与“纯”Math.abs(int) 相同）。从我的角度来看，字节码没有显着差异，但我猜差异存在于 JIT“汇编”代码中：“慢”版本：  0x00007f0149119720: mov     %eax,0xfffffffffffec000(%rsp)  0x00007f0149119727: push    %rbp  0x00007f0149119728: sub     $0x20,%rsp  0x00007f014911972c: test    %esi,%esi  0x00007f014911972e: jl      0x7f0149119734  0x00007f0149119730: mov     %esi,%eax  0x00007f0149119732: jmp     0x7f014911973c  0x00007f0149119734: neg     %esi  0x00007f0149119736: test    %esi,%esi  0x00007f0149119738: jl      0x7f0149119748  0x00007f014911973a: mov     %esi,%eax  0x00007f014911973c: add     $0x20,%rsp  0x00007f0149119740: pop     %rbp  0x00007f0149119741: test    %eax,0x1772e8b9(%rip)  ;   {poll_return}  0x00007f0149119747: retq  0x00007f0149119748: mov     %esi,(%rsp)  0x00007f014911974b: mov     $0xffffff65,%esi  0x00007f0149119750: nop  0x00007f0149119753: callq   0x7f01490051a0    ; OopMap{off=56}                                                ;*ifge                                                ; - math.FastAbs::safeAbsSlow@6 (line 16)                                                ;   {runtime_call}  0x00007f0149119758: callq   0x7f015f521d20    ;   {runtime_call}

Answer 1

safeAbsSlow和方法生成的本机代码存在差异safeAbsFast。

safeAbsSlow（C2，4 级）：

0x0000023d12ec4b14: add     eax,ecx

0x0000023d12ec4b16: inc     ebx

0x0000023d12ec4b18: cmp     ebx,989680h

0x0000023d12ec4b1e: jnl     23d12ec4b4eh ; jump if `ebx` was not less than `10_000_000`

0x0000023d12ec4b20: mov     ecx,dword ptr [r9+rbx*4+10h]

0x0000023d12ec4b25: test    ecx,ecx

0x0000023d12ec4b27: jnl     23d12ec4b14h ; jump if `ecx` was not less-than `0`

0x0000023d12ec4b29: neg     ecx

0x0000023d12ec4b2b: test    ecx,ecx

0x0000023d12ec4b2d: jnl     23d12ec4b14h ; jump if `ecx` was not less-than `0`

safeAbsFast（C2，4 级）：

0x000001d89e8a4b20: mov     ecx,dword ptr [r9+rdi*4+10h]

0x000001d89e8a4b25: cmp     ecx,80000000h

0x000001d89e8a4b2b: je      1d89e8a4b66h ; jump if `ecx` was equal to `2147483648`

0x000001d89e8a4b2d: mov     r11d,ecx

0x000001d89e8a4b30: neg     r11d

0x000001d89e8a4b33: test    ecx,ecx

0x000001d89e8a4b35: cmovl   ecx,r11d

0x000001d89e8a4b39: add     eax,ecx

0x000001d89e8a4b3b: inc     edi

0x000001d89e8a4b3d: cmp     edi,989680h

0x000001d89e8a4b43: jl      1d89e8a4b20h ; jump if `edi` was less than `10_000_000`

从上面我们可以看出，safeAbsSlow比 具有更多的条件跳转safeAbsFast。

这尤其是因为Math.abs内联到的实现safeAbsFast没有条件跳转：

0x000001d89e8a4b2d: mov     r11d,ecx

0x000001d89e8a4b30: neg     r11d

0x000001d89e8a4b33: test    ecx,ecx

0x000001d89e8a4b35: cmovl   ecx,r11d

因此，与数据集同时具有分散在数组中的正值和负值时的版本slow相比，该  版本中的分支未命中次数要多得多。normal以下是使用 Linux 分析器收集的相应统计信息perf：

Benchmark                          Mode  Cnt          Score         Error  Units

safeAbsFast                        avgt   10    9611659.726 ± 1429082.431  ns/op

safeAbsFast:branch-misses          avgt            2869.853                 #/op

safeAbsFast:branches               avgt        12492918.020                 #/op

safeAbsFast:cycles                 avgt        28212203.936                 #/op

safeAbsFast:instructions           avgt        92352048.153                 #/op

safeAbsSlow                        avgt   10   44524180.366 ± 6324887.086  ns/op

safeAbsSlow:branch-misses          avgt         5006493.144                 #/op

safeAbsSlow:branches               avgt        17496069.911                 #/op

safeAbsSlow:cycles                 avgt       126413171.674                 #/op

safeAbsSlow:instructions           avgt        67549877.558                 #/op

相反，这是排序数据集的结果：

Benchmark                          Mode  Cnt         Score         Error  Units

safeAbsFast                        avgt   10   9026800.584 ±  528992.157  ns/op

safeAbsFast:branch-misses          avgt           2785.463                 #/op

safeAbsFast:branches               avgt       12474751.905                 #/op

safeAbsFast:cycles                 avgt       27379727.603                 #/op

safeAbsFast:instructions           avgt       92418075.715                 #/op

safeAbsSlow                        avgt   10   6981828.374 ± 2375480.834  ns/op

safeAbsSlow:branch-misses          avgt           2801.022                 #/op

safeAbsSlow:branches               avgt       17496585.992                 #/op

safeAbsSlow:cycles                 avgt       19478382.113                 #/op

safeAbsSlow:instructions           avgt       67589946.278                 #/op

当数据集排序时，以前的slow版本变得更快（在这种情况下，代价高昂的分支未命中被最小化）。

环境：

openjdk version "12-internal" 2019-03-19

OpenJDK Runtime Environment (slowdebug build 12-internal+0-adhoc.jdk12)

OpenJDK 64-Bit Server VM (slowdebug build 12-internal+0-adhoc.jdk12, mixed mode)