Java 中 Optional<T> 的 GC 开销
GC overhead of Optional<T> in Java
我们都知道 Java 中分配的每个对象都会增加未来垃圾回收周期的权重，Optional<T> 对象也不例外。我们经常使用这些对象来包装 nullable，从而使代码更安全，但代价是什么？
有没有人知道可选对象添加了什么样的额外 GC 压力与简单地返回空值以及这对高吞吐量系统的性能有什么样的影响？
We all know that every object allocated in Java adds a weight into future garbage collection cycles,…
这听起来像是一个没人能否认的说法，但让我们看看垃圾收集器的实际工作，考虑现代 JVM 的常见实现以及分配对象对其的影响，尤其是像 Optional 这样的对象通常具有临时性质的实例。
垃圾收集器的第一个任务是识别还活着的对象。 “垃圾收集器”这个名称着重于识别垃圾，但垃圾被定义为无法访问的对象，而找出哪些对象无法访问的唯一方法是通过消除过程。所以第一个任务是通过遍历并标记所有可达的对象来解决的。所以这个过程的成本不取决于分配对象的总量，而只取决于那些仍然可以到达的对象。
第二个任务是使垃圾内存可用于新分配。所有现代垃圾收集器都不会对仍然可访问的对象之间的内存间隙感到困惑，而是通过清空一个完整的区域，将所有具有该内存的活动对象转移到一个新位置并调整对它们的引用。在此过程之后，内存可作为整个块用于新分配。所以这又是一个过程，其成本不取决于已分配对象的总量，而仅取决于（部分）仍然存活的对象。
因此，如果在两个垃圾收集周期之间分配和放弃对象，如临时对象 Optional 可能不会对实际垃圾收集过程产生任何成本。
当然是一网打尽。每次分配都会减少可用于后续分配的内存，直到没有 space 剩余并且必须进行垃圾收集。所以我们可以说，每次分配都会减少两次垃圾收集运行之间的时间，减去分配大小 space 除以对象大小。这不仅是一个相当小的分数，它也只适用于单线程场景。
在像 Hotspot JVM 这样的实现中，每个线程都为新对象使用一个线程本地分配缓冲区 (TLAB)。一旦它的 TLAB 已满，它将从分配 space（又名 Eden space）中获取一个新的。如果有 none 可用，将触发垃圾回收。现在所有线程都不太可能同时到达其 TLAB 的末尾。因此，对于此时在其 TLAB 中仍有一些 space 的其他线程，如果它们分配了更多仍适合剩余 space.[=16= 的对象，则不会有任何区别。 ]
可能令人惊讶的结论是 并非每个 分配的对象都会对垃圾收集产生影响，即由不会触发下一次 gc 的线程分配的纯本地对象可能是完全免费。
当然，这不适用于分配大量对象。分配大量 TLAB 会导致线程分配更多 TLAB，并最终比没有 TLAB 更早地触发垃圾收集。这就是为什么我们有像 IntStream 这样的 类 允许在不分配对象的情况下处理大量元素，就像 Stream<Integer> 一样，同时提供单个结果没有问题OptionalInt 实例。正如我们现在所知，单个临时对象对 gc 的影响很小，如果有的话。
这甚至没有触及 JVM 的优化器，如果 Escape Analysis 证明对象是纯本地的，它可能会消除热点中的对象分配。
我们都知道 Java 中分配的每个对象都会增加未来垃圾回收周期的权重，Optional<T> 对象也不例外。我们经常使用这些对象来包装 nullable，从而使代码更安全，但代价是什么？
有没有人知道可选对象添加了什么样的额外 GC 压力与简单地返回空值以及这对高吞吐量系统的性能有什么样的影响？
We all know that every object allocated in Java adds a weight into future garbage collection cycles,…
这听起来像是一个没人能否认的说法，但让我们看看垃圾收集器的实际工作，考虑现代 JVM 的常见实现以及分配对象对其的影响，尤其是像 Optional 这样的对象通常具有临时性质的实例。
垃圾收集器的第一个任务是识别还活着的对象。 “垃圾收集器”这个名称着重于识别垃圾，但垃圾被定义为无法访问的对象，而找出哪些对象无法访问的唯一方法是通过消除过程。所以第一个任务是通过遍历并标记所有可达的对象来解决的。所以这个过程的成本不取决于分配对象的总量，而只取决于那些仍然可以到达的对象。
第二个任务是使垃圾内存可用于新分配。所有现代垃圾收集器都不会对仍然可访问的对象之间的内存间隙感到困惑，而是通过清空一个完整的区域，将所有具有该内存的活动对象转移到一个新位置并调整对它们的引用。在此过程之后，内存可作为整个块用于新分配。所以这又是一个过程，其成本不取决于已分配对象的总量，而仅取决于（部分）仍然存活的对象。
因此，如果在两个垃圾收集周期之间分配和放弃对象，如临时对象 Optional 可能不会对实际垃圾收集过程产生任何成本。
当然是一网打尽。每次分配都会减少可用于后续分配的内存，直到没有 space 剩余并且必须进行垃圾收集。所以我们可以说，每次分配都会减少两次垃圾收集运行之间的时间，减去分配大小 space 除以对象大小。这不仅是一个相当小的分数，它也只适用于单线程场景。
在像 Hotspot JVM 这样的实现中，每个线程都为新对象使用一个线程本地分配缓冲区 (TLAB)。一旦它的 TLAB 已满，它将从分配 space（又名 Eden space）中获取一个新的。如果有 none 可用，将触发垃圾回收。现在所有线程都不太可能同时到达其 TLAB 的末尾。因此，对于此时在其 TLAB 中仍有一些 space 的其他线程，如果它们分配了更多仍适合剩余 space.[=16= 的对象，则不会有任何区别。 ]
可能令人惊讶的结论是 并非每个 分配的对象都会对垃圾收集产生影响，即由不会触发下一次 gc 的线程分配的纯本地对象可能是完全免费。
当然，这不适用于分配大量对象。分配大量 TLAB 会导致线程分配更多 TLAB，并最终比没有 TLAB 更早地触发垃圾收集。这就是为什么我们有像 IntStream 这样的 类 允许在不分配对象的情况下处理大量元素，就像 Stream<Integer> 一样，同时提供单个结果没有问题OptionalInt 实例。正如我们现在所知，单个临时对象对 gc 的影响很小，如果有的话。
这甚至没有触及 JVM 的优化器，如果 Escape Analysis 证明对象是纯本地的，它可能会消除热点中的对象分配。