为什么2 *（i * i）比Java中的2 * i * i快？

以下Java程序平均需要0.50到0.55秒钟才能运行：

public static void main(String[] args) {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += 2 * (i * i);
    }
    System.out.println((double) (System.nanoTime() - startTime) / 1000000000 + " s");
    System.out.println("n = " + n);
}

如果我更换 2 * (i * i)为2 * i * i，则需要0.60到0.65秒的时间才能运行。怎么来的？

我将程序的每个版本运行了15次，两次交替运行。结果如下：

 2*(i*i)  |  2*i*i
----------+----------
0.5183738 | 0.6246434
0.5298337 | 0.6049722
0.5308647 | 0.6603363
0.5133458 | 0.6243328
0.5003011 | 0.6541802
0.5366181 | 0.6312638
0.515149  | 0.6241105
0.5237389 | 0.627815
0.5249942 | 0.6114252
0.5641624 | 0.6781033
0.538412  | 0.6393969
0.5466744 | 0.6608845
0.531159  | 0.6201077
0.5048032 | 0.6511559
0.5232789 | 0.6544526

最快的运行2 * i * i时间比最慢的运行时间长2 * (i * i)。如果它们具有相同的效率，则发生这种情况的可能性将小于1/2^15 * 100% = 0.00305%。

字节码的顺序略有不同。

2 * (i * i)：

     iconst_2
     iload0
     iload0
     imul
     imul
     iadd

vs 2 * i * i：

     iconst_2
     iload0
     imul
     iload0
     imul
     iadd

乍看之下，这没有什么不同；如果有的话，第二个版本更理想，因为它减少了一个插槽的使用。

因此，我们需要更深入地研究较低级别（JIT）¹。

请记住，JIT倾向于非常积极地展开小循环。实际上，我们观察到该2 * (i * i)案例的展开速度是16倍：

030   B2: # B2 B3 <- B1 B2  Loop: B2-B2 inner main of N18 Freq: 1e+006
030     addl    R11, RBP    # int
033     movl    RBP, R13    # spill
036     addl    RBP, #14    # int
039     imull   RBP, RBP    # int
03c     movl    R9, R13 # spill
03f     addl    R9, #13 # int
043     imull   R9, R9  # int
047     sall    RBP, #1
049     sall    R9, #1
04c     movl    R8, R13 # spill
04f     addl    R8, #15 # int
053     movl    R10, R8 # spill
056     movdl   XMM1, R8    # spill
05b     imull   R10, R8 # int
05f     movl    R8, R13 # spill
062     addl    R8, #12 # int
066     imull   R8, R8  # int
06a     sall    R10, #1
06d     movl    [rsp + #32], R10    # spill
072     sall    R8, #1
075     movl    RBX, R13    # spill
078     addl    RBX, #11    # int
07b     imull   RBX, RBX    # int
07e     movl    RCX, R13    # spill
081     addl    RCX, #10    # int
084     imull   RCX, RCX    # int
087     sall    RBX, #1
089     sall    RCX, #1
08b     movl    RDX, R13    # spill
08e     addl    RDX, #8 # int
091     imull   RDX, RDX    # int
094     movl    RDI, R13    # spill
097     addl    RDI, #7 # int
09a     imull   RDI, RDI    # int
09d     sall    RDX, #1
09f     sall    RDI, #1
0a1     movl    RAX, R13    # spill
0a4     addl    RAX, #6 # int
0a7     imull   RAX, RAX    # int
0aa     movl    RSI, R13    # spill
0ad     addl    RSI, #4 # int
0b0     imull   RSI, RSI    # int
0b3     sall    RAX, #1
0b5     sall    RSI, #1
0b7     movl    R10, R13    # spill
0ba     addl    R10, #2 # int
0be     imull   R10, R10    # int
0c2     movl    R14, R13    # spill
0c5     incl    R14 # int
0c8     imull   R14, R14    # int
0cc     sall    R10, #1
0cf     sall    R14, #1
0d2     addl    R14, R11    # int
0d5     addl    R14, R10    # int
0d8     movl    R10, R13    # spill
0db     addl    R10, #3 # int
0df     imull   R10, R10    # int
0e3     movl    R11, R13    # spill
0e6     addl    R11, #5 # int
0ea     imull   R11, R11    # int
0ee     sall    R10, #1
0f1     addl    R10, R14    # int
0f4     addl    R10, RSI    # int
0f7     sall    R11, #1
0fa     addl    R11, R10    # int
0fd     addl    R11, RAX    # int
100     addl    R11, RDI    # int
103     addl    R11, RDX    # int
106     movl    R10, R13    # spill
109     addl    R10, #9 # int
10d     imull   R10, R10    # int
111     sall    R10, #1
114     addl    R10, R11    # int
117     addl    R10, RCX    # int
11a     addl    R10, RBX    # int
11d     addl    R10, R8 # int
120     addl    R9, R10 # int
123     addl    RBP, R9 # int
126     addl    RBP, [RSP + #32 (32-bit)]   # int
12a     addl    R13, #16    # int
12e     movl    R11, R13    # spill
131     imull   R11, R13    # int
135     sall    R11, #1
138     cmpl    R13, #999999985
13f     jl     B2   # loop end  P=1.000000 C=6554623.000000

我们看到有1个寄存器被“堆放”到堆栈中。

对于2 * i * i版本：

05a   B3: # B2 B4 <- B1 B2  Loop: B3-B2 inner main of N18 Freq: 1e+006
05a     addl    RBX, R11    # int
05d     movl    [rsp + #32], RBX    # spill
061     movl    R11, R8 # spill
064     addl    R11, #15    # int
068     movl    [rsp + #36], R11    # spill
06d     movl    R11, R8 # spill
070     addl    R11, #14    # int
074     movl    R10, R9 # spill
077     addl    R10, #16    # int
07b     movdl   XMM2, R10   # spill
080     movl    RCX, R9 # spill
083     addl    RCX, #14    # int
086     movdl   XMM1, RCX   # spill
08a     movl    R10, R9 # spill
08d     addl    R10, #12    # int
091     movdl   XMM4, R10   # spill
096     movl    RCX, R9 # spill
099     addl    RCX, #10    # int
09c     movdl   XMM6, RCX   # spill
0a0     movl    RBX, R9 # spill
0a3     addl    RBX, #8 # int
0a6     movl    RCX, R9 # spill
0a9     addl    RCX, #6 # int
0ac     movl    RDX, R9 # spill
0af     addl    RDX, #4 # int
0b2     addl    R9, #2  # int
0b6     movl    R10, R14    # spill
0b9     addl    R10, #22    # int
0bd     movdl   XMM3, R10   # spill
0c2     movl    RDI, R14    # spill
0c5     addl    RDI, #20    # int
0c8     movl    RAX, R14    # spill
0cb     addl    RAX, #32    # int
0ce     movl    RSI, R14    # spill
0d1     addl    RSI, #18    # int
0d4     movl    R13, R14    # spill
0d7     addl    R13, #24    # int
0db     movl    R10, R14    # spill
0de     addl    R10, #26    # int
0e2     movl    [rsp + #40], R10    # spill
0e7     movl    RBP, R14    # spill
0ea     addl    RBP, #28    # int
0ed     imull   RBP, R11    # int
0f1     addl    R14, #30    # int
0f5     imull   R14, [RSP + #36 (32-bit)]   # int
0fb     movl    R10, R8 # spill
0fe     addl    R10, #11    # int
102     movdl   R11, XMM3   # spill
107     imull   R11, R10    # int
10b     movl    [rsp + #44], R11    # spill
110     movl    R10, R8 # spill
113     addl    R10, #10    # int
117     imull   RDI, R10    # int
11b     movl    R11, R8 # spill
11e     addl    R11, #8 # int
122     movdl   R10, XMM2   # spill
127     imull   R10, R11    # int
12b     movl    [rsp + #48], R10    # spill
130     movl    R10, R8 # spill
133     addl    R10, #7 # int
137     movdl   R11, XMM1   # spill
13c     imull   R11, R10    # int
140     movl    [rsp + #52], R11    # spill
145     movl    R11, R8 # spill
148     addl    R11, #6 # int
14c     movdl   R10, XMM4   # spill
151     imull   R10, R11    # int
155     movl    [rsp + #56], R10    # spill
15a     movl    R10, R8 # spill
15d     addl    R10, #5 # int
161     movdl   R11, XMM6   # spill
166     imull   R11, R10    # int
16a     movl    [rsp + #60], R11    # spill
16f     movl    R11, R8 # spill
172     addl    R11, #4 # int
176     imull   RBX, R11    # int
17a     movl    R11, R8 # spill
17d     addl    R11, #3 # int
181     imull   RCX, R11    # int
185     movl    R10, R8 # spill
188     addl    R10, #2 # int
18c     imull   RDX, R10    # int
190     movl    R11, R8 # spill
193     incl    R11 # int
196     imull   R9, R11 # int
19a     addl    R9, [RSP + #32 (32-bit)]    # int
19f     addl    R9, RDX # int
1a2     addl    R9, RCX # int
1a5     addl    R9, RBX # int
1a8     addl    R9, [RSP + #60 (32-bit)]    # int
1ad     addl    R9, [RSP + #56 (32-bit)]    # int
1b2     addl    R9, [RSP + #52 (32-bit)]    # int
1b7     addl    R9, [RSP + #48 (32-bit)]    # int
1bc     movl    R10, R8 # spill
1bf     addl    R10, #9 # int
1c3     imull   R10, RSI    # int
1c7     addl    R10, R9 # int
1ca     addl    R10, RDI    # int
1cd     addl    R10, [RSP + #44 (32-bit)]   # int
1d2     movl    R11, R8 # spill
1d5     addl    R11, #12    # int
1d9     imull   R13, R11    # int
1dd     addl    R13, R10    # int
1e0     movl    R10, R8 # spill
1e3     addl    R10, #13    # int
1e7     imull   R10, [RSP + #40 (32-bit)]   # int
1ed     addl    R10, R13    # int
1f0     addl    RBP, R10    # int
1f3     addl    R14, RBP    # int
1f6     movl    R10, R8 # spill
1f9     addl    R10, #16    # int
1fd     cmpl    R10, #999999985
204     jl     B2   # loop end  P=1.000000 C=7419903.000000

在这里，我们观察到更多的“溢出”和对堆栈的更多访问 [RSP + ...]，由于需要保留更多中间结果，因此。

因此，问题的答案很简单：2 * (i * i)比2 * i * i第一种情况因为JIT会生成更多的最佳汇编代码。

但是，显然，第一版和第二版都不好。由于任何x86-64 CPU至少都支持SSE2，因此循环可以真正受益于向量化。

因此，这是优化程序的问题；通常情况下，它展开得过于猛烈，并在脚上开枪射击，却始终错失其他各种机会。

实际上，现代的x86-64 CPU将指令进一步细分为微操作（µop），并具有寄存器重命名，µop高速缓存和循环缓冲区等功能，与简单展开才能获得最佳性能相比，循环优化需要更多的技巧。根据Agner Fog的优化指南：

如果平均指令长度大于4个字节，则由µop缓存引起的性能提升会非常可观。可以考虑以下优化µop缓存使用的方法：

• 确保关键循环足够小以适合µop缓存。
• 将最关键的循环条目和功能条目对齐32。
• 避免不必要的循环展开。
• 避免使用具有额外加载时间的说明
  。。。

关于这些加载时间- 即使最快的L1D命中也要花费4个周期，一个额外的寄存器和µop，因此，是的，即使是对存储器的几次访问也会损害紧密循环中的性能。

但是回到矢量化的机会-要看看它有多快，我们可以使用GCC编译类似的C应用程序，然后直接对其进行矢量化（显示为AVX2，SSE2相似）²：

  vmovdqa ymm0, YMMWORD PTR .LC0[rip]
  vmovdqa ymm3, YMMWORD PTR .LC1[rip]
  xor eax, eax
  vpxor xmm2, xmm2, xmm2
.L2:
  vpmulld ymm1, ymm0, ymm0
  inc eax
  vpaddd ymm0, ymm0, ymm3
  vpslld ymm1, ymm1, 1
  vpaddd ymm2, ymm2, ymm1
  cmp eax, 125000000      ; 8 calculations per iteration
  jne .L2
  vmovdqa xmm0, xmm2
  vextracti128 xmm2, ymm2, 1
  vpaddd xmm2, xmm0, xmm2
  vpsrldq xmm0, xmm2, 8
  vpaddd xmm0, xmm2, xmm0
  vpsrldq xmm1, xmm0, 4
  vpaddd xmm0, xmm0, xmm1
  vmovd eax, xmm0
  vzeroupper

运行时间：

• SSE：0.24 s，或快2倍。
• AVX：0.15秒，或快3倍。
• AVX2：0.08 s，或快5倍。

¹ _{要获取JIT生成的程序集输出，请获取调试JVM并运行-XX:+PrintOptoAssembly}

² _{C版本使用-fwrapv标志进行编译，该标志使GCC可以将带符号整数溢出视为二进制补码。}

当乘法为时2 * (i * i)，JVM可以2从循环中排除乘法，从而得到以下等效但更有效的代码：

int n = 0;
for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
    n += i * i;
}
n *= 2;

但是当乘法为时(2 * i) * i，JVM不会对其进行优化，因为乘以常数的乘法不再恰好在加法之前。

我认为是这种情况，有以下几个原因：

• 添加一个 if (n == 0) n = 1在循环开始时语句会导致两个版本的效率相同，因为排除乘积不再保证结果相同
• 优化版本（通过乘以2得出）与2 * (i * i)版本完全一样快

这是我用来得出这些结论的测试代码：

public static void main(String[] args) {
    long fastVersion = 0;
    long slowVersion = 0;
    long optimizedVersion = 0;
    long modifiedFastVersion = 0;
    long modifiedSlowVersion = 0;

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        fastVersion += fastVersion();
        slowVersion += slowVersion();
        optimizedVersion += optimizedVersion();
        modifiedFastVersion += modifiedFastVersion();
        modifiedSlowVersion += modifiedSlowVersion();
    }

    System.out.println("Fast version: " + (double) fastVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Slow version: " + (double) slowVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Optimized version: " + (double) optimizedVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Modified fast version: " + (double) modifiedFastVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Modified slow version: " + (double) modifiedSlowVersion / 1000000000 + " s");
}

private static long fastVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += 2 * (i * i);
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long slowVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += 2 * i * i;
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long optimizedVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += i * i;
    }
    n *= 2;
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long modifiedFastVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        if (n == 0) n = 1;
        n += 2 * (i * i);
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long modifiedSlowVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        if (n == 0) n = 1;
        n += 2 * i * i;
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

结果如下：

Fast version: 5.7274411 s
Slow version: 7.6190804 s
Optimized version: 5.1348007 s
Modified fast version: 7.1492705 s
Modified slow version: 7.2952668 s

字节码：https : //cs.nyu.edu/courses/fall00/V22.0201-001/jvm2.html 字节码查看器：https : //github.com/Konloch/bytecode-viewer

在我的JDK（Windows 10 64位，1.8.0_65-b17）上，我可以重现并解释：

public static void main(String[] args) {
    int repeat = 10;
    long A = 0;
    long B = 0;
    for (int i = 0; i < repeat; i++) {
        A += test();
        B += testB();
    }

    System.out.println(A / repeat + " ms");
    System.out.println(B / repeat + " ms");
}


private static long test() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        n += multi(i);
    }
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += multi(i);
    }
    long ms = (System.currentTimeMillis() - startTime);
    System.out.println(ms + " ms A " + n);
    return ms;
}


private static long testB() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        n += multiB(i);
    }
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += multiB(i);
    }
    long ms = (System.currentTimeMillis() - startTime);
    System.out.println(ms + " ms B " + n);
    return ms;
}

private static int multiB(int i) {
    return 2 * (i * i);
}

private static int multi(int i) {
    return 2 * i * i;
}

输出：

...
405 ms A 785527736
327 ms B 785527736
404 ms A 785527736
329 ms B 785527736
404 ms A 785527736
328 ms B 785527736
404 ms A 785527736
328 ms B 785527736
410 ms
333 ms

所以为什么？字节码是这样的：

 private static multiB(int arg0) { // 2 * (i * i)
     <localVar:index=0, name=i , desc=I, sig=null, start=L1, end=L2>

     L1 {
         iconst_2
         iload0
         iload0
         imul
         imul
         ireturn
     }
     L2 {
     }
 }

 private static multi(int arg0) { // 2 * i * i
     <localVar:index=0, name=i , desc=I, sig=null, start=L1, end=L2>

     L1 {
         iconst_2
         iload0
         imul
         iload0
         imul
         ireturn
     }
     L2 {
     }
 }

区别在于：用方括号（2 * (i * i)）：

• 推送常量堆栈
• 在堆栈上推送本地
• 在堆栈上推送本地
• 乘以栈顶
• 乘以栈顶

不带括号（2 * i * i）：

• 推送常量堆栈
• 在堆栈上推送本地
• 乘以栈顶
• 在堆栈上推送本地
• 乘以栈顶

将所有内容加载到堆栈上，然后再进行向下工作比在放入堆栈和对其进行操作之间切换要快。

卡巴斯德在接受答案的评论中问：

Java和C示例使用完全不同的寄存器名称。两者都是使用AMD64 ISA的示例吗？

xor edx, edx
xor eax, eax
.L2:
mov ecx, edx
imul ecx, edx
add edx, 1
lea eax, [rax+rcx*2]
cmp edx, 1000000000
jne .L2

我没有足够的声誉在评论中回答这个问题，但是这些都是相同的ISA。值得指出的是，GCC版本使用32位整数逻辑，而JVM编译版本内部使用64位整数逻辑。

R8至R15只是新的X86_64 寄存器。EAX到EDX是RAX到RDX通用寄存器的下部。答案的重要部分是未展开GCC版本。它只对每个实际的机器代码循环执行一次循环。尽管JVM版本在一个物理循环中具有16个循环循环（基于rustyx答案，但我没有重新解释该程序集）。这是使用更多寄存器的原因之一，因为循环体实际上长16倍。

虽然与问题的环境没有直接关系，但出于好奇，我在.NET Core 2.1 x64发布模式上进行了相同的测试。

这是一个有趣的结果，证实了类似的声音现象（反之亦然）发生在力量的阴暗面。码：

static void Main(string[] args)
{
    Stopwatch watch = new Stopwatch();

    Console.WriteLine("2 * (i * i)");

    for (int a = 0; a < 10; a++)
    {
        int n = 0;

        watch.Restart();

        for (int i = 0; i < 1000000000; i++)
        {
            n += 2 * (i * i);
        }

        watch.Stop();

        Console.WriteLine($"result:{n}, {watch.ElapsedMilliseconds} ms");
    }

    Console.WriteLine();
    Console.WriteLine("2 * i * i");

    for (int a = 0; a < 10; a++)
    {
        int n = 0;

        watch.Restart();

        for (int i = 0; i < 1000000000; i++)
        {
            n += 2 * i * i;
        }

        watch.Stop();

        Console.WriteLine($"result:{n}, {watch.ElapsedMilliseconds}ms");
    }
}

结果：

2 *（i * i）

• 结果：119860736，438毫秒
• 结果：119860736，433毫秒
• 结果：119860736，437毫秒
• 结果：119860736，435毫秒
• 结果：119860736，436毫秒
• 结果：119860736，435毫秒
• 结果：119860736，435毫秒
• 结果：119860736，439毫秒
• 结果：119860736，436毫秒
• 结果：119860736，437毫秒

2 *我*我

• 结果：119860736，417毫秒
• 结果：119860736，417毫秒
• 结果：119860736，417毫秒
• 结果：119860736，418毫秒
• 结果：119860736，418毫秒
• 结果：119860736，417毫秒
• 结果：119860736，418毫秒
• 结果：119860736，416毫秒
• 结果：119860736，417毫秒
• 结果：119860736，418毫秒

我得到了类似的结果：

2 * (i * i): 0.458765943 s, n=119860736
2 * i * i: 0.580255126 s, n=119860736

我得到了SAME如果两个循环都在同一程序中，或者每个循环在单独的.java文件/.class中，并且分别运行，则结果。

最后，这里是javap -c -v <.java>每个的反编译：

     3: ldc           #3                  // String 2 * (i * i):
     5: invokevirtual #4                  // Method java/io/PrintStream.print:(Ljava/lang/String;)V
     8: invokestatic  #5                  // Method java/lang/System.nanoTime:()J
     8: invokestatic  #5                  // Method java/lang/System.nanoTime:()J
    11: lstore_1
    12: iconst_0
    13: istore_3
    14: iconst_0
    15: istore        4
    17: iload         4
    19: ldc           #6                  // int 1000000000
    21: if_icmpge     40
    24: iload_3
    25: iconst_2
    26: iload         4
    28: iload         4
    30: imul
    31: imul
    32: iadd
    33: istore_3
    34: iinc          4, 1
    37: goto          17

与

     3: ldc           #3                  // String 2 * i * i:
     5: invokevirtual #4                  // Method java/io/PrintStream.print:(Ljava/lang/String;)V
     8: invokestatic  #5                  // Method java/lang/System.nanoTime:()J
    11: lstore_1
    12: iconst_0
    13: istore_3
    14: iconst_0
    15: istore        4
    17: iload         4
    19: ldc           #6                  // int 1000000000
    21: if_icmpge     40
    24: iload_3
    25: iconst_2
    26: iload         4
    28: imul
    29: iload         4
    31: imul
    32: iadd
    33: istore_3
    34: iinc          4, 1
    37: goto          17

供参考-

java -version
java version "1.8.0_121"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_121-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.121-b13, mixed mode)

使用Java 11进行有趣的观察，并使用以下VM选项关闭循环展开：

-XX:LoopUnrollLimit=0

带有2 * (i * i)表达式的循环导致更紧凑的本机代码¹：

L0001: add    eax,r11d
       inc    r8d
       mov    r11d,r8d
       imul   r11d,r8d
       shl    r11d,1h
       cmp    r8d,r10d
       jl     L0001

与2 * i * i版本相比：

L0001: add    eax,r11d
       mov    r11d,r8d
       shl    r11d,1h
       add    r11d,2h
       inc    r8d
       imul   r11d,r8d
       cmp    r8d,r10d
       jl     L0001

Java版本：

java version "11" 2018-09-25
Java(TM) SE Runtime Environment 18.9 (build 11+28)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM 18.9 (build 11+28, mixed mode)

基准结果：

Benchmark          (size)  Mode  Cnt    Score     Error  Units
LoopTest.fast  1000000000  avgt    5  694,868 ±  36,470  ms/op
LoopTest.slow  1000000000  avgt    5  769,840 ± 135,006  ms/op

基准源代码：

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Thread)
@Fork(1)
public class LoopTest {

    @Param("1000000000") private int size;

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
            .include(LoopTest.class.getSimpleName())
            .jvmArgs("-XX:LoopUnrollLimit=0")
            .build();
        new Runner(opt).run();
    }

    @Benchmark
    public int slow() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < size; i++)
            n += 2 * i * i;
        return n;
    }

    @Benchmark
    public int fast() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < size; i++)
            n += 2 * (i * i);
        return n;
    }
}

^{1-使用的VM选项： -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintAssembly -XX:LoopUnrollLimit=0}

我使用默认原型尝试了JMH：我还根据Runemoro的说明添加了优化版本。

@State(Scope.Benchmark)
@Warmup(iterations = 2)
@Fork(1)
@Measurement(iterations = 10)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
//@BenchmarkMode({ Mode.All })
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public class MyBenchmark {
  @Param({ "100", "1000", "1000000000" })
  private int size;

  @Benchmark
  public int two_square_i() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      n += 2 * (i * i);
    }
    return n;
  }

  @Benchmark
  public int square_i_two() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      n += i * i;
    }
    return 2*n;
  }

  @Benchmark
  public int two_i_() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      n += 2 * i * i;
    }
    return n;
  }
}

结果在这里：

Benchmark                           (size)  Mode  Samples          Score   Score error  Units
o.s.MyBenchmark.square_i_two           100  avgt       10         58,062         1,410  ns/op
o.s.MyBenchmark.square_i_two          1000  avgt       10        547,393        12,851  ns/op
o.s.MyBenchmark.square_i_two    1000000000  avgt       10  540343681,267  16795210,324  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_i_                 100  avgt       10         87,491         2,004  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_i_                1000  avgt       10       1015,388        30,313  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_i_          1000000000  avgt       10  967100076,600  24929570,556  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_square_i           100  avgt       10         70,715         2,107  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_square_i          1000  avgt       10        686,977        24,613  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_square_i    1000000000  avgt       10  652736811,450  27015580,488  ns/op

在我的PC上（Core i7 860-除了在智能手机上阅读之外，它没有做任何其他事情）：

• n += i*i然后n*2是第一
• 2 * (i * i) 是第二。

JVM显然没有像人类那样优化相同的方法（基于Runemoro的回答）。

现在，读取字节码： javap -c -v ./target/classes/org/sample/MyBenchmark.class

• 此处2 *（i * i）（左）和2 * i * i（右）之间的差异：https : //www.diffchecker.com/cvSFppWI
• 2 *（i * i）与此处的优化版本之间的区别：https : //www.diffchecker.com/I1XFu5dP

我不是字节码方面的专家，但是在我们iload_2之前imul：可能是您与众不同之处：我可以假设JVM优化读取i两次（i已经在这里，不需要再次加载它），而在此期间2*i*i可以做到这一点。 t。

更多附录。我确实使用来自IBM的最新Java 8 JVM进行了实验：

java version "1.8.0_191"
Java(TM) 2 Runtime Environment, Standard Edition (IBM build 1.8.0_191-b12 26_Oct_2018_18_45 Mac OS X x64(SR5 FP25))
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.191-b12, mixed mode)

这显示出非常相似的结果：

0.374653912 s
n = 119860736
0.447778698 s
n = 119860736

（第二个结果使用2 * i * i）。

有趣的是，在同一台计算机上运行但使用Oracle Java时：

Java version "1.8.0_181"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_181-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.181-b13, mixed mode)

结果平均较慢：

0.414331815 s
n = 119860736
0.491430656 s
n = 119860736

长话短说：在这里，即使HotSpot的次要版本号也很重要，因为JIT实现中的细微差别可能会产生显着影响。

两种添加方法的确会生成略有不同的字节码：

  17: iconst_2
  18: iload         4
  20: iload         4
  22: imul
  23: imul
  24: iadd

对于2 * (i * i)：

  17: iconst_2
  18: iload         4
  20: imul
  21: iload         4
  23: imul
  24: iadd

对于 2 * i * i。

当使用这样的JMH基准测试时：

@Warmup(iterations = 5, batchSize = 1)
@Measurement(iterations = 5, batchSize = 1)
@Fork(1)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class MyBenchmark {

    @Benchmark
    public int noBrackets() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
            n += 2 * i * i;
        }
        return n;
    }

    @Benchmark
    public int brackets() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
            n += 2 * (i * i);
        }
        return n;
    }

}

区别很明显：

# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 11, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 11+28
# VM options: <none>

Benchmark                      (n)  Mode  Cnt    Score    Error  Units
MyBenchmark.brackets    1000000000  avgt    5  380.889 ± 58.011  ms/op
MyBenchmark.noBrackets  1000000000  avgt    5  512.464 ± 11.098  ms/op

您观察到的是正确的，而不仅仅是基准测试风格的异常（即没有预热，请参阅如何在Java中编写正确的微基准测试？）

再次运行Graal：

# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 11, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 11+28
# VM options: -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+EnableJVMCI -XX:+UseJVMCICompiler

Benchmark                      (n)  Mode  Cnt    Score    Error  Units
MyBenchmark.brackets    1000000000  avgt    5  335.100 ± 23.085  ms/op
MyBenchmark.noBrackets  1000000000  avgt    5  331.163 ± 50.670  ms/op

您会看到结果更加接近，这很有道理，因为Graal是总体上性能更好，更现代的编译器。

因此，这实际上取决于JIT编译器能够优化特定代码段的能力，并且不一定有合理的理由。