本エントリーはJava Advent Calendarの2日目です。昨日はHatanoさんのこんにちは、世界でした。
さて、前回のエントリーに続き、Project ValhallaのValue Classについて紹介していきます。
本エントリーでは、Value Classを使用した場合に可能になる最適化について説明します。
前回のエントリーで紹介したようにValue Classの導入の背景にあったのが、ヒープ使用効率の最適化にあります。
そこで説明したのが、配列の領域に参照ではなく、直接データを埋め込む手法です。この最適化を平坦化(Flattering)と呼ぶようです。まずは、この平坦化から紹介していきましょう。
なお、Value Classはまだ策定中の仕様なので、今後変化する可能性があります。本エントリーで説明していることも変わる可能性が高いので、その点はご了承ください。
平坦化
Value ClassのオブジェクトをIdentityオブジェクトと同じようにヒープに配置するのではなく、Valueオブジェクトをフィールドとして持つオブジェクトのフィールド領域に埋め込んでしまうのが平坦化です。
前回は配列で説明しましたが、value record Point(double x, double y){}のような小さなValue Classであれば、その配列であるPoint[]にPointオブジェクトが保持すべきxとyを直接埋め込むこと最適化が可能です。
とはいっても、配列なんか使わないからなぁ... と思いますよね。
配列ではなくてリストで平坦化してくれればと思いますよね。でも、ほとんどの場合、リストといえばArrayListクラスを使っているはず。
ArrayListクラスのArrayは配列のこと。ArrayListクラスが内部で保持している配列が平坦化できれば恩恵は大きいはず。
ただ、ArrayListクラスが内部で保持しているのはObjectクラスの配列なのが気になります。今のジェネリクスは、型パラメータで指定された型の配列を作成することができません。
これができれば、平坦化することも可能なはず。というようなことをProject Valhallaの人たちが考えていないわけがないので、今後何らかの進展があると予想しているのですが、どうなんでしょうね。
また、平坦化は配列以外にも適用されます。たとえば、以下のようなレコードはどうでしょう。
value record Point(double x, double y) {}
record Rectangle(Point topLeft, Point bottomRight) {}
RectangleレコードクラスはValueクラスのPointオブジェクトを2つフィールドに保持します。Valueクラスであれば、フィールドに参照を保持させるのではなく、直接値を保持できるようになります。
さらにRectangleレコードクラスがValueクラスであれば... というように考えていくこともできるはずです。
ただし、平坦化が常に行われるとは限りません。Value ClassがPreview機能で提供されたとしても、当初は最適化される部分は少ないはずです。リリースが進むにつれ、徐々に最適化の範囲が増えていくことが予想されます。
スカラー化
もう1つの最適化がスカラー化(Scalarized)です。スカラー化というと多目的計画法で使う言葉だと思っていたのですが、JVMの最適化でも使うんですね。
それはそうとして、以下のようなコードを考えてみます。
record Score(int score) {}
record Adder(int sum) {
Adder() { this(0); }
Adder add(int v) {
return new Adder(sum + v);
}
}
int calcTotal(List<Score> scores) {
Adder adder = new Adder();
for (var s: scores) {
adder = adder.add(s.score());
}
return adder.sum();
}
通常は意識しないとは思いますが、Javaのコードはjavacコンパイラでバイトコードに変換され、JVMはバイトコードを実行します。
バイトコードの実行にはスレッドごとにJava Stackという特殊なスタックが作成されます。スタックにはメソッドごとにフレームが積まれます。このフレームにはオペランドスタックというスタックとローカル変数用の領域を持っており、これらを利用してバイトコードを実行します。
オペランドスタックは実行中の状態を保持させるスタックで、演算やメソッドコールはこのオペランドスタックに積まれた値に対して行われます。
ローカル変数領域も実際に使用する時には、オペランドスタックにロードし、処理の結果は再びローカル変数領域にストアされます。
ローカル変数領域もプリミティブ型の値であれば直接保持されますが、参照型の値の場合はヒープに存在するオブジェクトへの参照が保持されます。
つまり、上記のcalTotalメソッドの場合、scores変数はListオブジェクトへの参照、adder変数はAdderオブジェクトへの参照が保持されるわけです。
このcalcTotalメソッドのバイトコードは以下のようになります。
int calcTotal(java.util.List<Score>);
descriptor: (Ljava/util/List;)I
flags: (0x0000)
Code:
stack=2, locals=5, args_size=2
0: new #7 // class Adder
3: dup
4: invokespecial #9 // Method Adder."<init>":()V
7: astore_2
8: aload_1
9: invokeinterface #10, 1 // InterfaceMethod java/util/List.iterator:()Ljava/util/Iterator;
14: astore_3
15: aload_3
16: invokeinterface #16, 1 // InterfaceMethod java/util/Iterator.hasNext:()Z
21: ifeq 48
24: aload_3
25: invokeinterface #22, 1 // InterfaceMethod java/util/Iterator.next:()Ljava/lang/Object;
30: checkcast #26 // class Score
33: astore 4
35: aload_2
36: aload 4
38: invokevirtual #28 // Method Score.score:()I
41: invokevirtual #32 // Method Adder.add:(I)LAdder;
44: astore_2
45: goto 15
48: aload_2
49: invokevirtual #36 // Method Adder.sum:()I
52: ireturn
全体を解説することはしませんが、注目していただきたいところは色付きにしました。
オレンジの0から7の行はAdderオブジェクトを生成して、ローカル変数の[2]に保存しているバイトコードになります。
インデックス0にはthis、インデックス1には引数のListオブジェクトの参照が保持されており、その後にAdderオブジェクトの参照が保持されるわけです。
赤で示した35から44がJavaのコードでいうところのforループの内部の処理に当たります。
aload_2でローカル変数[2]からAdderオブジェクトの参照をオペランドスタックに積み、次のaloadでローカル変数[4]をスタックに積んでいます。このインデックス4には、Scoreオブジェクトの参照が保持されています。
その後の38のinvokevirtualがコメントにあるようにScoreクラスのscoreメソッドをコールしています。その結果はそのままスタックに積まれます。この時点でスタックにはAdderオブジェクトとscoreメソッドの戻り値のint値が積まれています。
そして、41のinvokevirtualでAdderクラスのaddメソッドをスタックに積まれたint値を引数にコールします。addメソッドの戻り値は新たに生成されたAdderオブジェクトで、スタックに積まれるので、44のastore_2でローカル変数[2]に保存されます。
このように、forループの内部では毎回Adderオブジェクトを生成し、ローカル変数のオブジェクト参照を更新するということを繰り返します。また、そのオブジェクトが保持している値はやはり毎回アクセスする必要があります。
毎回のオブジェクト生成や、値の取得処理が省略できるのであれば、パフォーマンが向上します。
もし、メソッド内で使用していたオブジェクトが、戻り値などでメソッドの外に逃げ出さないのであれば、この最適化をすることができます。
メソッドから逃げ出さないというのは、当該メソッド以外の部分でオブジェクト参照するということです。オブジェクトにどこから参照されるか分からないので、たとえValueオブジェクトであっても通常のIdentityオブジェクトと同じようにヒープにオブジェクトを配置しなければなりません。
逆に、オブジェクトがメソッド内だけで使われるのであれば、Valueオブジェクトをヒープに作るのではなく、Valueオブジェクトが保持する値をローカル変数領域に直接保持させてしまえばいいわけです。
ローカル変数領域に値を直接保持させることで、オブジェクト生成や参照の張替えが不要になります。
繰り返しになりますが、この最適化はValueオブジェクトがメソッド内にとどまっていることが条件になります。このため、オブジェクトがメソッド内だけで使用されているかどうかを調べる必要があります。
これをエスケープ解析(Escape Analysis)と呼びます。オブジェクトがメソッドの外に逃げ出さないかどうかを解析するということですね。エスケープ解析でオブジェクトが逃げ出さないと分かれば、スカラー化以外にも最適化が可能になります。
ここでは2種類の最適化を紹介しましたが、Valueクラスが提供された時にはじめから両方の最適化が行われるとは限りません。まずはValueクラスを使えるようになり、そこから徐々に最適化が導入されていくことが予想されます。
また、最適化を行うにはエスケープ解析でオブジェクトが逃げ出さないことが条件になりますが、他にもいくつか条件があります。その1つにnullの扱いがあります。
たとえば、Valueオブジェクトが保持する値にnullが紛れてしまうと、平坦化もスカラー化もできなくなってしまいます。
このため、Project Valhallaでは、null非許容性とnull許容性、つまりNon-NullとNullableを導入することになりました。
Non-NullとNullableは以前から要望がありましたが、まさかProject Valhallaによって仕様策定されることになるとは思いもよりませんでした。
そこで、次のエントリーではNon-Null/Nullableと、それに関連してオブジェクト初期化処理の変更について紹介する予定です。
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