循环展开优化

循环展开（Loop Unrolling）是一种减少循环控制开销的技术，通过减少循环次数、增加每次迭代的工作量来提升性能。适用于循环体简单且迭代次数固定的场景。

示例代码：未展开的循环

for (int i = 0; i < 100; i++) {
    sum += array[i];
}

展开后的循环（4次展开）

for (int i = 0; i < 100; i += 4) {
    sum += array[i];
    sum += array[i+1];
    sum += array[i+2];
    sum += array[i+3];
}

优化效果

• 减少分支预测失败次数
• 降低循环索引计算开销
• 可能触发编译器自动向量化

注意事项

• 展开次数需适中（通常2-8次）
• 剩余迭代需单独处理（若总数非展开倍数）
• 可能增加代码体积，需权衡缓存影响

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内存访问优化

内存访问模式对性能影响显著，优化目标是提升缓存命中率、减少内存延迟。

1. 顺序访问优于随机访问

• 顺序访问可触发预取机制
• 示例：优先遍历一维数组而非链表

2. 空间局部性优化

// 低效：列优先访问二维数组
for (int col = 0; col < N; col++) {
    for (int row = 0; row < M; row++) {
        sum += matrix[row][col];
    }
}

// 高效：行优先访问（与内存布局一致）
for (int row = 0; row < M; row++) {
    for (int col = 0; col < N; col++) {
        sum += matrix[row][col];
    }
}

3. 数据对齐

• 对象大小尽量为2^n字节
• 使用@Contended注解避免伪共享（Java 8+）
• modelscope.cn/learn/71489
  modelscope.cn/learn/71488
  modelscope.cn/learn/71485
  modelscope.cn/learn/71484
  modelscope.cn/learn/71482
  modelscope.cn/learn/71480
  modelscope.cn/learn/71478
  modelscope.cn/learn/71476
  modelscope.cn/learn/71474
  modelscope.cn/learn/71472
  modelscope.cn/learn/71470
  modelscope.cn/learn/71469
  modelscope.cn/learn/71466
  modelscope.cn/learn/71465
  modelscope.cn/learn/71462

4. 对象复用

• 避免频繁创建小对象
• 使用对象池或线程局部变量

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复合优化策略

循环展开+内存预取

final int CHUNK = 4;
for (int i = 0; i < array.length; i += CHUNK) {
    // 手动预取下个块
    if (i + CHUNK < array.length) {
        Prefetch.access(array, i + CHUNK);
    }
    
    // 展开处理当前块
    sum += array[i];
    sum += array[i+1];
    sum += array[i+2];
    sum += array[i+3];
}

工具辅助

• 使用JMH进行微观基准测试
• 通过JITWatch分析热点代码
• 检查-XX:+PrintAssembly输出的汇编指令

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注意事项

• 优先使用System.arraycopy()而非手动循环拷贝
• 对于边界检查，JVM会优化简单循环的边界检查
• 避免在循环内调用length方法（缓存到局部变量）
• 考虑使用Arrays.fill()等内置优化方法