JRE 23在CPU密集无堆场景下性能提升的原因探究

测试代码 #

以下是用于性能测试的纯CPU密集型代码，仅针对double类型执行大量计算，单线程且不使用堆内存：

public class PerfTestSampleJ {
    private static final int MEASURE_COUNT = 5;
    private static final int ITERATIONS = 100_000_000;

    public static void main(String[] args) {
        var minTime = Long.MAX_VALUE;
        for (int i = 1; i <= MEASURE_COUNT; i++) {
            long start = System.nanoTime();
            double pi = calculatePi(ITERATIONS);
            long time = System.nanoTime() - start;
            System.out.printf("Iteration %2d took %8.3f ms%n", i, time / 1e6);
            if (time < minTime) {
                minTime = time;
            }
            if (Math.abs(pi - Math.PI) > 1e-14)
                throw new AssertionError(pi + " (" + (pi - Math.PI) + ")");
        }
        System.out.printf("Minimum time taken: %8.3f ms%n", minTime / 1e6);
    }

    private static double calculatePi(int iterations) {
        double pi = 0.0;
        double numerator = 4.0;
        for (int i = 1; i <= iterations; i++) {
            double n = i * 2.0;
            double denominator = n * (n + 1) * (n + 2);
            pi += numerator / denominator;
            numerator = -numerator;
        }
        return 3 + pi;
    }
}

测试结果 #

使用同一编译后的类文件，对比JRE 21与JRE 23的运行结果：

# JRE 21.0.5运行结果
/usr/lib/jvm/jdk-21.0.5-oracle-x64/bin/java PerfTestSampleJ
Iteration  1 took  801.058 ms
Iteration  2 took  798.392 ms
Iteration  3 took  414.688 ms
Iteration  4 took  413.959 ms
Iteration  5 took  416.867 ms
Minimum time taken:  413.959 ms

# JRE 23.0.1运行结果
/usr/lib/jvm/jdk-23.0.1-oracle-x64/bin/java PerfTestSampleJ
Iteration  1 took  193.654 ms
Iteration  2 took  186.790 ms
Iteration  3 took  102.963 ms
Iteration  4 took  103.226 ms
Iteration  5 took  102.869 ms
Minimum time taken:  102.869 ms

测试背景 #

每次运行的前2次迭代为预热阶段，从第3次迭代起性能达到最优。对比可知JRE 23的运行速度远快于JRE 21，但查阅JRE 23发布说明，仅发现垃圾收集器相关性能优化，而本测试未使用堆内存，该优化与此无关。

补充测试环境：基于Ubuntu Linux x64平台的i7处理器，使用Temurin版本也得到相同结果；在Windows x64平台测试Oracle JRE 22与23时，也呈现类似性能差异，说明性能提升发生在JRE 22到23的版本迭代中。

性能提升的可能原因 #

针对这个纯浮点计算场景，JRE 23中以下几类改动最可能导致性能提升：

• JIT编译器的浮点优化增强
  HotSpot的C2编译器在JRE 23中做了多项针对浮点计算的优化：

  • 循环自动向量化优化：编译器对calculatePi中的循环进行了更高效的向量化处理，将批量double运算打包到SIMD指令（如AVX-2/AVX-512）中执行，大幅提升计算吞吐量，这是此类场景性能提升的核心原因。
  • 冗余计算消除与常量折叠：对循环内的n = i * 2.0、n + 1等表达式做了更彻底的优化，减少不必要的浮点操作步骤。
  • 寄存器分配优化：改进了浮点寄存器的分配策略，减少循环内的寄存器溢出和重新加载操作，降低内存访问开销。

• 底层浮点指令生成优化
  JRE 23针对x86/AMD64平台调整了部分浮点运算的指令生成逻辑，比如优化除法、加法的指令序列，更好匹配现代CPU的微架构特性，提升单指令执行效率。

• JIT编译触发策略调整
  JRE 23可能微调了C2编译器的编译触发阈值，让calculatePi方法更快进入完全优化状态，但从测试结果看，第3次迭代已稳定，该因素影响相对较小。

这类优化通常不会在发布说明中单独详细列出，而是包含在"HotSpot编译器改进"这类概括性条目下。可以通过添加-XX:+PrintCompilation参数观察JIT编译细节，或使用-XX:+PrintAssembly查看生成的机器码，确认是否有向量化指令生成。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者k314159