public static StringBuffer craeteStringBuffer(String s1, String s2) {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append(s1);
sb.append(s2);
return sb;
}
StringBuffer sb是一個方法內部變量，上述代碼中直接將sb返回，這樣這個StringBuffer有可能被其他方法所改變，這樣它的作用域就不只是在方法內部，雖然它是一個局部變量，稱其逃逸到了方法外部。甚至還有可能被外部線程訪問到，譬如賦值給類變量或可以在其他線程中訪問的實例變量，稱爲線程逃逸。
上述代碼如果想要StringBuffer sb不逃出方法，可以這樣寫：
public static String createStringBuffer(String s1, String s2) {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append(s1);
sb.append(s2);
return sb.toString();
}
使用逃逸分析，編譯器可以對代碼做如下優化：
一、同步省略。如果一個對象被發現只能從一個線程被訪問到，那麼對於這個對象的操作可以不考慮同步。
二、將堆分配轉化爲棧分配。如果一個對象在子程序中被分配，要使指向該對象的指針永遠不會逃逸，對象可能是棧分配的候選，而不是堆分配。
三、分離對象或標量替換。有的對象可能不需要作爲一個連續的內存結構存在也可以被訪問到，那麼對象的部分（或全部）可以不存儲在內存，而是存儲在CPU寄存器中。
上面的關於同步省略的內容，我在《深入理解多線程（五）—— Java虛擬機的鎖優化技術》中有介紹過，即鎖優化中的鎖消除技術，依賴的也是逃逸分析技術。
本文，主要來介紹逃逸分析的第二個用途：將堆分配轉化爲棧分配。
其實，以上三種優化中，棧上內存分配其實是依靠標量替換來實現的。由於不是本文重點，這裏就不展開介紹了。如果大家感興趣，我後面專門出一篇文章，全面介紹下逃逸分析。
在Java代碼運行時，通過JVM參數可指定是否開啓逃逸分析，
-XX:+DoEscapeAnalysis ： 表示開啓逃逸分析
-XX:-DoEscapeAnalysis ： 表示關閉逃逸分析
從jdk 1.7開始已經默認開始逃逸分析，如需關閉，需要指定-XX:-DoEscapeAnalysis
對象的棧上內存分配
我們知道，在一般情況下，對象和數組元素的內存分配是在堆內存上進行的。但是隨着JIT編譯器的日漸成熟，很多優化使這種分配策略並不絕對。JIT編譯器就可以在編譯期間根據逃逸分析的結果，來決定是否可以將對象的內存分配從堆轉化爲棧。
我們來看以下代碼：
public static void main(String[] args) {
long a1 = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
alloc();
}
// 查看執行時間
long a2 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("cost " + (a2 - a1) + " ms");
// 爲了方便查看堆內存中對象個數，線程sleep
try {
Thread.sleep(100000);
} catch (InterruptedException e1) {
e1.printStackTrace();
}
}
private static void alloc() {
User user = new User();
}
static class User {
}
其實代碼內容很簡單，就是使用for循環，在代碼中創建100萬個User對象。
我們在alloc方法中定義了User對象，但是並沒有在方法外部引用他。也就是說，這個對象並不會逃逸到alloc外部。經過JIT的逃逸分析之後，就可以對其內存分配進行優化。
-Xmx4G -Xms4G -XX:-DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
在程序打印出 cost XX ms 後，代碼運行結束之前，我們使用[jmap][1]命令，來查看下當前堆內存中有多少個User對象：
➜ ~ jps
2809 StackAllocTest
2810 Jps
➜ ~ jmap -histo 2809
num #instances #bytes class name
----------------------------------------------
1: 524 87282184 [I
2: 1000000 16000000 StackAllocTest$User
3: 6806 2093136 [B
4: 8006 1320872 [C
5: 4188 100512 java.lang.String
6: 581 66304 java.lang.Class
開啓逃逸分析後：
-Xmx4G -Xms4G -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGCDetails -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
➜ ~ jps
2809 StackAllocTest
2810 Jps
➜ ~ jmap -histo 2809
num #instances #bytes class name
----------------------------------------------
1: 524 87282184 [I
2: 1000000 16000000 StackAllocTest$User
3: 6806 2093136 [B
4: 8006 1320872 [C
5: 4188 100512 java.lang.String
6: 581 66304 java.lang.Class
從以上打印結果中可以發現，開啓了逃逸分析之後（-XX:+DoEscapeAnalysis），在堆內存中只有8萬多個StackAllocTest$User對象。也就是說在經過JIT優化之後，堆內存中分配的對象數量，從100萬降到了8萬。
除了以上通過jmap驗證對象個數的方法以外，讀者還可以嘗試將堆內存調小，然後執行以上代碼，根據GC的次數來分析，也能發現，開啓了逃逸分析之後，在運行期間，GC次數會明顯減少。正是因爲很多堆上分配被優化成了棧上分配，所以GC次數有了明顯的減少。
總結
所以，如果以後再有人問你：是不是所有的對象和數組都會在堆內存分配空間？
那麼你可以告訴他：不一定，隨着JIT編譯器的發展，在編譯期間，如果JIT經過逃逸分析，發現有些對象沒有逃逸出方法，那麼有可能堆內存分配會被優化成棧內存分配。但是這也並不是絕對的。就像我們前面看到的一樣，在開啓逃逸分析之後，也並不是所有User對象都沒有在堆上分配。
關於逃逸分析的論文在1999年就已經發表了，但直到JDK 1.6纔有實現，而且這項技術到如今也並不是十分成熟的。
其根本原因就是無法保證逃逸分析的性能消耗一定能高於他的消耗。雖然經過逃逸分析可以做標量替換、棧上分配、和鎖消除。但是逃逸分析自身也是需要進行一系列複雜的分析的，這其實也是一個相對耗時的過程。
一個極端的例子，就是經過逃逸分析之後，發現沒有一個對象是不逃逸的。那這個逃逸分析的過程就白白浪費掉了。
雖然這項技術並不十分成熟，但是他也是即時編譯器優化技術中一個十分重要的手段。
變量在內部創建在內部消失 就是線程安全的