逃逸分析（Escape Analysis）是一种静态程序分析技术，主要用于判定对象的可见范围（Visibility）与生命周期（Lifetime）。该技术是现代即时编译器实现局部化优化、提升内存使用效率、降低同步成本的基础。
通俗来说，逃逸分析的核心在于回答这样一个问题：某个对象是否可能“逃逸”出它所创建的方法或线程作用域？
逃逸分析的结果通常分为三种情形。
1）未逃逸（No Escape）：对象完全局限在当前方法内，既未作为返回值，也未传递到其他线程或方法。
2）方法逃逸（Method Escape）：对象作为参数传递到其他方法中，虽然不一定跨线程访问，但由于编译器无法确定外部方法的副作用，因此仍视为潜在逃逸。
3）线程逃逸（Thread Escape）：对象的引用被赋值给共享变量，或作为任务传递给其他线程。这类对象无法进行逃逸相关优化，必须保留其线程安全保障。
下面代码的是对象未逃逸的例子：
// add方法中创建了一个名为NonEscapeObject的对象。
// 这个对象仅在add方法中使用，用于计算两个整数的和。
// 这个对象没有作为方法的返回值、赋值给全局变量或作为参数传递给其他方法。
// 因此它被认为是未逃逸的。
int add(int a, int b) {
NonEscapeObject o = new NonEscapeObject(a, b);
return obj.getX() + obj.getY();
}
class NonEscapeObject {
private int x;
private int y;
}
基于逃逸分析的信息，即时编译器可以执行一些优化，例如同步锁消除（Synchronization Elimination）、标量替换（Scalar Replacement）和栈上分配（Stack allcotion）。
同步锁消除
线程同步是一个相对耗时的过程，如果逃逸分析能确定一个共享变量不会逃出线程，无法被其他线程访问，那这个共享变量的读写肯定就不会有竞争，对这个变量实施的同步措施也就可以消除掉。
// 由于obj没有逃逸出doSomething()方法的范围，编译器可以进行逃逸分析并确定该对象不会被其他线程访问。
// 在逃逸分析确定obj对象不会逃逸的情况下，编译器可以消除对该对象的同步锁操作。
void doSomething() {
Object obj = new Object();
synchronized (obj) {
// 对obj进行一些操作
// ...
}
}
标量替换
标量（scalar）是指一个无法再分解成更小的数据的数据。Java 中的基本数据类型就是标量。相对的Java 中的对象就是聚合量（Aggregate），因为它可以分解成其他聚合量和标量。
如果经过逃逸分析，发现一个对象并没有逃逸出方法和线程，那么就可以将这个对象视为一组标量值。这样，Java虚拟机就可以将这个对象的所有字段视为局部变量，从而在栈上分配这些局部变量，而不是在堆上分配整个对象，这样可以减少堆内存的占用。
void test() {
Point point = new Point(1,2);
System.out.println("point.x" + point.x + ";point.y" + point.y);
}
class Point {
private int x;
private int y;
}
假设有一个Point对象，包含x和y两个字段。如果经过逃逸分析，发现这个Point对象并没有逃逸出方法，那么Java虚拟机就可以将这个Point对象视为两个独立的标量值x和y，然后在栈上分配这两个值，而不是在堆上分配整个Point对象。
void test() {
int x = 1;
int y = 2;
System.out.println("point.x = " + x + "; point.y=" + y);
}
栈上分配
Java的对象是在堆上分配的，Java虚拟机对堆内存的垃圾对象回收是一个耗时的过程。在一般应用中，不会逃逸的局部对象所占的比例很大，如果能使用栈上分配，那大量的对象就会随着方法的结束而自动销毁，垃圾收集系统的压力将会小很多。
虽然逃逸分析理论上支持将非逃逸对象直接分配到栈上，从而避免堆内存开销与垃圾回收成本，但如HotSpot虚拟机并未真正实现物理意义上的栈上分配。原因在于：在支持线程抢占、嵌套调用、异常恢复与栈帧迁移（如逃逸到堆）等复杂运行时语义的情况下，栈上对象生命周期管理的正确性将变得异常困难，容易引发并发可见性等问题。因此，Hotspot虚拟机并没有进行实际的栈上分配，而是使用了标量替换这一技术。
尽管逃逸分析为即时编译器带来了多种激进优化的可能，但它本身也是一项计算复杂度较高的静态分析技术。在分析过程中，编译器需要对对象的引用路径进行全程追踪，判断其是否会被其他线程访问、是否会通过方法返回或赋值跨出当前作用域。特别是在存在复杂控制流、间接调用或反射的情况下，分析准确性与代价都将急剧上升。
这种计算成本并非微不足道：在代码编译时长与运行时性能收益之间，并不总是呈现出正向关系。在某些边缘场景中，逃逸分析所带来的优化甚至可能因分析开销过大、代码形态不佳（例如过度拆箱、短生命周期对象）而无法收回性能投入。因此，Java虚拟机会采用热点代码触发机制，仅对高频路径进行逃逸分析，以期在收益与成本之间实现动态平衡。
虽然这项技术并不十分成熟，但是它也是即时编译器优化技术中一个十分重要的手段。
未完待续
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