Уже давно определённые вещи из мира функционального программирования всё сильнее проникают в нефункциональные языки. Может показаться странным, что в Java смогли интегрировать лямбда-выражения, а вот оптимизацию хвостовой рекурсии (преобразование рекурсии в эквивалентный цикл) до сих пор не сделали, хотя она гораздо проще. Почему её нет?
Попробуем разобраться с причинами и посмотрим, что можно сделать своими руками.
В первую очередь, пример. Предлагаю не мучить в этот раз несчастный факториал и использовать другую функцию:
Это рекурсивный способ сложения 2-х целых чисел. Он подходит под определение хвостовой рекурсии: за каждым рекурсивным вызовом непосредственно следует операция
Далее возможны различные стилистические вариации, но в целом код после ручной оптимизации станет таким (можно и красивее, многословность тут лишь для ясности):
Сразу становится очевидным минус ручной оптимизации хвостовой рекурсии: код становится страшнее, особенно если рекурсивных вызовов более одного. Очень хочется, чтобы оптимизация производилась автоматически.
И всё было бы хорошо, но есть одно НО: оптимизация ломает семантику выполнения программы. Всё потому, что в Java в любой точке кода доступна информация о стэке вызовов. И если в случае инлайна методов JIT ещё способен сам всё разрулить, то при замене рекурсивного вызова на
Это неприятно и говорит о том, что, скорее всего, этой оптимизации в Java мы не увидим.
Чтобы продолжить исследование, смиримся с тем, что из stacktrace пропадут несколько строк. Предположим, что выигрыш по быстродействию (или красоте кода) важнее. Определим другие факторы, которые могут помешать оптимизации:
Есть минимум 2 проверенных способа модифицировать байткод Java-классов:
Я выбрал второй вариант и написал простенький Java Agent, оптимизирующий хвостовую рекурсию. Он сможет провести оптимизацию только при выше описанных условиях:
Для нетерпеливых ссылка на github: github.com/ibessonov/java-tailrec-agent.
Там настроенный IDEA проект, в котором есть примеры, чтобы с ними поиграться. А для терпеливых — небольшое пояснение на примере.
Проверка модификаторов доступа в отдельных пояснениях не нуждается в силу очевидности её реализации. Поэтому опустим её и перейдём к рассмотрению типичного метода и проследим, что с ним происходит:
После компиляции метод будет выглядеть следующим образом (упрощено для читаемости, часть информации намеренно опущена):
Каждый метод содержит в себе массив описаний
Далее нужно найти все инструкции
Найденный
Для нестатических методов встаёт одна интересная проблема: метод вызывается на объекте, который, вообще говоря, не обязан совпадать с
Я же поступил лениво и уже вычисленное значение нужного класса сохранил вместо текущего
Помимо простых тестов я пробовал подключить агент к существующим приложениям. В Tomcat не нашлось ни одного метода, в котором можно было бы произвести оптимизацию. В IntelliJ IDEA таких методов нашлось не меньше десятка, но при этом приложение аварийно завершило свою работу. Учитывая наличие нескольких агентов и сложную логику работы загрузчиков классов в IDEA, я не рискну говорить, что пошло не так.
В результате написан инструмент, производящий оптимизацию хвостовой рекурсии во всех методах, где это возможно сделать без нарушения семантики (за исключением модификации стэка вызовов). Из очевидных минусов можно отметить усложнение отладки. С другой стороны, отладку всегда можно произвести и при выключенном агенте.
Стоит ли им где-то пользоваться — решать только вам.
Попробуем разобраться с причинами и посмотрим, что можно сделать своими руками.
В первую очередь, пример. Предлагаю не мучить в этот раз несчастный факториал и использовать другую функцию:
static int add(int x, int y) {
if (y == 0) return x;
return add(x ^ y, (x & y) << 1);
}
Это рекурсивный способ сложения 2-х целых чисел. Он подходит под определение хвостовой рекурсии: за каждым рекурсивным вызовом непосредственно следует операция
return
. Оптимизация заключается в том, чтобы при рекурсивном вызове не создавать новый кадр стэка, а переиспользовать текущий. Для этого нужно новые параметры положить на место старых и выполнить безусловный переход на первую инструкцию метода. В псевдокоде это будет выглядеть так:static int add(int x, int y) {
start: {
if (y == 0) return x;
(x, y) = (x ^ y, (x & y) << 1);
goto start;
}
}
Далее возможны различные стилистические вариации, но в целом код после ручной оптимизации станет таким (можно и красивее, многословность тут лишь для ясности):
static int add(int x, int y) {
while (true) {
if (y == 0) return x;
int _x = x ^ y;
int _y = (x & y) << 1;
x = _x;
y = _y;
}
}
Сразу становится очевидным минус ручной оптимизации хвостовой рекурсии: код становится страшнее, особенно если рекурсивных вызовов более одного. Очень хочется, чтобы оптимизация производилась автоматически.
И всё было бы хорошо, но есть одно НО: оптимизация ломает семантику выполнения программы. Всё потому, что в Java в любой точке кода доступна информация о стэке вызовов. И если в случае инлайна методов JIT ещё способен сам всё разрулить, то при замене рекурсивного вызова на
GOTO
мы теряем множество кадров стэка с информацией о точках входа, которая должна у нас быть по спецификации.Это неприятно и говорит о том, что, скорее всего, этой оптимизации в Java мы не увидим.
Чтобы продолжить исследование, смиримся с тем, что из stacktrace пропадут несколько строк. Предположим, что выигрыш по быстродействию (или красоте кода) важнее. Определим другие факторы, которые могут помешать оптимизации:
- полиморфизм:
для того, чтобы осуществитьGOTO
, нужно точно знать, что по факту должен вызываться тот же метод. Это требование выполнено для:
— статических методов;
— приватных методов;
— методовfinal
классов;
— явных вызововinvokespecial
. Данный вариант не может быть создан компилятором из исходного Java кода, так какinvokespecial
доступен только для вызова методов суперкласса.
- исключения:
если вдруг рекурсивный вызов происходит внутриtry
блока, то мы не можем просто так взять и передать управление инструкции вне этого самого блока. Вот пример:
static int f(boolean shouldThrow) { if (shouldThrow) throw new RuntimeException(); try { f(!shouldThrow); } catch (Exception e) { } return -1; }
Вызовf(false)
должен возвратить -1, но если сделатьGOTO
в месте рекурсивного вызова, то мы получимRuntimeException
, а это явно отличается от того, что должно происходить при корректной оптимизации.
Есть минимум 2 проверенных способа модифицировать байткод Java-классов:
- препроцессор — встраивается в компилятор, изменения байткода попадут в class файлы;
- инструментатор — встраивается в
ClassLoader
, изменения будут видны только в рантайме.
Я выбрал второй вариант и написал простенький Java Agent, оптимизирующий хвостовую рекурсию. Он сможет провести оптимизацию только при выше описанных условиях:
static method
/final method
/final class
;- рекурсивные вызовы находятся вне
try
блоков.
Для нетерпеливых ссылка на github: github.com/ibessonov/java-tailrec-agent.
Там настроенный IDEA проект, в котором есть примеры, чтобы с ними поиграться. А для терпеливых — небольшое пояснение на примере.
Проверка модификаторов доступа в отдельных пояснениях не нуждается в силу очевидности её реализации. Поэтому опустим её и перейдём к рассмотрению типичного метода и проследим, что с ним происходит:
static int gcd(int n, int m) {
try {
if (m == 0) return n;
} catch (Throwable t) {
// do nothing
}
return gcd(m, n % m);
}
После компиляции метод будет выглядеть следующим образом (упрощено для читаемости, часть информации намеренно опущена):
static gcd(II)I
TRYCATCHBLOCK TryBlockStart TryBlockEnd CatchBlockStart java/lang/Throwable
TryBlockStart:
ILOAD 1
IFNE ElseBlock
ILOAD 0
TryBlockEnd:
IRETURN
CatchBlockStart:
ASTORE 2 // сохранение исключения во временную переменную - дефолтный пустой обработчик
ElseBlock:
ILOAD 1
ILOAD 0
ILOAD 1
IREM
INVOKESTATIC Main.gcd(II)I
IRETURN
Каждый метод содержит в себе массив описаний
try
блоков. У каждого описания есть 4 составляющих: метка начала блока, метка конца блока, метка обработчика исключения и дескриптор класса исключения. Эта информация позволяет нам однозначно определить инструкции, находящиеся внутри try
блоков, и не производить для них оптимизацию.Далее нужно найти все инструкции
INVOKE*
с дескриптором метода, совпадающим с самим методом (в данном случае ищется дескриптор gcd(II)I
метода класса Main
), за которыми непосредственно находится инструкция типа RETURN
.Найденный
INVOKESTATIC
надо преобразовать из вызова в безусловный переход. Известно, что в момент вызова на стэке находятся все параметры. Для статических методов всё просто, нужно сохранить эти параметры обратно в локальные переменные и сделать безусловный переход в самое начало:static gcd(II)I
TRYCATCHBLOCK TryBlockStart TryBlockEnd CatchBlockStart java/lang/Throwable
StartLabel:
TryBlockStart:
ILOAD 1
IFNE ElseBlock
ILOAD 0
TryBlockEnd:
IRETURN
CatchBlockStart:
ASTORE 2
ElseBlock:
ILOAD 1
ILOAD 0
ILOAD 1
IREM
ISTORE 1
ISTORE 0
GOTO StartLabel
Для нестатических методов встаёт одна интересная проблема: метод вызывается на объекте, который, вообще говоря, не обязан совпадать с
this
. Технически возможно найти в байткоде место вычисления этого объекта и проводить оптимизацию только тогда, когда это вычисление равно ALOAD 0
.Я же поступил лениво и уже вычисленное значение нужного класса сохранил вместо текущего
this
(сделав ASTORE 0
). Как ни странно, такой подход работает, но я, в силу недостаточности знаний, не могу гарантировать, что JIT в этой ситуации будет вести себя корректно. Хотел бы узнать ответ в комментариях — есть ли тут какие-нибудь риски.Помимо простых тестов я пробовал подключить агент к существующим приложениям. В Tomcat не нашлось ни одного метода, в котором можно было бы произвести оптимизацию. В IntelliJ IDEA таких методов нашлось не меньше десятка, но при этом приложение аварийно завершило свою работу. Учитывая наличие нескольких агентов и сложную логику работы загрузчиков классов в IDEA, я не рискну говорить, что пошло не так.
В результате написан инструмент, производящий оптимизацию хвостовой рекурсии во всех методах, где это возможно сделать без нарушения семантики (за исключением модификации стэка вызовов). Из очевидных минусов можно отметить усложнение отладки. С другой стороны, отладку всегда можно произвести и при выключенном агенте.
Стоит ли им где-то пользоваться — решать только вам.