要了解逃逸分析背后的基本原理，我们先来看下这段有问题的C代码——当然这个是没法用Java来写的：
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这段C代码在栈上创建了一个int类型的变量，然后把它的指针作为函数的返回值返回了。这样做是有问题的，因为当gettheint()函数返回的时候，int所在的栈帧就已经被销毁了，后面你再去访问这个地址的话，就不知道里面存储的到底是什么了。
Java平台设计的一个主要目标就是要消除这种类型的bug。从设计上，JVM就不具备这种低级的“根据位置索引来读内存”的能力。这类操作对应的Java字节码是putfield和getfield。
来看下这段Java代码：
这段代码创建了一亿对随机大小的矩形，并去计算有多少对是大小一样的。每次迭代都会创建一对新的矩形。你可能会认为main方法里会创建2亿个Rect对象：一亿个r1，一亿个r2。
不过，如果某个对象只是在方法内部创建并使用的话——也就是说，它不会传递到另一个方法中或者作为返回值返回——那么运行时程序就还能做得更聪明一些。你可以说这个对象是没有逃逸出去的，因此运行时（其实就是JIT编译器）做的这个分析又叫做逃逸分析。
如果一个对象没有逃逸出去，那也就是说JVM可以针对这个对象做一些类似“栈自动分配”的事情。在这个例子当中，这个对象不会从堆上分配空间，因此它也不需要垃圾回收器来回收。一旦使用这个“栈分配（stack-allocated）”对象的方法返回了，这个对象所占用的内存也就自动被释放掉了。
事实上，HotSpot VM的C2编译器做的事情要比栈分配要复杂得多。我们现在就来看一下。
在HotSpot VM的源码中，可以看到逃逸分析系统是如何对对象的使用进行分类的：
第一类说明这个对象可以用标量来代替。这种分配消除技术叫标量替换（scalar replacement）。这意味着这个对象会被拆解成它的构成字段，这就相当于分配对象的操作变成了在方法内部创建多个局部变量。完成这个之后，另一项HotSpot VM的JIT技术会参与进来，它会将这些字段（事实上已经是局部变量了）存储到CPU的寄存器中（如果有必要就存储在栈上）。
Java平台的主要挑战是执行模型非常复杂。在上述例子中，如果只看源代码，你会认为r1对象是不会逃逸出main方法外的，但r2会作为参数传给r1的sameArea方法，因此它逃逸出了main方法外。
根据上面的分类，乍一看的话r1应该归类为NoEscape，而r2应该归为ArgEscape；不过这个结论是错误的，原因有几点。
第一，回想一下，Java中的方法调用最终会通过编译器替换为字节码invoke。它会把调用目标（也就是接收对象，注：即要调用的对象）和入参填充到栈中，然后查找到这个方法，再分发给它（也就是执行这个方法）。
这意味着接收对象也被传入了调用的方法中（它就是调用的方法里的this对象）。因此接收对象也逃逸出了当前域；在这个例子中，这意味着如果逃逸分析分析完这段Java代码，r1和r2都会归类为ArgEscape。
如果就只是这样的话，那么分配消除的使用场景就很有限了。所幸的是，HotSpot VM能做得更好。我们来仔细看一下它的字节码，看看能发现什么。
sameArea()方法很小（只有17个字节的字节码），在本例中也会被频繁调用，因此它是方法内联（method inlined）的一个理想对象。
这个方法又调用了两次area()方法（这个也是可以内联的）:
通过JITWatch或者PrintCompilation可以看到，area()方法的调用的确被内联进了调用方sameArea()方法里，而sameArea()又被内联到了main()方法的循环体中。JITWatch为内联方法提供了一个很方便的图形化展示（如图一所示）。
请记住Java HotSpot VM的JIT编译器的优化顺序也是很重要的。方法内联是最早的优化，也被称为网关优化（gateway optimization），因为它首先把相关联的代码都聚合在了一起，为其它优化打开了大门。http://dalian.huodong.dqccc.com/exposition/detail-2237268.html
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现在sameArea()方法和area()方法都被内联进来了，方法域的问题不复存在，所有的变量都只在main方法的作用域内了。也就是说逃逸分析不会再把r1和r2视作ArgEscape类型：方法内联之后，它们现在都被归类为NoEscape。
这个结果看起来可能有悖常理，不过你需要记住的是JIT编译器并不是通过原始代码来进行优化的。如果不知道这点，就搞不清楚哪些情况能够进行逃逸分析。
前面的例子中，这些对象的分配都不会在堆上进行了，会把它们的字段拆解成独立的值。寄存器分配器通常会把拆解出来的字段直接放到寄存器中，不过如果没有足够可用的寄存器，那剩下的字段会被存储到栈上。这种情况被称为栈溢出（stack spill，注：和stack overflow不同）。
在逃逸分析开启和关闭的模式下分别运行这个程序，再观察下GC的活动，你就能看到密集循环中堆分配消除的巨大威力。
在现代JVM中逃逸分析是默认开启的，得通过JVM参数-XX:-DoEscapeAnalysis来关掉它。
下面是开启了逃逸分析之后的GC日志（一些细节删除了）：
从日志中可以看到根本没有发生GC事件——只是在进程退出时往日志里记录了下堆的摘要信息。如果再看下关闭逃逸分析后的运行日志，情况就截然不同了：
这里可以很清楚地看到，由于Eden区空间满了，导致了内存分配失败、需要进行垃圾回收，因此触发了GC事件。
逃逸分析是Java HotSpot VM引入的一项非常有用的升级。这项功能仍在开发阶段时，实际测试中它带来的性能提升就有3%到6%。
对于那些对平台特性的实现过程和原理感兴趣的开发人员来说，逃逸分析有个很有意思的特点：这项特性依赖于其它优化（自动内联），不然用处不大。
