栈上分配
x.1 简介
java虚拟机提供的一项优化技术。
基本思想即：对于那些线程私有的对象（这里指不可能被其他线程访问的对象），可以将他们打散分配在栈上，而不是分配在堆上。
好处：可以在函数调用结束后自行销毁，而不需要垃圾回收器的介入，从而提高系统的性能。
x.2 实现
技术基础是进行逃逸分析。逃逸分析的目的是判断对象的作用域是否有可能逃逸出函数体。
private static User u;
public static void alloc(){
u = new User();
u.id = 7;
u.name = "分配内存";
}对象User u 是类的成员变量，该字段有可能被任何线程访问，因此属于逃逸对象。
public static void alloc(){
User u = new User();
u.id = 7;
u.name = "分配内存";
}此时，对象User以局部变量的形式存在，且该对象并没有被alloc()函数返回，或者出现任何形式的公开。属于并未发生逃逸，此种情况下，虚拟机就有可能将User分配在栈上，而不在堆上。
再举示例分析：
public class OnStackTest {
public static class User{
public int id=0;
public String name="";
}
public static void alloc(){
User u = new User();
u.id = 7;
u.name = "fpnc";
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException{
long b=System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<100000000;i++){
alloc();
}
long e=System.currentTimeMillis();
System.out.println(e-b);
}
}上述代码在主函数中进行了1亿次alloc()调用来创建对象，由于这个User对象实例需要占据约16字节的空间，因此，累计分配空间将近1.5GB。如果堆内存的空间小于这个值，就必然会发生GC。
应用如下参数运行上述代码：
-server -Xmx10m -Xms10m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:-UseTLAB -XX:+EliminateAllocations
这里使用参数-server执行程序，因为在Server模式下，才可以启用逃逸分析。参数-
XX:+DoEscapeAnalysis启用逃逸分析，-Xmx10m指定了堆空间最大为10MB。显然,
如果对象在堆上分配，必然会引起大量的GC。如果GC真的发生了，参数-XX:+PrintGC
将打印GC日志。参数-XX:+ EliminateAllocations开启了标量替换(默认打开)，允许
将对象打散分配在栈上，比如对象拥有id和name两个字段,那么这两个字段将会被视为
两个独立的局部变量进行分配。参数-XX:-UseTLAB关闭了TLAB。
TLAB Thread Local Allocation Buffer 线程本地分配缓存 一个线程专用的内存分配区域，为了加速对象分配 每一个线程，都会产生一个TLAB，该线程独享的工作区域 每一个线程，都会默认使用TLAB区域 TLAB用来避免多线程冲突问题，提高对象分配效率 内存大小 TLAB空间一般不会太大 eden区放不下，优先，分配到TLAB区 TLAB区也放不下，会直接分配在堆上 JVM JVM中，创建对象的时候 TLAB区域，可以提高对象的创建效率
x.3实战环节
未修改jvm参数，程序执行后，完整的输出如下:
看起来没什么问题，接着按如下操作修改这次项目的jvm参数，加上
-server -Xmx10m -Xms10m -XX:+DoEscapeAnalysis -XX:+PrintGC -XX:-UseTLAB -XX:+EliminateAllocations
?结果如下：
然鹅我加上我们的jvm参数，发现竟然耗时相同而且进行了两次GC，说好的优化呢？
这里不得不说所使用的idea2021.2版，默认jvm的部分参数： -Xmx750m -XX:ReservedCodeCacheSize=512m（idea的缓存大小） ?-Xms128m -XX:+UseG1GC
?控制变量法不能忽略呀，再次修改参数为 -Xmx10m -Xms10m?-XX:+PrintGC -XX:-UseTLAB
?
?可以明显看到，优化的效果还是不错的。