我尝试了一个使用默认原型的JMH:我还添加了一个基于Runemoro解释的优化版本。

@State(Scope.Benchmark)
@Warmup(iterations = 2)
@Fork(1)
@Measurement(iterations = 10)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
//@BenchmarkMode({ Mode.All })
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public class MyBenchmark {
  @Param({ "100", "1000", "1000000000" })
  private int size;

  @Benchmark
  public int two_square_i() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      n += 2 * (i * i);
    }
    return n;
  }

  @Benchmark
  public int square_i_two() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      n += i * i;
    }
    return 2*n;
  }

  @Benchmark
  public int two_i_() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
      n += 2 * i * i;
    }
    return n;
  }
}

结果如下:

Benchmark                           (size)  Mode  Samples          Score   Score error  Units
o.s.MyBenchmark.square_i_two           100  avgt       10         58,062         1,410  ns/op
o.s.MyBenchmark.square_i_two          1000  avgt       10        547,393        12,851  ns/op
o.s.MyBenchmark.square_i_two    1000000000  avgt       10  540343681,267  16795210,324  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_i_                 100  avgt       10         87,491         2,004  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_i_                1000  avgt       10       1015,388        30,313  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_i_          1000000000  avgt       10  967100076,600  24929570,556  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_square_i           100  avgt       10         70,715         2,107  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_square_i          1000  avgt       10        686,977        24,613  ns/op
o.s.MyBenchmark.two_square_i    1000000000  avgt       10  652736811,450  27015580,488  ns/op

在我的个人电脑上(酷睿i7 860 -除了在我的智能手机上阅读之外，它什么都没做):

N += i*i则N *2优先 2 * (i * i)是第二。

JVM的优化方式显然与人类不同(根据Runemoro的回答)。

现在，读取字节码:javap -c -v ./target/classes/org/sample/MyBenchmark.class

2*(i*i)(左)和2*i*i(右)的区别:https://www.diffchecker.com/cvSFppWI 2*(i*i)与优化版本的区别:https://www.diffchecker.com/I1XFu5dP

我不是字节码方面的专家，但我们在imul之前使用iload_2:这可能是你得到区别的地方:我可以假设JVM优化读取I两次(I已经在这里，不需要再次加载它)，而在2* I * I中它不能。

字节码:https://cs.nyu.edu/courses/fall00/V22.0201-001/jvm2.html 字节码查看器:https://github.com/Konloch/bytecode-viewer

在我的JDK (Windows 10 64位，1.8.0_65-b17)上，我可以复制并解释:

public static void main(String[] args) {
    int repeat = 10;
    long A = 0;
    long B = 0;
    for (int i = 0; i < repeat; i++) {
        A += test();
        B += testB();
    }

    System.out.println(A / repeat + " ms");
    System.out.println(B / repeat + " ms");
}


private static long test() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        n += multi(i);
    }
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += multi(i);
    }
    long ms = (System.currentTimeMillis() - startTime);
    System.out.println(ms + " ms A " + n);
    return ms;
}


private static long testB() {
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        n += multiB(i);
    }
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += multiB(i);
    }
    long ms = (System.currentTimeMillis() - startTime);
    System.out.println(ms + " ms B " + n);
    return ms;
}

private static int multiB(int i) {
    return 2 * (i * i);
}

private static int multi(int i) {
    return 2 * i * i;
}

输出:

...
405 ms A 785527736
327 ms B 785527736
404 ms A 785527736
329 ms B 785527736
404 ms A 785527736
328 ms B 785527736
404 ms A 785527736
328 ms B 785527736
410 ms
333 ms

所以为什么? 字节代码如下:

 private static multiB(int arg0) { // 2 * (i * i)
     <localVar:index=0, name=i , desc=I, sig=null, start=L1, end=L2>

     L1 {
         iconst_2
         iload0
         iload0
         imul
         imul
         ireturn
     }
     L2 {
     }
 }

 private static multi(int arg0) { // 2 * i * i
     <localVar:index=0, name=i , desc=I, sig=null, start=L1, end=L2>

     L1 {
         iconst_2
         iload0
         imul
         iload0
         imul
         ireturn
     }
     L2 {
     }
 }

区别在于: 括号(2 * (i * i)):

Push const堆栈 将本地文件推入堆栈 将本地文件推入堆栈 将堆栈顶部相乘 将堆栈顶部相乘

不带括号(2 * i * i):

Push const堆栈 将本地文件推入堆栈 将堆栈顶部相乘 将本地文件推入堆栈 将堆栈顶部相乘

将所有内容加载到堆栈，然后再返回，这比在添加堆栈和操作堆栈之间切换要快。

字节码的顺序略有不同。

2 * (i * i):

     iconst_2
     iload0
     iload0
     imul
     imul
     iadd

Vs 2 * I * I:

     iconst_2
     iload0
     imul
     iload0
     imul
     iadd

乍一看，这没什么区别;第二个版本更优，因为它少使用了一个插槽。

因此，我们需要更深入地挖掘较低级别(JIT)1。

请记住，JIT倾向于非常积极地展开小循环。事实上，我们观察到2 * (i * i)情况下的16倍展开:

030   B2: # B2 B3 <- B1 B2  Loop: B2-B2 inner main of N18 Freq: 1e+006
030     addl    R11, RBP    # int
033     movl    RBP, R13    # spill
036     addl    RBP, #14    # int
039     imull   RBP, RBP    # int
03c     movl    R9, R13 # spill
03f     addl    R9, #13 # int
043     imull   R9, R9  # int
047     sall    RBP, #1
049     sall    R9, #1
04c     movl    R8, R13 # spill
04f     addl    R8, #15 # int
053     movl    R10, R8 # spill
056     movdl   XMM1, R8    # spill
05b     imull   R10, R8 # int
05f     movl    R8, R13 # spill
062     addl    R8, #12 # int
066     imull   R8, R8  # int
06a     sall    R10, #1
06d     movl    [rsp + #32], R10    # spill
072     sall    R8, #1
075     movl    RBX, R13    # spill
078     addl    RBX, #11    # int
07b     imull   RBX, RBX    # int
07e     movl    RCX, R13    # spill
081     addl    RCX, #10    # int
084     imull   RCX, RCX    # int
087     sall    RBX, #1
089     sall    RCX, #1
08b     movl    RDX, R13    # spill
08e     addl    RDX, #8 # int
091     imull   RDX, RDX    # int
094     movl    RDI, R13    # spill
097     addl    RDI, #7 # int
09a     imull   RDI, RDI    # int
09d     sall    RDX, #1
09f     sall    RDI, #1
0a1     movl    RAX, R13    # spill
0a4     addl    RAX, #6 # int
0a7     imull   RAX, RAX    # int
0aa     movl    RSI, R13    # spill
0ad     addl    RSI, #4 # int
0b0     imull   RSI, RSI    # int
0b3     sall    RAX, #1
0b5     sall    RSI, #1
0b7     movl    R10, R13    # spill
0ba     addl    R10, #2 # int
0be     imull   R10, R10    # int
0c2     movl    R14, R13    # spill
0c5     incl    R14 # int
0c8     imull   R14, R14    # int
0cc     sall    R10, #1
0cf     sall    R14, #1
0d2     addl    R14, R11    # int
0d5     addl    R14, R10    # int
0d8     movl    R10, R13    # spill
0db     addl    R10, #3 # int
0df     imull   R10, R10    # int
0e3     movl    R11, R13    # spill
0e6     addl    R11, #5 # int
0ea     imull   R11, R11    # int
0ee     sall    R10, #1
0f1     addl    R10, R14    # int
0f4     addl    R10, RSI    # int
0f7     sall    R11, #1
0fa     addl    R11, R10    # int
0fd     addl    R11, RAX    # int
100     addl    R11, RDI    # int
103     addl    R11, RDX    # int
106     movl    R10, R13    # spill
109     addl    R10, #9 # int
10d     imull   R10, R10    # int
111     sall    R10, #1
114     addl    R10, R11    # int
117     addl    R10, RCX    # int
11a     addl    R10, RBX    # int
11d     addl    R10, R8 # int
120     addl    R9, R10 # int
123     addl    RBP, R9 # int
126     addl    RBP, [RSP + #32 (32-bit)]   # int
12a     addl    R13, #16    # int
12e     movl    R11, R13    # spill
131     imull   R11, R13    # int
135     sall    R11, #1
138     cmpl    R13, #999999985
13f     jl     B2   # loop end  P=1.000000 C=6554623.000000

我们看到有1个寄存器被“溢出”到堆栈上。

对于2 * i * i版本:

05a   B3: # B2 B4 <- B1 B2  Loop: B3-B2 inner main of N18 Freq: 1e+006
05a     addl    RBX, R11    # int
05d     movl    [rsp + #32], RBX    # spill
061     movl    R11, R8 # spill
064     addl    R11, #15    # int
068     movl    [rsp + #36], R11    # spill
06d     movl    R11, R8 # spill
070     addl    R11, #14    # int
074     movl    R10, R9 # spill
077     addl    R10, #16    # int
07b     movdl   XMM2, R10   # spill
080     movl    RCX, R9 # spill
083     addl    RCX, #14    # int
086     movdl   XMM1, RCX   # spill
08a     movl    R10, R9 # spill
08d     addl    R10, #12    # int
091     movdl   XMM4, R10   # spill
096     movl    RCX, R9 # spill
099     addl    RCX, #10    # int
09c     movdl   XMM6, RCX   # spill
0a0     movl    RBX, R9 # spill
0a3     addl    RBX, #8 # int
0a6     movl    RCX, R9 # spill
0a9     addl    RCX, #6 # int
0ac     movl    RDX, R9 # spill
0af     addl    RDX, #4 # int
0b2     addl    R9, #2  # int
0b6     movl    R10, R14    # spill
0b9     addl    R10, #22    # int
0bd     movdl   XMM3, R10   # spill
0c2     movl    RDI, R14    # spill
0c5     addl    RDI, #20    # int
0c8     movl    RAX, R14    # spill
0cb     addl    RAX, #32    # int
0ce     movl    RSI, R14    # spill
0d1     addl    RSI, #18    # int
0d4     movl    R13, R14    # spill
0d7     addl    R13, #24    # int
0db     movl    R10, R14    # spill
0de     addl    R10, #26    # int
0e2     movl    [rsp + #40], R10    # spill
0e7     movl    RBP, R14    # spill
0ea     addl    RBP, #28    # int
0ed     imull   RBP, R11    # int
0f1     addl    R14, #30    # int
0f5     imull   R14, [RSP + #36 (32-bit)]   # int
0fb     movl    R10, R8 # spill
0fe     addl    R10, #11    # int
102     movdl   R11, XMM3   # spill
107     imull   R11, R10    # int
10b     movl    [rsp + #44], R11    # spill
110     movl    R10, R8 # spill
113     addl    R10, #10    # int
117     imull   RDI, R10    # int
11b     movl    R11, R8 # spill
11e     addl    R11, #8 # int
122     movdl   R10, XMM2   # spill
127     imull   R10, R11    # int
12b     movl    [rsp + #48], R10    # spill
130     movl    R10, R8 # spill
133     addl    R10, #7 # int
137     movdl   R11, XMM1   # spill
13c     imull   R11, R10    # int
140     movl    [rsp + #52], R11    # spill
145     movl    R11, R8 # spill
148     addl    R11, #6 # int
14c     movdl   R10, XMM4   # spill
151     imull   R10, R11    # int
155     movl    [rsp + #56], R10    # spill
15a     movl    R10, R8 # spill
15d     addl    R10, #5 # int
161     movdl   R11, XMM6   # spill
166     imull   R11, R10    # int
16a     movl    [rsp + #60], R11    # spill
16f     movl    R11, R8 # spill
172     addl    R11, #4 # int
176     imull   RBX, R11    # int
17a     movl    R11, R8 # spill
17d     addl    R11, #3 # int
181     imull   RCX, R11    # int
185     movl    R10, R8 # spill
188     addl    R10, #2 # int
18c     imull   RDX, R10    # int
190     movl    R11, R8 # spill
193     incl    R11 # int
196     imull   R9, R11 # int
19a     addl    R9, [RSP + #32 (32-bit)]    # int
19f     addl    R9, RDX # int
1a2     addl    R9, RCX # int
1a5     addl    R9, RBX # int
1a8     addl    R9, [RSP + #60 (32-bit)]    # int
1ad     addl    R9, [RSP + #56 (32-bit)]    # int
1b2     addl    R9, [RSP + #52 (32-bit)]    # int
1b7     addl    R9, [RSP + #48 (32-bit)]    # int
1bc     movl    R10, R8 # spill
1bf     addl    R10, #9 # int
1c3     imull   R10, RSI    # int
1c7     addl    R10, R9 # int
1ca     addl    R10, RDI    # int
1cd     addl    R10, [RSP + #44 (32-bit)]   # int
1d2     movl    R11, R8 # spill
1d5     addl    R11, #12    # int
1d9     imull   R13, R11    # int
1dd     addl    R13, R10    # int
1e0     movl    R10, R8 # spill
1e3     addl    R10, #13    # int
1e7     imull   R10, [RSP + #40 (32-bit)]   # int
1ed     addl    R10, R13    # int
1f0     addl    RBP, R10    # int
1f3     addl    R14, RBP    # int
1f6     movl    R10, R8 # spill
1f9     addl    R10, #16    # int
1fd     cmpl    R10, #999999985
204     jl     B2   # loop end  P=1.000000 C=7419903.000000

在这里，我们观察到更多的“溢出”和更多的堆栈访问[RSP +…]]，因为需要保留更多的中间结果。

因此，问题的答案很简单:2 * (i * i)比2 * i * i快，因为JIT为第一种情况生成了更优的程序集代码。

当然，很明显，第一个版本和第二个版本都不好;因为任何x86-64 CPU都至少支持SSE2，所以循环真的可以从向量化中受益。

这是优化器的问题;就像通常的情况一样，它展开得过于激进，搬起石头砸自己的脚，同时错过了其他各种机会。

事实上，现代x86-64 cpu将指令进一步分解为微操作(μ ops)，并具有寄存器重命名、μ op缓存和循环缓冲区等功能，循环优化需要更多的技巧，而不是简单的展开以获得最佳性能。根据Agner Fog的优化指南:

由于μ op缓存在性能上的增益是相当大的 如果平均指令长度超过4字节，则相当可观。 下面的方法可以优化使用μ op缓存 被认为是: 确保关键循环足够小，以适应µop缓存。 将最关键的循环条目和函数条目对齐32。 避免不必要的循环展开。 避免有额外加载时间的指令 ……

关于这些加载时间——即使是最快的L1D命中也需要4个周期，一个额外的寄存器和μ op，所以是的，即使是少量的内存访问也会在紧循环中损害性能。

但回到向量化的机会——看看它能有多快，我们可以用GCC编译一个类似的C应用程序，它完全向量化它(AVX2显示，SSE2类似)2:

  vmovdqa ymm0, YMMWORD PTR .LC0[rip]
  vmovdqa ymm3, YMMWORD PTR .LC1[rip]
  xor eax, eax
  vpxor xmm2, xmm2, xmm2
.L2:
  vpmulld ymm1, ymm0, ymm0
  inc eax
  vpaddd ymm0, ymm0, ymm3
  vpslld ymm1, ymm1, 1
  vpaddd ymm2, ymm2, ymm1
  cmp eax, 125000000      ; 8 calculations per iteration
  jne .L2
  vmovdqa xmm0, xmm2
  vextracti128 xmm2, ymm2, 1
  vpaddd xmm2, xmm0, xmm2
  vpsrldq xmm0, xmm2, 8
  vpaddd xmm0, xmm2, xmm0
  vpsrldq xmm1, xmm0, 4
  vpaddd xmm0, xmm0, xmm1
  vmovd eax, xmm0
  vzeroupper

运行时间:

SSE: 0.24秒，或2倍的速度。 AVX: 0.15秒，或3倍的速度。 AVX2: 0.08秒，快5倍。

要获得JIT生成的程序集输出，请获取一个调试JVM并使用-XX:+PrintOptoAssembly运行

2 C版本使用-fwrapv标志编译，这使GCC能够将有符号整数溢出视为两个补码的自动换行。

更像是一个附录。我使用IBM最新的Java 8 JVM重现了这个实验:

java version "1.8.0_191"
Java(TM) 2 Runtime Environment, Standard Edition (IBM build 1.8.0_191-b12 26_Oct_2018_18_45 Mac OS X x64(SR5 FP25))
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.191-b12, mixed mode)

这显示了非常相似的结果:

0.374653912 s
n = 119860736
0.447778698 s
n = 119860736

(第二个结果使用2 * I * I)。

有趣的是，当在同一台机器上运行，但使用Oracle Java时:

Java version "1.8.0_181"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_181-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.181-b13, mixed mode)

结果平均来说有点慢:

0.414331815 s
n = 119860736
0.491430656 s
n = 119860736

长话短说:即使HotSpot的小版本号在这里也很重要，因为JIT实现中的细微差异可能会产生显著的影响。

(编者注:正如另一个答案所示，这个答案与来自asm的证据相矛盾。这个猜测得到了一些实验的支持，但结果并不正确。)

当乘法是2 * (i * i)时，JVM能够从循环中分解出乘法2，从而得到等效但更高效的代码:

int n = 0;
for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
    n += i * i;
}
n *= 2;

但是当乘法是(2 * i) * i时，JVM不会优化它，因为乘以常数不再恰好在n +=加法之前。

以下是我认为这种情况的几个原因:

在循环开始时添加if (n == 0) n = 1语句会导致两个版本的效率一样高，因为分解乘法不再保证结果相同 优化后的版本(通过分解2的乘法)与2 * (i * i)版本一样快

下面是我用来得出这些结论的测试代码:

public static void main(String[] args) {
    long fastVersion = 0;
    long slowVersion = 0;
    long optimizedVersion = 0;
    long modifiedFastVersion = 0;
    long modifiedSlowVersion = 0;

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        fastVersion += fastVersion();
        slowVersion += slowVersion();
        optimizedVersion += optimizedVersion();
        modifiedFastVersion += modifiedFastVersion();
        modifiedSlowVersion += modifiedSlowVersion();
    }

    System.out.println("Fast version: " + (double) fastVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Slow version: " + (double) slowVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Optimized version: " + (double) optimizedVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Modified fast version: " + (double) modifiedFastVersion / 1000000000 + " s");
    System.out.println("Modified slow version: " + (double) modifiedSlowVersion / 1000000000 + " s");
}

private static long fastVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += 2 * (i * i);
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long slowVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += 2 * i * i;
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long optimizedVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        n += i * i;
    }
    n *= 2;
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long modifiedFastVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        if (n == 0) n = 1;
        n += 2 * (i * i);
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

private static long modifiedSlowVersion() {
    long startTime = System.nanoTime();
    int n = 0;
    for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
        if (n == 0) n = 1;
        n += 2 * i * i;
    }
    return System.nanoTime() - startTime;
}

结果如下:

Fast version: 5.7274411 s
Slow version: 7.6190804 s
Optimized version: 5.1348007 s
Modified fast version: 7.1492705 s
Modified slow version: 7.2952668 s

添加的两种方法生成的字节代码略有不同:

  17: iconst_2
  18: iload         4
  20: iload         4
  22: imul
  23: imul
  24: iadd

对于2 * (i * i) vs:

  17: iconst_2
  18: iload         4
  20: imul
  21: iload         4
  23: imul
  24: iadd

对于2 * i * i。

当像这样使用JMH基准时:

@Warmup(iterations = 5, batchSize = 1)
@Measurement(iterations = 5, batchSize = 1)
@Fork(1)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class MyBenchmark {

    @Benchmark
    public int noBrackets() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
            n += 2 * i * i;
        }
        return n;
    }

    @Benchmark
    public int brackets() {
        int n = 0;
        for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
            n += 2 * (i * i);
        }
        return n;
    }

}

区别很明显:

# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 11, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 11+28
# VM options: <none>

Benchmark                      (n)  Mode  Cnt    Score    Error  Units
MyBenchmark.brackets    1000000000  avgt    5  380.889 ± 58.011  ms/op
MyBenchmark.noBrackets  1000000000  avgt    5  512.464 ± 11.098  ms/op

你观察到的是正确的，而不仅仅是你的基准测试风格的异常(例如，没有热身，参见如何用Java编写正确的微基准测试?)

再次与Graal一起运行:

# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 11, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 11+28
# VM options: -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+EnableJVMCI -XX:+UseJVMCICompiler

Benchmark                      (n)  Mode  Cnt    Score    Error  Units
MyBenchmark.brackets    1000000000  avgt    5  335.100 ± 23.085  ms/op
MyBenchmark.noBrackets  1000000000  avgt    5  331.163 ± 50.670  ms/op

您可以看到，结果更加接近，这是有道理的，因为Graal是一个整体性能更好、更现代的编译器。

因此，这实际上只是取决于JIT编译器优化特定代码段的能力，并不一定有逻辑上的原因。