重载 Throwable.fillInStackTrace() 方法以提高Java性能这样的做法对吗？
在Java中，重载 `Throwable.fillInStackTrace()` 方法以期提升性能，这通常是一个 不准确且具有潜在风险 的做法。从根本上说，JVM对异常处理的机制有其内在的考量，而 `fillInStackTrace()` 的主要职责是捕获当前异常的堆栈信息，这个过程与JVM的底层实现紧密相连。
首先，我们来理解一下 `fillInStackTrace()` 的作用。当我们创建一个新的 `Throwable` 对象，比如 `new MyException()`，它的堆栈信息（也就是异常发生时的调用链）并不是自动填充的。`fillInStackTrace()` 方法的调用，无论是通过JVM隐式调用（例如在 `catch` 块中重新抛出异常时），还是我们显式调用（`myException.fillInStackTrace()`），其核心目的就是 获取并记录下当前执行点的调用堆栈。这个堆栈信息对于调试和理解程序出错时的上下文至关重要。
那么，为什么会有人想到重载它来提升性能呢？可能是因为他们认为 `fillInStackTrace()` 在某些情况下会产生性能开销，比如生成堆栈信息本身需要遍历调用栈，这在某些高频场景下可能被视为瓶颈。
然而，直接重载 `Throwable.fillInStackTrace()` 方法来“优化”性能，存在以下几个关键问题：
1. JVM的集成度： Java虚拟机（JVM）在设计异常处理时，将 `fillInStackTrace()` 的实现深度集成在了其运行时环境中。JVM负责管理线程的调用栈，并在需要时，通过高效的本地代码（native code）来捕获这些信息。试图在Java层面去“覆盖”这个行为，很可能无法绕过JVM底层的堆栈生成机制，反而会增加额外的复杂度，或者根本无法达到预期效果。
2. 堆栈信息的重要性： 堆栈跟踪信息是Java异常处理的基石。如果没有正确的堆栈信息，异常的调试价值将大打折扣。任何对 `fillInStackTrace()` 的修改，如果导致堆栈信息不完整、不准确，或者丢失了关键的调用点，那么对性能的所谓“提升”就如同拆东墙补西墙，得不偿失。
3. JVM的优化： JVM本身也在不断优化异常处理的性能。在现代JVM中，堆栈信息的捕获已经相当高效。虽然捕获堆栈信息确实有成本，但这种成本是为了提供关键的诊断信息。通常情况下，我们应该关注的是 是否真的产生了不必要的异常，而不是去试图“优化”异常本身的捕获过程。
4. 潜在的副作用： 重载 `fillInStackTrace()` 可能会干扰JVM默认的异常处理流程。例如，某些JVM内部的性能监控工具或错误报告机制，可能会依赖于 `Throwable` 类中标准的 `fillInStackTrace()` 实现。不当的重载可能会导致这些工具无法正常工作，或者产生错误的报告。
5. 错误理解： 很多时候，对性能的顾虑来自于对异常栈生成成本的误解。如果一个应用程序频繁地创建和抛出异常，那么真正的性能瓶颈在于 异常的产生和传播，而不是 `fillInStackTrace()` 本身。解决之道应该是减少不必要的异常抛出，或者优化异常发生的代码路径，而不是去改写异常对象的底层行为。
正确的思路应该是：
关注异常的产生： 检查代码中是否有不必要的 `throw new SomeException()` 语句，尤其是在循环、高频调用的方法中。
使用更轻量级的错误指示： 在某些情况下，如果仅仅是表示操作失败，可以考虑使用返回值（如布尔值、枚举）来代替抛出异常，这样可以避免创建和处理异常对象的开销。
局部捕获和处理： 尽早捕获并处理异常，避免将异常传播到很高的调用层级，减少不必要的堆栈回溯。
监控和分析： 使用性能分析工具（profilers）来 pinpoint 真正的性能瓶颈，确定异常处理是否确实是问题所在。
总而言之，重载 `Throwable.fillInStackTrace()` 来追求性能提升，是一个 不太恰当且风险较高 的尝试。它违背了Java异常处理的哲学，并可能导致严重的调试问题。更明智的做法是，从减少异常产生、优化异常处理逻辑这些更高层次的方面入手，来解决性能问题。
首先，我们来理解一下 `fillInStackTrace()` 的作用。当我们创建一个新的 `Throwable` 对象，比如 `new MyException()`，它的堆栈信息（也就是异常发生时的调用链）并不是自动填充的。`fillInStackTrace()` 方法的调用，无论是通过JVM隐式调用（例如在 `catch` 块中重新抛出异常时），还是我们显式调用（`myException.fillInStackTrace()`），其核心目的就是 获取并记录下当前执行点的调用堆栈。这个堆栈信息对于调试和理解程序出错时的上下文至关重要。
那么，为什么会有人想到重载它来提升性能呢？可能是因为他们认为 `fillInStackTrace()` 在某些情况下会产生性能开销，比如生成堆栈信息本身需要遍历调用栈，这在某些高频场景下可能被视为瓶颈。
然而，直接重载 `Throwable.fillInStackTrace()` 方法来“优化”性能，存在以下几个关键问题：
1. JVM的集成度： Java虚拟机（JVM）在设计异常处理时，将 `fillInStackTrace()` 的实现深度集成在了其运行时环境中。JVM负责管理线程的调用栈，并在需要时，通过高效的本地代码（native code）来捕获这些信息。试图在Java层面去“覆盖”这个行为，很可能无法绕过JVM底层的堆栈生成机制，反而会增加额外的复杂度，或者根本无法达到预期效果。
2. 堆栈信息的重要性： 堆栈跟踪信息是Java异常处理的基石。如果没有正确的堆栈信息，异常的调试价值将大打折扣。任何对 `fillInStackTrace()` 的修改，如果导致堆栈信息不完整、不准确，或者丢失了关键的调用点，那么对性能的所谓“提升”就如同拆东墙补西墙，得不偿失。
3. JVM的优化： JVM本身也在不断优化异常处理的性能。在现代JVM中，堆栈信息的捕获已经相当高效。虽然捕获堆栈信息确实有成本，但这种成本是为了提供关键的诊断信息。通常情况下，我们应该关注的是 是否真的产生了不必要的异常，而不是去试图“优化”异常本身的捕获过程。
4. 潜在的副作用： 重载 `fillInStackTrace()` 可能会干扰JVM默认的异常处理流程。例如，某些JVM内部的性能监控工具或错误报告机制，可能会依赖于 `Throwable` 类中标准的 `fillInStackTrace()` 实现。不当的重载可能会导致这些工具无法正常工作，或者产生错误的报告。
5. 错误理解： 很多时候，对性能的顾虑来自于对异常栈生成成本的误解。如果一个应用程序频繁地创建和抛出异常，那么真正的性能瓶颈在于 异常的产生和传播，而不是 `fillInStackTrace()` 本身。解决之道应该是减少不必要的异常抛出，或者优化异常发生的代码路径，而不是去改写异常对象的底层行为。
正确的思路应该是：
关注异常的产生： 检查代码中是否有不必要的 `throw new SomeException()` 语句，尤其是在循环、高频调用的方法中。
使用更轻量级的错误指示： 在某些情况下，如果仅仅是表示操作失败，可以考虑使用返回值（如布尔值、枚举）来代替抛出异常，这样可以避免创建和处理异常对象的开销。
局部捕获和处理： 尽早捕获并处理异常，避免将异常传播到很高的调用层级，减少不必要的堆栈回溯。
监控和分析： 使用性能分析工具（profilers）来 pinpoint 真正的性能瓶颈，确定异常处理是否确实是问题所在。
总而言之，重载 `Throwable.fillInStackTrace()` 来追求性能提升，是一个 不太恰当且风险较高 的尝试。它违背了Java异常处理的哲学，并可能导致严重的调试问题。更明智的做法是，从减少异常产生、优化异常处理逻辑这些更高层次的方面入手，来解决性能问题。
网友意见
只要那个自定义异常类型是真的不需要stack trace的，我也会推荐覆写fillInStackTrace()为直接返回this。
爬栈是抛异常开销大的主要原因之一。
<- 但注意好前提就是了——要确定真的肯定绝对不需要stack trace的话。
一个简单的例子是，“滥用”异常来实现某些特殊控制流结构的场景，此时stack trace肯定是没用的，那个异常对象本身其实也没用，只有它的类型和抛出它带来的控制流跳转才有用，那就应该覆写fillInStackTrace()。
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然后从反面举个例子。HotSpot VM有个许多人觉得“匪夷所思”的优化，叫做fast throw：有些特定的隐式异常类型（NullPointerException、ArithmeticException（ / 0）之类）如果在代码里某个特定位置被抛出过多次的话，HotSpot Server Compiler（C2）会透明的决定用fast throw来优化这个抛出异常的地方——直接抛出一个事先分配好的、类型匹配的异常对象。这个对象的message和stack trace都被清空。抛出这个异常的速度是非常快，不但不用额外分配内存，而且也不用爬栈；但反面就是可能正好是需要知道哪里出问题的时候看不到stack trace了。
从Sun JDK5开始要避免C2做这个优化还得额外传个VM参数：-XX:-OmitStackTraceInFastThrow。
覆写fillInStackTrace()为直接返回this就像是人肉做C2所做的那种优化…的一部分效果。反正肯定会有人抱怨这样不好的啦，是不是要顶住压力硬上就看到底在特定场景里带来的性能好处是不是真的那么重要了。
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