Native方法调用开销分析主要包括以下几个方面：
参数传递：Native方法调用时，参数需要从Java堆栈中复制到本地方法栈。对于基本数据类型，这种复制开销较小，但对于较大的对象或数组，这种开销会显著增加。为了减少这种开销，可以使用直接字节缓冲区（Direct Byte Buffers）来传递参数。
本地方法调用开销：每次调用Native方法时，都需要在Java虚拟机和本地方法栈之间进行跳转。这种跳转涉及到保存和恢复Java虚拟机的运行状态，因此会有一定的性能开销。为了减少这种开销，可以使用JNI（Java Native Interface）提供的本地方法调用优化技术，如内联函数和直接方法句柄。
本地代码执行开销：Native方法通常是用C/C++等低级语言编写的，这些语言的执行速度通常比Java快。然而，本地代码的执行开销仍然取决于具体的代码实现和运行环境。为了提高性能，可以对本地代码进行优化，如循环展开、缓存优化等。
数据类型转换：Java和C/C++等低级语言的数据类型是不同的，因此在调用Native方法时，可能需要进行数据类型转换。这种转换可能会带来一定的性能开销。为了减少这种开销，可以使用JNI提供的数据类型映射功能，将Java数据类型直接映射到本地数据类型。
内存管理：Native方法可能会涉及到内存分配和释放操作。这些操作可能会导致垃圾回收器的触发，从而增加Java虚拟机的运行负担。为了减少这种开销，可以使用内存池技术来管理本地内存分配和释放操作。
总之，要分析Native方法调用的开销，需要从参数传递、本地方法调用、本地代码执行、数据类型转换和内存管理等多个方面进行考虑。通过对这些方面的优化，可以提高Native方法调用的性能。
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