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JVM系列String.intern的性能分析

发布时间:2020-06-23 13:54:15 来源:亿速云 阅读:78 作者:清晨 栏目:开发技术

不懂JVM系列String.intern的性能分析?其实想解决这个问题也不难,下面让小编带着大家一起学习怎么去解决,希望大家阅读完这篇文章后大所收获。

String对象有个特殊的StringTable字符串常量池,为了减少Heap中生成的字符串的数量,推荐尽量直接使用String Table中的字符串常量池中的元素。


String.intern和G1字符串去重的区别

之前我们提到了,String.intern方法会返回字符串常量池中的字符串对象的引用。

而G1垃圾回收器的字符串去重的功能其实和String.intern有点不一样,G1是让两个字符串的底层指向同一个byte[]数组。

有图为证:

JVM系列String.intern的性能分析

上图中的String1和String2指向的是同一个byte[]数组。

String.intern的性能

我们看下intern方法的定义:

public native String intern();

大家可以看到这是一个native的方法。native底层肯定是C++实现的。

那么是不是native方法一定会比java方法快呢?

其实native方法有这样几个耗时点:

  1. native方法需要调用JDK-JVM接口,实际上是会浪费时间的。
  2. 性能会受到native方法中HashTable实现方法的制约,如果在高并发的情况下,native的HashTable的实现可能成为性能的制约因素。

举个例子

还是用JMH工具来进行性能分析,我们使用String.intern,HashMap,和ConcurrentHashMap来对比分析,分别调用1次,100次,10000次和1000000。

代码如下:

@State(Scope.Benchmark)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Fork(value = 1, jvmArgsPrepend = "-XX:+PrintStringTableStatistics")
@Warmup(iterations = 5)
@Measurement(iterations = 5)
public class StringInternBenchMark {

  @Param({"1", "100", "10000", "1000000"})
  private int size;

  private StringInterner str;
  private ConcurrentHashMapInterner chm;
  private HashMapInterner hm;

  @Setup
  public void setup() {
    str = new StringInterner();
    chm = new ConcurrentHashMapInterner();
    hm = new HashMapInterner();
  }

  public static class StringInterner {
    public String intern(String s) {
      return s.intern();
    }
  }

  @Benchmark
  public void useIntern(Blackhole bh) {
    for (int c = 0; c < size; c++) {
      bh.consume(str.intern("doit" + c));
    }
  }

  public static class ConcurrentHashMapInterner {
    private final Map<String, String> map;

    public ConcurrentHashMapInterner() {
      map = new ConcurrentHashMap<>();
    }

    public String intern(String s) {
      String exist = map.putIfAbsent(s, s);
      return (exist == null) &#63; s : exist;
    }
  }

  @Benchmark
  public void useCurrentHashMap(Blackhole bh) {
    for (int c = 0; c < size; c++) {
      bh.consume(chm.intern("doit" + c));
    }
  }

  public static class HashMapInterner {
    private final Map<String, String> map;

    public HashMapInterner() {
      map = new HashMap<>();
    }

    public String intern(String s) {
      String exist = map.putIfAbsent(s, s);
      return (exist == null) &#63; s : exist;
    }
  }

  @Benchmark
  public void useHashMap(Blackhole bh) {
    for (int c = 0; c < size; c++) {
      bh.consume(hm.intern("doit" + c));
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws RunnerException {
    Options opt = new OptionsBuilder()
        .include(StringInternBenchMark.class.getSimpleName())
        .build();
    new Runner(opt).run();
  }
}

输出结果:

Benchmark                                 (size)  Mode  Cnt          Score          Error  Units
StringInternBenchMark.useCurrentHashMap        1  avgt    5         34.259 ±        7.191  ns/op
StringInternBenchMark.useCurrentHashMap      100  avgt    5       3623.834 ±      499.806  ns/op
StringInternBenchMark.useCurrentHashMap    10000  avgt    5     421010.654 ±    53760.218  ns/op
StringInternBenchMark.useCurrentHashMap  1000000  avgt    5   88403817.753 ± 12719402.380  ns/op
StringInternBenchMark.useHashMap               1  avgt    5         36.927 ±        6.751  ns/op
StringInternBenchMark.useHashMap             100  avgt    5       3329.498 ±      595.923  ns/op
StringInternBenchMark.useHashMap           10000  avgt    5     417959.200 ±    62853.828  ns/op
StringInternBenchMark.useHashMap         1000000  avgt    5   79347127.709 ±  9378196.176  ns/op
StringInternBenchMark.useIntern                1  avgt    5        161.598 ±        9.128  ns/op
StringInternBenchMark.useIntern              100  avgt    5      17211.037 ±      188.929  ns/op
StringInternBenchMark.useIntern            10000  avgt    5    1934203.794 ±   272954.183  ns/op
StringInternBenchMark.useIntern          1000000  avgt    5  418729928.200 ± 86876278.365  ns/op

从结果我们可以看到,intern要比其他的两个要慢。

所以native方法不一定快。intern的用处不是在于速度,而是在于节约Heap中的内存使用。

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享JVM系列String.intern的性能分析内容对大家有帮助,同时也希望大家多多支持亿速云,关注亿速云行业资讯频道,遇到问题就找亿速云,详细的解决方法等着你来学习!

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