本文共 9382 字，大约阅读时间需要 31 分钟。
Java技术栈
www.javastack.cn
打开网站看更多优质文章
String字符串是系统里最常用的类型之一，在系统中占据了很大的内存，因此，高效地使用字符串，对系统的性能有较好的提升。
针对字符串的优化，我在工作与学习过程总结了以下三种方案作分享：
一.优化构建的超大字符串
验证环境：jdk1.8
反编译工具：jad
1.下载反编译工具jad，百度下载
2.验证
先执行一段例子1代码：
public class test3 { public static void main(String[] args) { String str="ab"+"cd"+"ef"+"123"; }} 执行完成后，用反编译工具jad进行反编译：jad -o -a -s d.java test.class
反编译后的代码：
package example;public class test{ public test() { // 0 0:aload_0 // 1 1:invokespecial #1 // 2 4:return } public static void main(String args[]) { String str = "abcdef123"; // 0 0:ldc1 #2 // 1 2:astore_1 // 2 3:return }} 案例2：
public class test1 { public static void main(String[] args) { String s = "abc"; String ss = "ok" + s + "xyz" + 5; System.out.println(ss); }} 用反编译工具jad执行jad -o -a -s d.java test1.class进行反编译后：
package example;import java.io.PrintStream;public class test1{ public test1() { // 0 0:aload_0 // 1 1:invokespecial #1 // 2 4:return } public static void main(String args[]) { String s = "abc"; // 0 0:ldc1 #2 // 1 2:astore_1 String ss = (new StringBuilder()).append("ok").append(s).append("xyz").append(5).toString(); // 2 3:new #3 // 3 6:dup // 4 7:invokespecial #4 // 5 10:ldc1 #5 // 6 12:invokevirtual #6 // 7 15:aload_1 // 8 16:invokevirtual #6 // 9 19:ldc1 #7 // 10 21:invokevirtual #6 // 11 24:iconst_5 // 12 25:invokevirtual #8 // 13 28:invokevirtual #9 // 14 31:astore_2 System.out.println(ss); // 15 32:getstatic #10 // 16 35:aload_2 // 17 36:invokevirtual #11 // 18 39:return }} 根据反编译结果，可以看到内部其实是通过进行字符串拼接的。
推荐看下：
再来执行例3的代码：
public class test2 { public static void main(String[] args) { String s = ""; Random rand = new Random(); for (int i = 0; i < 10; i++) { s = s + rand.nextInt(1000) + " "; } System.out.println(s); }} 用反编译工具jad执行jad -o -a -s d.java test2.class进行反编译后，发现其内部同样是通过来进行拼接的：
package example;import java.io.PrintStream;import java.util.Random;public class test2{ public test2() { // 0 0:aload_0 // 1 1:invokespecial #1 // 2 4:return } public static void main(String args[]) { String s = ""; // 0 0:ldc1 #2 // 1 2:astore_1 Random rand = new Random(); // 2 3:new #3 // 3 6:dup // 4 7:invokespecial #4 // 5 10:astore_2 for(int i = 0; i < 10; i++) //* 6 11:iconst_0 //* 7 12:istore_3 //* 8 13:iload_3 //* 9 14:bipush 10 //* 10 16:icmpge 55 s = (new StringBuilder()).append(s).append(rand.nextInt(1000)).append(" ").toString(); // 11 19:new #5 // 12 22:dup // 13 23:invokespecial #6 // 14 26:aload_1 // 15 27:invokevirtual #7 // 16 30:aload_2 // 17 31:sipush 1000 // 18 34:invokevirtual #8 // 19 37:invokevirtual #9 // 20 40:ldc1 #10 // 21 42:invokevirtual #7 // 22 45:invokevirtual #11 // 23 48:astore_1 // 24 49:iinc 3 1 //* 25 52:goto 13 System.out.println(s); // 26 55:getstatic #12 // 27 58:aload_1 // 28 59:invokevirtual #13 // 29 62:return }} 综上案例分析，发现字符串进行“+”拼接时，内部有以下几种情况：
1.“+”直接拼接的是常量变量，如"ab"+"cd"+"ef"+"123"，内部编译就把几个连接成一个常量字符串处理；
2. “+”拼接的含变量字符串，如案例2："ok" + s + "xyz" + 5，内部编译其实是new 一个来进行来通过append进行拼接；
3.案例3循环过程，实质也是“+”拼接含变量字符串，因此，内部编译时，也会创建来进行拼接。
对比三种情况，发现第三种情况每次做循环，都会新创建一个StringBuilder对象，这会增加系统的内存，反过来就会降低系统性能。
因此，在做字符串拼接时，单线程环境下，可以显性使用来进行拼接，避免每循环一次就new一个对象；在多线程环境下，可以使用线程安全的StringBuffer，但涉及到锁竞争，StringBuffer性能会比差一点。
这样，起到在字符串拼接时的优化效果。
二.如何使用String.intern节省内存？
在回答这个问题之前，可以先对一段代码进行测试：
1.首先在idea设置-XX:+PrintGCDetails -Xmx6G -Xmn3G，用来打印GC日志信息，设置如下图所示：
2.执行以下例子代码：
public class test4 { public static void main(String[] args) { final int MAX=10000000; System.out.println("不用intern："+notIntern(MAX)); System.out.println("使用intern："+intern(MAX)); } private static long notIntern(int MAX){ long start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < MAX; i++) { int j = i % 100; String str = String.valueOf(j); } return System.currentTimeMillis() - start; } private static long intern(int MAX){ long start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < MAX; i++) { int j = i % 100; String str = String.valueOf(j).intern(); } return System.currentTimeMillis() - start; }} 未使用intern的GC日志：
[GC (System.gc()) [PSYoungGen: 377487K->760K(2752512K)] 377487K->768K(2758656K), 0.0009102 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [Full GC (System.gc()) [PSYoungGen: 760K->0K(2752512K)] [ParOldGen: 8K->636K(6144K)] 768K->636K(2758656K), [Metaspace: 3278K->3278K(1056768K)], 0.0051214 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] Heap PSYoungGen total 2752512K, used 23593K [0x0000000700000000, 0x00000007c0000000, 0x00000007c0000000) eden space 2359296K, 1% used [0x0000000700000000,0x000000070170a548,0x0000000790000000) from space 393216K, 0% used [0x0000000790000000,0x0000000790000000,0x00000007a8000000) to space 393216K, 0% used [0x00000007a8000000,0x00000007a8000000,0x00000007c0000000) ParOldGen total 6144K, used 636K [0x0000000640000000, 0x0000000640600000, 0x0000000700000000) object space 6144K, 10% used [0x0000000640000000,0x000000064009f2f8,0x0000000640600000) Metaspace used 3284K, capacity 4500K, committed 4864K, reserved 1056768K class space used 359K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K
根据打印的日志分析：没有使用intern情况下，执行时间为354ms，占用内存为24229k，推荐阅读：。
使用intern的GC日志：
[GC (System.gc()) [PSYoungGen: 613417K->1144K(2752512K)] 613417K->1152K(2758656K), 0.0012530 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] [Full GC (System.gc()) [PSYoungGen: 1144K->0K(2752512K)] [ParOldGen: 8K->965K(6144K)] 1152K->965K(2758656K), [Metaspace: 3780K->3780K(1056768K)], 0.0079962 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs] Heap PSYoungGen total 2752512K, used 15729K [0x0000000700000000, 0x00000007c0000000, 0x00000007c0000000) eden space 2359296K, 0% used [0x0000000700000000,0x0000000700f5c400,0x0000000790000000) from space 393216K, 0% used [0x0000000790000000,0x0000000790000000,0x00000007a8000000) to space 393216K, 0% used [0x00000007a8000000,0x00000007a8000000,0x00000007c0000000) ParOldGen total 6144K, used 965K [0x0000000640000000, 0x0000000640600000, 0x0000000700000000) object space 6144K, 15% used [0x0000000640000000,0x00000006400f1740,0x0000000640600000) Metaspace used 3786K, capacity 4540K, committed 4864K, reserved 1056768K class space used 420K, capacity 428K, committed 512K, reserved 1048576K
日志分析：没有使用intern情况下，执行时间为1515ms，占用内存为16694k;
综上所述:使用intern情况下，内存相对没有使用intern的情况要小，但在节省内存的同时，增加了时间复杂度。我试过将MAX=10000000再增加一个0的情况下，使用intern将会花费高达11秒的执行时间，可见，在遍历数据过大时，不建议使用intern。
因此，使用intern的前提，一定要考虑到具体的使用场景。
到这里，可以确定，使用String.intern确实可以节省内存。
接下来，分析一下intern在不同JDK版本的区别。
在JDK1.6中，字符串常量池在方法区中，方法区属于永久代。
在JDK1.7中，字符串常量池移到了堆中。
在JDK1.8中，字符串常量池移到了元空间里，与堆相独立。
分别在1.6、1.7、1.8版本执行以下一个例子：
public class test5 { public static void main(String[] args) { String s1=new String("ab"); s.intern(); String s2="ab"; System.out.println(s1==s2); String s3=new String("ab")+new String("cd"); s3.intern(); String s4="abcd"; System.out.println(s4==s3); }} 1.6版本
执行结果：
fasle false
分析：
执行第一部分时：
1.代码编译时，先在字符串常量池里创建常量“ab"；在调用new时，将在堆中创建一个String对象，字符串常量创建的“ab"存储到堆中，最后堆中的String对象返回一个引用给s1。
2.s.intern()，在字符串常量池里已经存在“ab”,便不再创建存放副本“ab"；
3.s2="ab"，s2指向的是字符串常量池里”ab"，而s1指向的堆中的”ab"，故两者不相等。建议看下。
关注微信公众号：Java技术栈，在后台回复：面试，可以获取我整理的 N 篇 Java 面试题干货。
该示意图如下：
执行第二部分：
1.两个new出来相加的“abcd”存放在堆中，s3指向堆中的“abcd";
2.执行s3.intern()，在将“abcd"副本的存放到字符串常量池时，发现常量池里没有该”abcd"，因此，成功存放；
3.s4="abcd"指向的是字符串常量池里已有的“abcd"副本，而s3指向的是堆中的"abcd"，副本"abcd"的地址和堆中“abcd"地址不相同，故为false;
1.7版本
false true
执行第一部分：这一部分与jdk1.6基本类似，不同在于，s1.intern()返回的是引用，而不是副本。
执行第二部分：
1.new String("ab")+new String("cd")，先在常量池里生成“ab"和”cd"，再在堆中生成“abcd";
2.执行s3.intern()时，会把“abcd”的对象引用放到字符串常量池里，发现常量池里还没有该引用，故可成功放入。当String s4="abcd"，即把字符串常量池中”abcd“的引用地址赋值给s4，相当于s4指向了堆中”abcd"的地址，故s3==s4为true。
1.8版本
false true
参考网上一些博客，在1.8版本当中，使用intern()时，执行原理如下：
若字符串常量池中，包含了与当前对象相当的字符串，将返回常量池里的字符串；若不存在，则将该字符串存放进常量池里，并返回字符串的引用。
综上所述，可见三种版本当中，使用intern时，若字符串常量池里不存在相应字符串时，存在以下区别：
例如：
String s1=new String("ab"); s.intern();
jdk1.6:若字符串常量池里没有“ab"，则会在常量池里存放一个“ab"副本，该副本地址与堆中的”ab"地址不相等；
jdk1.7:若字符串常量池里没有“ab"，会将“ab”的对象引用放到字符串常量池里，该引用地址与堆中”ab"的地址相同；
jdk1.8:若字符串常量池中包含与当前对象相当的字符串，将返回常量池里的字符串；若不存在，则将该字符串存放进常量池里，并返回字符串的引用。
三.如何使用字符串的分割方法？
在简单进行字符串分割时，可以用indexOf替代split，因为split的性能不够稳定，故针对简单的字符串分割，可优先使用indexOf代替；
作者：lylDaisy
https://blog.csdn.net/kkkkk0826/article/details/104171355
END
最近热文：
1、
2、
3、
4、
5、
6、
7、
8、
9、
10、
公众号干货实在太多，扫码关注Java技术栈公众号阅读更多。
点击「阅读原文」带你飞～