Java性能优化之关于大对象复用的目标和注意点

对于“大对象”的优化。“大对象”是一个泛化概念，它可能存放在 JVM 中，也可能正在网络上传输，也可能存在于数据库中

为什么大对象会影响我们的应用性能呢？

• 第一，大对象占用的资源多，垃圾回收器要花一部分精力去对它进行回收；
• 第二，大对象在不同的设备之间交换，会耗费网络流量，以及昂贵的 I/O；
• 第三，对大对象的解析和处理操作是耗时的，对象职责不聚焦，就会承担额外的性能开销

结合缓存，以及对象的池化操作，加上对一些中间结果的保存，我们能够对大对象进行初步的提速，但这还远远不够，我们仅仅减少了对象的创建频率，但并没有改变对象“大”这个事实

String 的 substring 方法

String 在 Java 中是不可变的，如果你改动了其中的内容，它就会生成一个新的字符串。

如果我们想要用到字符串中的一部分数据，就可以使用 substring 方法

如上图所示，当我们需要一个子字符串的时候，substring 生成了一个新的字符串，这个字符串通过构造函数的 Arrays.copyOfRange 函数进行构造，这个函数在 JDK7 之后是没有问题的，但在 JDK6 中，却有着内存泄漏的风险

上图是从 JDK 官方的一张截图。

可以看到，它在创建子字符串的时候，并不只拷贝所需要的对象，而是把整个 value 引用了起来。

如果原字符串比较大，即使不再使用，内存也不会释放

比如，一篇文章内容可能有几兆，我们仅仅是需要其中的摘要信息，也不得不维持整个的大对象

String content = dao.getArticle(id); 
String summary=content.substring(0,100); 
articles.put(id,summary);

有一些工作年限比较长的面试官，对 substring 还停留在 JDK6 的印象，但其实，Java 已经将这个 bug 给修改了

这对我们的借鉴意义是：如果你创建了比较大的对象，并基于这个对象生成了一些其他的信息，这个时候，一定要记得去掉和这个大对象的引用关系

集合大对象扩容

对象扩容，在 Java 中是司空见惯的现象，比如 StringBuilder、StringBuffer、HashMap，ArrayList 等。

概括来讲，Java 的集合，包括 List、Set、Queue、Map 等，其中的数据都不可控。

在容量不足的时候，都会有扩容操作，扩容操作需要重新组织数据，所以都不是线程安全的

StringBuilder 的扩容代码

void expandCapacity(int minimumCapacity) { 
        int newCapacity = value.length * 2 + 2; 
        if (newCapacity - minimumCapacity < 0) 
            newCapacity = minimumCapacity; 
        if (newCapacity < 0) { 
            if (minimumCapacity < 0) // overflow 
                throw new OutOfMemoryError(); 
            newCapacity = Integer.MAX_VALUE; 
        } 
        value = Arrays.copyOf(value, newCapacity); 
}

容量不够的时候，会将内存翻倍，并使用 Arrays.copyOf 复制源数据

HashMap 的扩容代码，扩容后大小也是翻倍。它的扩容动作就复杂得多，除了有负载因子的影响，它还需要把原来的数据重新进行散列，由于无法使用 native 的 Arrays.copy 方法，速度就会很慢

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { 
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { 
            resize(2 * table.length); 
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0; 
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length); 
        } 
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex); 
} 
 
void resize(int newCapacity) { 
        Entry[] oldTable = table; 
        int oldCapacity = oldTable.length; 
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { 
            threshold = Integer.MAX_VALUE; 
            return; 
        } 
        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; 
        transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity)); 
        table = newTable; 
        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); 
}

List 的代码也是阻塞性的，扩容策略是原长度的 1.5 倍

private void grow(int minCapacity) {
        // overflow-conscious code
        int oldCapacity = elementData.length;
        int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        if (newCapacity - minCapacity < 0)
            newCapacity = minCapacity;
        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
        // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
        elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}
 
private static int hugeCapacity(int minCapacity) {
        if (minCapacity < 0) // overflow
            throw new OutOfMemoryError();
        return (minCapacity > MAX_ARRAY_SIZE) ?
            Integer.MAX_VALUE :
            MAX_ARRAY_SIZE;
}

由于集合在代码中使用的频率非常高，如果你知道具体的数据项上限，那么不妨设置一个合理的初始化大小。

比如，HashMap 需要 1024 个元素，需要 7 次扩容，会影响应用的性能。

面试中会频繁出现这个问题，你需要了解这些扩容操作对性能的影响。

但是要注意，像 HashMap 这种有负载因子的集合（0.75），初始化大小 = 需要的个数/负载因子+1，如果你不是很清楚底层的结构，那就不妨保持默认

保持合适的对象粒度

实际案例

有一个并发量非常高的业务系统，需要频繁使用到用户的基本数据。如下图所示，由于用户的基本信息，都是存放在另外一个服务中，所以每次用到用户的基本信息，都需要有一次网络交互。

更加让人无法接受的是，即使是只需要用户的性别属性，也需要把所有的用户信息查询，拉取一遍

为了加快数据的查询速度，对数据进行了初步的缓存，放入到了 Redis 中，查询性能有了大的改善，但每次还是要查询很多冗余数据

原始的 redis key 是这样设计的

• type: string 
• key: user_${userid}  
• value: json

这样的设计有两个问题

• 查询其中某个字段的值，需要把所有 json 数据查询出来，并自行解析；
• 更新其中某个字段的值，需要更新整个 json 串，代价较高

针对这种大粒度 json 信息，就可以采用打散的方式进行优化，使得每次更新和查询，都有聚焦的目标

接下来对 Redis 中的数据进行了以下设计，采用 hash 结构而不是 json 结构

• type: hash  
• key: user_${userid} 
• value: {sex:f, id:1223, age:23}

这样，我们使用 hget 命令，或者 hmget 命令，就可以获取到想要的数据，加快信息流转的速度

Bitmap 把对象变小

除了以上操作，还能再进一步优化吗？比如，我们系统中就频繁用到了用户的性别数据，用来发放一些礼品，推荐一些异性的好友，定时循环用户做一些清理动作等；或者，存放一些用户的状态信息，比如是否在线，是否签到，最近是否发送信息等，从而统计一下活跃用户等。那么对是、否这两个值的操作，就可以使用 Bitmap 这个结构进行压缩

Java 的 Boolean 占用的是多少位？

Java 虚拟机规范里，描述是：将 Boolean 类型映射成的是 1 和 0 两个数字，它占用的空间是和 int 相同的 32 位。即使有的虚拟机实现把 Boolean 映射到了 byte 类型上，它所占用的空间，对于大量的、有规律的 Boolean 值来说，也是太大了

如代码所示，通过判断 int 中的每一位，它可以保存 32 个 Boolean 值！

int a= 0b0001_0001_1111_1101_1001_0001_1111_1101;

Bitmap 就是使用 Bit 进行记录的数据结构，里面存放的数据不是 0 就是 1，Java 中的相关结构类，就是 java.util.BitSet，BitSet 底层是使用 long 数组实现的，所以它的最小容量是 64

10 亿的 Boolean 值，只需要 128MB 的内存，下面既是一个占用了 256MB 的用户性别的判断逻辑，可以涵盖长度为 10 亿的 ID

static BitSet missSet = new BitSet(010_000_000_000); 
static BitSet sexSet = new BitSet(010_000_000_000); 
String getSex(int userId) { 
    boolean notMiss = missSet.get(userId); 
    if (!notMiss) { 
        //lazy fetch 
        String lazySex = dao.getSex(userId); 
        missSet.set(userId, true); 
        sexSet.set(userId, "female".equals(lazySex)); 
    } 
    return sexSet.get(userId) ? "female" : "male"; 
}

这些数据，放在堆内内存中，还是过大了。幸运的是，Redis 也支持 Bitmap 结构，如果内存有压力，我们可以把这个结构放到 Redis 中，判断逻辑也是类似的

给出一个 1GB 内存的机器，提供 60亿 int 数据，如何快速判断有哪些数据是重复的？

Bitmap 是一个比较底层的结构，在它之上还有一个叫作布隆过滤器的结构（Bloom Filter），布隆过滤器可以判断一个值不存在，或者可能存在

如图，它相比较 Bitmap，它多了一层 hash 算法。既然是 hash 算法，就会有冲突，所以有可能有多个值落在同一个 bit 上。它不像 HashMap一样，使用链表或者红黑树来处理冲突，而是直接将这个hash槽重复使用。从这个特性我们能够看出，布隆过滤器能够明确表示一个值不在集合中，但无法判断一个值确切的在集合中

上面这种优化方式，本质上也是把大对象变成小对象的方式，在软件设计中有很多类似的思路。比如像一篇新发布的文章，频繁用到的是摘要数据，就不需要把整个文章内容都查询出来；用户的 feed 信息，也只需要保证可见信息的速度，而把完整信息存放在速度较慢的大型存储里

数据的冷热分离

数据除了横向的结构纬度，还有一个纵向的时间维度，对时间维度的优化，最有效的方式就是冷热分离，所谓热数据，就是靠近用户的，被频繁使用的数据；而冷数据是那些访问频率非常低，年代非常久远的数据

同一句复杂的 SQL，运行在几千万的数据表上，和运行在几百万的数据表上，前者的效果肯定是很差的。所以，虽然你的系统刚开始上线时速度很快，但随着时间的推移，数据量的增加，就会渐渐变得很慢

冷热分离是把数据分成两份，如下图，一般都会保持一份全量数据，用来做一些耗时的统计操作

由于冷热分离在工作中经常遇到，所以面试官会频繁问到数据冷热分离的方案。简单介绍三种：

1.数据双写

把对冷热库的插入、更新、删除操作，全部放在一个统一的事务里面。由于热库（比如 MySQL）和冷库（比如 Hbase）的类型不同，这个事务大概率会是分布式事务。在项目初期，这种方式是可行的，但如果是改造一些遗留系统，分布式事务基本上是改不动的，我通常会把这种方案直接废弃掉

2.写入 MQ 分发

通过 MQ 的发布订阅功能，在进行数据操作的时候，先不落库，而是发送到 MQ 中。单独启动消费进程，将 MQ 中的数据分别落到冷库、热库中。使用这种方式改造的业务，逻辑非常清晰，结构也比较优雅。像订单这种结构比较清晰、对顺序性要求较低的系统，就可以采用 MQ 分发的方式。但如果你的数据库实体量非常大，用这种方式就要考虑程序的复杂性了

3.使用 Binlog 同步

针对 MySQL，就可以采用 Binlog 的方式进行同步，使用 Canal 组件，可持续获取最新的 Binlog 数据，结合 MQ，可以将数据同步到其他的数据源中

思维发散

对于结果集的操作，我们可以再发散一下思维。可以将一个简单冗余的结果集，改造成复杂高效的数据结构。这个复杂的数据结构可以代理我们的请求，有效地转移耗时操作

比如，我们常用的数据库索引，就是一种对数据的重新组织、加速

B+ tree 可以有效地减少数据库与磁盘交互的次数，它通过类似 B+ tree 的数据结构，将最常用的数据进行索引，存储在有限的存储空间中

还有就是，在 RPC 中常用的序列化

有的服务是采用的 SOAP 协议的 WebService，它是基于 XML 的一种协议，内容大传输慢，效率低下。现在的 Web 服务中，大多数是使用 json 数据进行交互的，json 的效率相比 SOAP 就更高一些

另外，大家应该都听过 google 的 protobuf，由于它是二进制协议，而且对数据进行了压缩，性能是非常优越的。protobuf 对数据压缩后，大小只有 json 的 1/10，xml 的 1/20，但是性能却提高了 5-100 倍，protobuf 的设计是值得借鉴的，它通过 tag|leng|value 三段对数据进行了非常紧凑的处理，解析和传输速度都特别快

针对大对象，我们有结构纬度的优化和时间维度的优化两种方法

• 从结构纬度来说，通过把对象切分成合适的粒度，可以把操作集中在小数据结构上，减少时间处理成本；通过把对象进行压缩、转换，或者提取热点数据，就可以避免大对象的存储和传输成本
• 从时间纬度来说，就可以通过冷热分离的手段，将常用的数据存放在高速设备中，减少数据处理的集合，加快处理速度

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。