Java 字符串常量池介绍，String Pool 的实现

本文将介绍 HotSpot 中的 String Pool，字符串常量池。相对是一篇比较简单的文章，大家花几分钟就看完了。

在 JAVA 世界中，构造一个 Java 对象是一个相对比较重的活，而且还需要垃圾回收，而缓存池就是为了缓解这个问题的。

我们来看下基础类型的包装类的缓存，Integer 默认缓存 -128 ~ 127 区间的值，Long 和 Short 也是缓存了这个区间的值，Byte 只能表示 -127 ~ 128 范围的值，全部缓存了，Character 缓存了 0 ~ 127 的值。Float 和 Double 没有缓存的意义。

Integer 可通过设置 java.lang.Integer.IntegerCache.high 扩大缓存区间

String 不是基础类型，但是它也有同样的机制，通过 String Pool 来缓存 String 对象。假设 "Java" 这个字符串我们会在应用程序中使用多次，我们肯定不希望在每次使用到的时候，都重新在堆中创建一个新的对象。

当然，之所以 Integer、Long、String 这些类的对象可以缓存，是因为它们是不可变类

基础类型包装类的缓存池使用一个数组进行缓存，而 String 类型，JVM 内部使用 HashTable 进行缓存，我们知道，HashTable 的结构是一个数组，数组中每个元素是一个链表。和我们平时使用的 HashTable 不同，JVM 内部的这个 HashTable 是不可以动态扩容的。

创建和回收

当我们在程序中使用双引号来表示一个字符串时，这个字符串就会进入到 String Pool 中。当然，这里说的是已被加载到 JVM 中的类。

另外，就是 String#intern() 方法，这个方法的作用就是：

• 如果字符串未在 Pool 中，那么就往 Pool 中增加一条记录，然后返回 Pool 中的引用。
• 如果已经在 Pool 中，直接返回 Pool 中的引用。

只要 String Pool 中的 String 对象对于 GC Roots 来说不可达，那么它们就是可以被回收的。

如果 Pool 中对象过多，可能导致 YGC 变长，因为 YGC 的时候，需要扫描 String Pool，可以看看笨神大佬的文章《JVM源码分析之String.intern()导致的YGC不断变长》。

讨论 String Pool 的实现

1、首先，我们先考虑 String Pool 的空间问题。

在 Java 6 中，String Pool 置于 PermGen Space 中，PermGen 有一个问题，那就是它是一个固定大小的区域，虽然我们可以通过 -XX:MaxPermSize=N 来设置永久代的空间大小，但是不管我们设置成多少，它终归是固定的。

所以，在 Java 6 中，我们应该尽量小心使用 String.intern() 方法，否则容易导致 OutOfMemoryError。

到了 Java 7，大佬们已经着手去掉 PermGen Space 了，首先，就是将 String Pool 移到了堆中。

把 String Pool 放到堆中，即使堆的大小也是固定的，但是这个时候，对于应用调优工作，只需要调整堆大小就行了。

到了 Java 8，PermGen 已经被彻底废弃，出现了堆外内存区域 MetaSpace，String Pool 相应的从堆转移到了 MetaSpace 中。

在 Java 8 中，String Pool 依然还是在 Heap Space 中。感谢评论区的读者指出错误。

2、其次，我们再讨论 String Pool 的实现问题。

前面我们说了 String Pool 使用一个 HashTable 来实现，这个 HashTable 不可以扩容，也就意味着极有可能出现单个 bucket 中的链表很长，导致性能降低。

在 Java 6 中，这个 HashTable 固定的 bucket 数量是 1009，后来添加了选项（-XX:StringTableSize=N）可以配置这个值。到 Java 7（7u40），大佬们提高了这个默认值到 60013，Java 8 依然也是使用这个值，对于绝大部分应用来说，这个值是足够用的。当然，如果你会在代码中大量使用 String#intern()，那么有必要手动设置一下这个值。

为什么是 1009，而不是 1000 或者 1024？因为 1009 是质数，有利于达到更好的散列。60013 同理。

JVM 内部的 HashTable 是不扩容的，但是不代表它不 rehash，它会在发现散列不均匀的时候进行 rehash，这里不展开介绍。

3、观察 String Pool 的使用情况。

JVM 提供了 -XX:+PrintStringTableStatistics 启动参数来帮助我们获取统计数据。

遗憾的是，只有在 JVM 退出的时候，JVM 才会将统计数据打印出来，JVM 没有提供接口给我们实时获取统计数据。

SymbolTable statistics:Number of buckets       :     20011 =    160088 bytes, avg   8.000Number of entries       :     10923 =    262152 bytes, avg  24.000Number of literals      :     10923 =    425192 bytes, avg  38.926Total footprint         :           =    847432 bytesAverage bucket size     :     0.546Variance of bucket size :     0.545Std. dev. of bucket size:     0.738Maximum bucket size     :         6## 看下面这部分：StringTable statistics:Number of buckets       :     60003 =    480024 bytes, avg   8.000Number of entries       :   4000774 =  96018576 bytes, avg  24.000Number of literals      :   4000774 = 1055252184 bytes, avg 263.762Total footprint         :           = 1151750784 bytesAverage bucket size     :    66.676Variance of bucket size :    19.843Std. dev. of bucket size:     4.455Maximum bucket size     :        84

统计数据中包含了 buckets 的数量，总的 String 对象的数量，占用的总空间，单个 bucket 的链表平均长度和最大长度等。

上面的数据是在 Java 8 的环境中打印出来的，Java 7 的信息稍微少一些，主要是没有 footprint 的数据：

StringTable statistics:Number of buckets       :   60003Average bucket size     :      67Variance of bucket size :      20Std. dev. of bucket size:       4Maximum bucket size     :      84

测试 String Pool 的性能

接下来，我们来跑个测试，测试下 String Pool 的性能问题，并讨论 -XX:StringTableSize=N 参数的作用。

我们将使用 String#intern() 往字符串常量池中添加 400万 个不同的长字符串。

package com.javadoop;import java.lang.ref.WeakReference;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.WeakHashMap;public class StringTest {    public static void main(String[] args) {        test(4000000);    }    private static void test(int cnt) {        final List<String> lst = new ArrayList<String>(1024);        long start = System.currentTimeMillis();        for (int i = 0; i < cnt; ++i) {            final String str = "Very very very very very very very very very very very very very very " +                    "very long string: " + i;            lst.add(str.intern());            if (i % 200000 == 0) {                System.out.println(i + 200000 + "; time = " + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0 + " sec");                start = System.currentTimeMillis();            }        }        System.out.println("Total length = " + lst.size());    }}

我们每插入 20万 条数据，输出一次耗时。

# 编译javac -d . StringTest.java# 使用默认 table size (60013) 运行一次java -Xms2g -Xmx2g com.javadoop.StringTest# 设置 table size 为 400031，再运行一次java -Xms2g -Xmx2g -XX:StringTableSize=400031 com.javadoop.StringTest

从左右两部分数据可以很直观看出来，插入的性能主要取决于链表的平均长度。当链表平均长度为 10 的时候，我们看到性能是几乎没有任何损失的。

还是那句话，根据自己的实际情况，考虑是否要设置 -XX:StringTableSize=N，还是使用默认值。

讨论自建 String Pool

这一节我们来看下自己使用 HashMap 来实现 String Pool。

这里我们需要使用 WeakReference：

private static final WeakHashMap<String, WeakReference<String>> pool            = new WeakHashMap<String, WeakReference<String>>(1024);private static String manualIntern(final String str) {    final WeakReference<String> cached = pool.get(str);    if (cached != null) {        final String value = cached.get();        if (value != null) {            return value;        }    }    pool.put(str, new WeakReference<String>(str));    return str;}

我们使用 1000 * 1000 * 1000 作为入参 cnt 的值进行测试，分别测试 [1] 和 [2]：

private static void test(int cnt) {    final List<String> lst = new ArrayList<String>(1024);    long start = System.currentTimeMillis();    for (int i = 0; i < cnt; ++i) {          // [1]        lst.add(String.valueOf(i).intern());        // [2]        // lst.add(manualIntern(String.valueOf(i)));        if (i % 200000 == 0) {            System.out.println(i + 200000 + "; time = " + (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.0 + " sec");            start = System.currentTimeMillis();        }    }    System.out.println("Total length = " + lst.size());}

测试结果，2G 的堆大小，如果使用 String#intern()，大概在插入 3000万 数据的时候，开始进入大量的 FullGC。

而使用自己写的 manualIntern()，大概到 1400万 的时候，就已经不行了。

没什么结论，如果要说点什么的话，那就是不要自建 String Pool，没必要。

小结

记住有两个 JVM 参数可以设置：-XX:StringTableSize=N、-XX:+PrintStringTableStatistics

StringTableSize，在 Java 6 中，是 1009；在 Java 7 和 Java 8 中，默认都是 60013，如果有必要请自行扩大这个值。