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Java大对象

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本文我们将讲解一下对于“大对象”的优化。这里的“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。

那么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。

结合我们前面提到的缓存,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。本文,将从 JDK 的一些知识点讲起,先来看几个面试频率比较高的对象复用问题;接下来,从数据的结构纬度和时间维度出发,分别逐步看一下一些把对象变小,把操作聚焦的策略。

String中的substring

我们都知道,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。

下面是Java11中String的源码。

public String substring(int beginIndex) {
    if (beginIndex < 0) {
        throw new StringIndexOutOfBoundsException(beginIndex);
    }
    int subLen = length() - beginIndex;
    if (subLen < 0) {
        throw new StringIndexOutOfBoundsException(subLen);
    }
    if (beginIndex == 0) {
        return this;
    }
    return isLatin1() ? StringLatin1.newString(value, beginIndex, subLen)
                      : StringUTF16.newString(value, beginIndex, subLen);
}

public static String newString(byte[] val, int index, int len) {
    if (String.COMPACT_STRINGS) {
        byte[] buf = compress(val, index, len);
        if (buf != null) {
            return new String(buf, LATIN1);
        }
    }
    int last = index + len;
    return new String(Arrays.copyOfRange(val, index << 1, last << 1), UTF16);
}

如上述代码所示,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 Java7 之后是没有问题的,但在Java6 中,却有着内存泄漏的风险,我们可以学习一下这个案例,来看一下大对象复用可能会产生的问题。下面是Java6中的代码:

public String substring(int beginIndex, int endIndex) {
    if (beginIndex < 0) {
        throw new StringIndexOutOfBoundsException(beginIndex);
    }
    if (endIndex > count) {
        throw new StringIndexOutOfBoundsException(endIndex);
    }
    if (beginIndex > endIndex) {
        throw new StringIndexOutOfBoundsException(endIndex - beginIndex);
    }
    return ((beginIndex == 0) && (endIndex == count)) ? 
            this :
            new String(offset + beginIndex, endIndex - beginIndex, value);
}

String(int offset, int count, char value[]) {
    this.value = value;
    this.offset = offset;
    this.count = count;
}

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。

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。如果面试时遇到这个问题,保险起见,可以把这个改善过程答出来。

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。

我们先来看下 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。

下面是 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 的代码大家可自行查看,也是阻塞性的,扩容策略是原长度的 1.5 倍。

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。

接下来,我将从数据的结构纬度和时间维度出发,讲解一下应用层面的优化。

保持合适的对象粒度

给你分享一个实际案例:我们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。

这里还有个高频面试问题,那就是 Java 的 Boolean 占用的是多少位?

在 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。还记得我们在之前 《分布式缓存系统必须要解决的四大问题》中提到的缓存穿透吗?就可以使用 Bitmap 避免,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。

再插一道面试算法题: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?

大家可以类比思考一下。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。

Guava 中有一个 BloomFilter 的类,可以方便地实现相关功能。

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。下面简单介绍三种:

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。

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。

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。

小结

最后总结一下本文的内容重点:

首先,我们看了比较老的 JDK 版本中,String 为了复用引起的内容泄漏问题,所以我们平常的编码中,一定要注意大对象的回收,及时切断与它的联系。

接下来,我们看了 Java 中集合的一些扩容操作,如果你知道确切的集合大小,就可以指定一个初始值,避免耗时的扩容操作。

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。

到现在为止,我们学习了缓冲、缓存、对象池化、结果缓存池、大对象处理等优化性能的手段,由于它们都加入了额外的中间层,会使得编程模型变得复杂。

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