了解高并发大对象处理

年浸润在互联网高并发中的同学，在写代码时会有一些约定俗成的规则：宁可将请求拆分成10个1秒的，也不去做一个耗时5秒的请求;宁可将对象拆成1000个10KB的，也尽量避免生成一个1MB的对象。

为什么?这是对于“大”的恐惧。

“大对象”，是一个泛化的概念，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?有三点原因。

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;

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;

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。

接下来，xjjdog将从数据的结构纬度和时间维度，来逐步看一下一些把对象变小，把操作聚焦的策略。

1. String的substring方法

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。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。

2. 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。

我们先来看下StringBuilder的扩容代码。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。

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。

3. 保持合适的对象粒度

曾经碰到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。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

（编辑：南通站长网）

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