本篇文章给大家分享的是有关Java 性能优化中如何进行字符串过滤，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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★一个简单的需求

首先描述一下需求：
给定一个 String 对象，过滤掉除了数字（字符'0'到'9'）以外的其它字符。要求时间开销尽可能小。过滤函数的原型如下：

String filter(String str);

针对上述需求，俺写了5个不同的过滤函数。为了叙述方便，函数名分别定为 filter1 到 filter5。其中 filter1 性能最差、filter5 性能最好。在看后续的内容之前，你先暗自思考一下，如果由你来实现该函数，大概会写成什么样？最好把你想好的函数写下来，便于跟俺给出的例子作对比。

★代码——循序渐进的5种实现方式

◇测试代码

为了方便测试性能，先准备好一坨测试代码，具体如下：

class Test{    public static void main(String[] args)    {        if(args.length != 1)        {            return;        }        String str = "";        long nBegin = System.currentTimeMillis();        for(int i=0; i<1024*1024; i++)        {            str = filterN(args[0]);  // 此处调用某个具体的过滤函数        }        long nEnd = System.currentTimeMillis();        System.out.println(nEnd-nBegin);        System.out.println(str);    }};

在没有想好你的实现方式之前，先别偷看后续内容哦！另外，先注明一下，俺的 Java 环境是 JDK 1.5.0-09，使用的测试字符串是随机生成的，长度32个 char，只含字母和数字。由于 JDK 版本和机器性能不尽相同，你在自己机器上测试的结果可能跟俺下面给出的数值不太一样。

◇版本1

先来揭晓性能最差的filter1，代码如下：

private static String filter1(String strOld){    String strNew = new String();    for(int i=0; i
如果你的代码不幸和 filter1 雷同，那你的 Java 功底可就是相当糟糕了，连字符串拼接需要用 StringBuffer 来优化都没搞明白。
为了和后续对比，先记下 filter1 的处理时间，大约在 8.81-8.90秒 之间。
◇版本2
再来看看 filter2，代码如下：
private static String filter2(String strOld){    StringBuffer strNew = new StringBuffer();    for(int i=0; i

其实刚才在评价 filter1 的时候，已经泄露了 filter2 的天机。filter2 通过使用 StringBuffer 来优化连接字符串的性能。为什么 StringBuffer 连接字符串的性能比 String 好，这个已经是老生常谈，俺在这儿就不细说啦。尚不清楚的同学自己上 Google 一查便知。估计应该有挺多同学会写出类似 filter2 的代码。
有些同学可能会问：为啥不用 StringBuilder？
确实，在 JDK 1.5 新增加了 StringBuilder 这个类，其性能会比 StringBuffer 更好。不过捏，考虑到有可能要拿到其它版本的 JDK 上作对比测试，而且 StringBuilder 和 StringBuffer 之间的差异【不是】本文讨论的重点，所以后面的例子都使用 StringBuffer 来实现。
filter2 的处理时间大约为 2.14-2.18秒，提升了大约4倍。
◇版本3
接着看看 filter3，代码如下：
private static String filter3(String strOld){    StringBuffer strNew = new StringBuffer();    int nLen = strOld.length();    for(int i=0; i
乍一看，filter3 和 filter2 的代码差不多嘛！再仔细瞧一瞧，原来先把 strOld.charAt(i) 赋值给 char 变量，节省了重复调用 charAt() 方法的开销；另外把 strOld.length() 先保存为 nLen，也节省了重复调用 length() 的开销。能想到这一步的同学，估计是比较细心的。
经过此一优化，处理时间节省为 1.48-1.52秒，提升了约30%。由于 charAt() 和 length() 的内部实现都挺简单的，所以提升的性能不太明显。
另外补充一下，经网友反馈，在 JDK 1.6 上，filter3 和 filter2 的性能基本相同。俺估计：可能是因为 JDK 1.6 在编译时已经进行了相关的优化。
◇版本4
然后看看 filter4，代码如下：
private static String filter4(String strOld){    int nLen = strOld.length();    StringBuffer strNew = new StringBuffer(nLen);    for(int i=0; i
filter4 和 filter3 差别也很小，唯一差别就在于调用了 StringBuffer 带参数的构造函数。通过 StringBuffer 的构造函数设置初始的容量大小，可以有效避免 append() 追加字符时重新分配内存，从而提高性能。
filter4 的处理时间大约在 1.33-1.39秒，约提高10%左右。可惜提升的幅度有点小 。
◇版本5
最后来看看“终极版本”——性能最好的 filter5。
private static String filter5(String strOld){    int nLen = strOld.length();    char[] chArray = new char[nLen];    int nPos = 0;    for(int i=0; i
猛一看，你可能会想：这个 filter5 和前几个版本的差别也忒大了吧！filter5 既没有用 String 也没有用 StringBuffer，而是拿字符数组进行中间处理。
filter5 的处理时间，只用了0.72-0.78秒，相对于 filter4 提升了将近50%。为啥捏？是不是因为直接操作字符数组，节省了 append(char) 的调用？通过查看 append(char) 的源代码，内部的实现很简单，应该不至于提升这么多。
那是什么原因捏？
首先，虽然 filter5 有一个字符数组的创建开销，但是相对于 filter4 来说，StringBuffer 的构造函数内部也会有字符数组的创建开销。两相抵消。所以 filter5 比 filter4 还多节省了 StringBuffer 对象本身的创建开销。（在俺的 JDK 1.5 环境中，这个因素比较明显）
其次，由于 StringBuffer 是线程安全的（它的方法都是 synchronized），因此调用它的方法有一定的同步开销，而字符数组则没有，这又是一个性能提升的地方。（经热心读者反馈，此因素在 JDK 1.6 中比较明显）
基于上述两个因素，所以 filter5 比 filter4 又有较大幅度的提升。
★对于5个版本的总结
上述5个版本，filter1 和 filter5 的性能相差约12倍（已经超过一个数量级）。除了 filter3 相对于 filter2 是通过消除函数重复调用来提升性能，其它的几个版本都是通过节省内存分配，降低了时间开销。可见内存分配对于性能的影响有多大啊！
★一点补充说明，关于时间和空间的平衡
另外，需要补充说明一下。版本4和版本5使用了空间换时间的手法来提升性能。假如被过滤的字符串【很大】，并且数字字符的比例【很低】，这种方式就不太合算了。
举个例子：被处理的字符串中，绝大部分都只含有不到10%的数字字符，只有少数字符串包含较多的数字字符。这时候该怎么办捏？
对于 filter4 来说，可以把 new StringBuffer(nLen); 修改为 new StringBuffer(nLen/10); 来节约空间开销。但是 filter5 就没法这么玩了。
所以，具体该用“版本4”还是“版本5”，要看具体情况了。只有在你【非常】看重时间开销，且数字字符比例很高（至少大于50%）的情况下，用 filter5 才合算。否则的话，建议用 filter4。
以上就是Java 性能优化中如何进行字符串过滤，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
            
            
                                                            

                                                新闻名称：Java性能优化中如何进行字符串过滤                                                

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