Java字符串拼接的五种方法,哪种性能最好?

共 1256字,需浏览 3分钟

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2022-01-11 16:20

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作者: 老坛酸菜WH

来源 : cnblogs.com/twzheng/p/5923642.html


> 字符串拼接一般使用“+”,但是“+”不能满足大批量数据的处理,Java中有以下五种方法处理字符串拼接,各有优缺点,程序开发应选择合适的方法实现。


1. 加号 “+”


2. String contact() 方法


3. StringUtils.join() 方法


4. StringBuffer append() 方法


5. StringBuilder append() 方法


> 经过简单的程序测试,从执行100次到90万次的时间开销如下表:


 

 由此可以看出:


1. 方法1 加号 “+” 拼接 和 方法2 String contact() 方法 适用于小数据量的操作,代码简洁方便,加号“+” 更符合我们的编码和阅读习惯;


2. 方法3 StringUtils.join() 方法 适用于将ArrayList转换成字符串,就算90万条数据也只需68ms,可以省掉循环读取ArrayList的代码;


3. 方法4 StringBuffer append() 方法 和 方法5 StringBuilder append() 方法 其实他们的本质是一样的,都是继承自AbstractStringBuilder,效率最高,大批量的数据处理最好选择这两种方法。


4. 方法1 加号 “+” 拼接 和 方法2 String contact() 方法 的时间和空间成本都很高(分析在本文末尾),不能用来做批量数据的处理。


# 源代码,供参考

package cnblogs.twzheng.lab2;
/** * @author Tan Wenzheng * */import java.util.ArrayList;import java.util.List;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
public class TestString {
private static final int max = 100;
public void testPlus() { System.out.println(">>> testPlus() <<<");
String str = "";
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < max; i++) { str = str + "a";        }
long end = System.currentTimeMillis();
long cost = end - start;
System.out.println(" {str + \"a\"} cost=" + cost + " ms");    }
public void testConcat() {        System.out.println(">>> testConcat() <<<");
        String str = "";
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < max; i++) { str = str.concat("a"); }
        long end = System.currentTimeMillis();
        long cost = end - start;
System.out.println(" {str.concat(\"a\")} cost=" + cost + " ms"); }
public void testJoin() {        System.out.println(">>> testJoin() <<<");
long start = System.currentTimeMillis();
        List list = new ArrayList();
for (int i = 0; i < max; i++) { list.add("a"); }
long end1 = System.currentTimeMillis();        long cost1 = end1 - start;
StringUtils.join(list, "");
long end = System.currentTimeMillis();        long cost = end - end1;
System.out.println(" {list.add(\"a\")} cost1=" + cost1 + " ms"); System.out.println(" {StringUtils.join(list, \"\")} cost=" + cost + " ms");    }
public void testStringBuffer() { System.out.println(">>> testStringBuffer() <<<");
long start = System.currentTimeMillis();
StringBuffer strBuffer = new StringBuffer();
for (int i = 0; i < max; i++) { strBuffer.append("a"); } strBuffer.toString();
long end = System.currentTimeMillis();
        long cost = end - start;
System.out.println(" {strBuffer.append(\"a\")} cost=" + cost + " ms"); }
public void testStringBuilder() {        System.out.println(">>> testStringBuilder() <<<");
        long start = System.currentTimeMillis();
StringBuilder strBuilder = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < max; i++) { strBuilder.append("a"); }        strBuilder.toString();
long end = System.currentTimeMillis();
long cost = end - start;

System.out .println(" {strBuilder.append(\"a\")} cost=" + cost + " ms"); }}


# 测试结果:


1. 执行100次, private static final int max = 100;


>>> testPlus() <<<   {str + "a"} cost=0 ms>>> testConcat() <<<   {str.concat("a")} cost=0 ms>>> testJoin() <<<   {list.add("a")} cost1=0 ms   {StringUtils.join(list, "")} cost=20 ms>>> testStringBuffer() <<<   {strBuffer.append("a")} cost=0 ms>>> testStringBuilder() <<<   {strBuilder.append("a")} cost=0 ms


2. 执行1000次, private static final int max = 1000;


>>> testPlus() <<<   {str + "a"} cost=10 ms>>> testConcat() <<<   {str.concat("a")} cost=0 ms>>> testJoin() <<<   {list.add("a")} cost1=0 ms   {StringUtils.join(list, "")} cost=20 ms>>> testStringBuffer() <<<   {strBuffer.append("a")} cost=0 ms>>> testStringBuilder() <<<   {strBuilder.append("a")} cost=0 ms


3. 执行1万次, private static final int max = 10000;

>>> testPlus() <<<   {str + "a"} cost=150 ms>>> testConcat() <<<   {str.concat("a")} cost=70 ms>>> testJoin() <<<   {list.add("a")} cost1=0 ms   {StringUtils.join(list, "")} cost=30 ms>>> testStringBuffer() <<<   {strBuffer.append("a")} cost=0 ms>>> testStringBuilder() <<<   {strBuilder.append("a")} cost=0 ms


4. 执行10万次, private static final int max = 100000;

>>> testPlus() <<<   {str + "a"} cost=4198 ms>>> testConcat() <<<   {str.concat("a")} cost=1862 ms>>> testJoin() <<<   {list.add("a")} cost1=21 ms   {StringUtils.join(list, "")} cost=49 ms>>> testStringBuffer() <<<   {strBuffer.append("a")} cost=10 ms>>> testStringBuilder() <<<   {strBuilder.append("a")} cost=10 ms


5. 执行20万次, private static final int max = 200000;

>>> testPlus() <<<   {str + "a"} cost=17196 ms>>> testConcat() <<<   {str.concat("a")} cost=7653 ms>>> testJoin() <<<   {list.add("a")} cost1=20 ms   {StringUtils.join(list, "")} cost=51 ms>>> testStringBuffer() <<<   {strBuffer.append("a")} cost=20 ms>>> testStringBuilder() <<<   {strBuilder.append("a")} cost=16 ms


6. 执行50万次, private static final int max = 500000;


>>> testPlus() <<<   {str + "a"} cost=124693 ms>>> testConcat() <<<   {str.concat("a")} cost=49439 ms>>> testJoin() <<<   {list.add("a")} cost1=21 ms   {StringUtils.join(list, "")} cost=50 ms>>> testStringBuffer() <<<   {strBuffer.append("a")} cost=20 ms>>> testStringBuilder() <<<   {strBuilder.append("a")} cost=10 ms


7. 执行90万次, private static final int max = 900000;


>>> testPlus() <<<   {str + "a"} cost=456739 ms>>> testConcat() <<<   {str.concat("a")} cost=186252 ms>>> testJoin() <<<   {list.add("a")} cost1=20 ms   {StringUtils.join(list, "")} cost=68 ms>>> testStringBuffer() <<<   {strBuffer.append("a")} cost=30 ms>>> testStringBuilder() <<<   {strBuilder.append("a")} cost=24 ms

#  查看源代码,以及简单分析


String contact 和 StringBuffer,StringBuilder 的源代码都可以在Java库里找到,有空可以研究研究。


1. 其实每次调用contact()方法就是一次数组的拷贝,虽然在内存中是处理都是原子性操作,速度非常快,但是,最后的return语句会创建一个新String对象,限制了concat方法的速度。

    public String concat(String str) {        int otherLen = str.length();        if (otherLen == 0) {            return this;        }        int len = value.length;        char buf[] = Arrays.copyOf(value, len + otherLen);        str.getChars(buf, len);        return new String(buf, true);    }


2. StringBuffer 和 StringBuilder 的append方法都继承自AbstractStringBuilder,整个逻辑都只做字符数组的加长,拷贝,到最后也不会创建新的String对象,所以速度很快,完成拼接处理后在程序中用strBuffer.toString()来得到最终的字符串。


    /**     * Appends the specified string to this character sequence.     * 

* The characters of the {@code String} argument are appended, in * order, increasing the length of this sequence by the length of the * argument. If {@code str} is {@code null}, then the four * characters {@code "null"} are appended. *

* Let n be the length of this character sequence just prior to * execution of the {@code append} method. Then the character at * index k in the new character sequence is equal to the character * at index k in the old character sequence, if k is less * than n; otherwise, it is equal to the character at index * k-n in the argument {@code str}. * * @param str a string. * @return a reference to this object. */ public AbstractStringBuilder append(String str) { if (str == null) str = "null"; int len = str.length(); ensureCapacityInternal(count + len); str.getChars(0, len, value, count); count += len; return this; }

    /**     * This method has the same contract as ensureCapacity, but is     * never synchronized.     */    private void ensureCapacityInternal(int minimumCapacity) {        // overflow-conscious code        if (minimumCapacity - value.length > 0)            expandCapacity(minimumCapacity);    }

/** * This implements the expansion semantics of ensureCapacity with no * size check or synchronization. */ 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); }


3. 字符串的加号“+” 方法, 虽然编译器对其做了优化,使用StringBuilder的append方法进行追加,但是每循环一次都会创建一个StringBuilder对象,且都会调用toString方法转换成字符串,所以开销很大。


注:执行一次字符串“+”,相当于 str = new StringBuilder(str).append("a").toString();


4. 本文开头的地方统计了时间开销,根据上述分析再想想空间的开销。常说拿空间换时间,反过来是不是拿时间换到了空间呢,但是在这里,其实时间是消耗在了重复的不必要的工作上(生成新的对象,toString方法),所以对大批量数据做处理时,加号“+” 和 contact 方法绝对不能用,时间和空间成本都很高。


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