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我在多个地方读到它，使用 byte[] 而不是 string 可以节省内存。我想使用jol对其进行测试。

这是我的测试：

public static void main (String[] args) throws java.lang.Exception{
    System.out.println(VMSupport.vmDetails());
    String StrByte   = GraphLayout.parseInstance(sizeOfStrByteMap(100000)).toFootprint();
    String ByteByte = GraphLayout.parseInstance(sizeOfByteByteMap(100000)).toFootprint();
    String StrStr     = GraphLayout.parseInstance(sizeOfStrStrMap(100000)).toFootprint();
    System.out.println(StrByte);
    System.out.println(ByteByte);
    System.out.println(StrStr);
}

public static HashMap<String, String> sizeOfStrStrMap(int size) {
    String value = "this is the sample value";

    HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        map.putIfAbsent(Integer.toString(i), value);
    }
    return map;
}

public static HashMap<String, byte[]> sizeOfStrByteMap(int size) {
    byte[] value = "this is the sample value".getBytes();

    HashMap<String, byte[]> map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        map.putIfAbsent(Integer.toString(i), value);
    }
    return map;
}

public static HashMap<byte[], byte[]> sizeOfByteByteMap(int size) {
    byte[] value = "this is the sample value".getBytes();

    HashMap<byte[], byte[]> map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        map.putIfAbsent(Integer.toString(i).getBytes(), value);
    }
    return map;
}

这是我的结果：

Running 64-bit HotSpot VM.
Using compressed oop with 3-bit shift.
Using compressed klass with 3-bit shift.
Objects are 8 bytes aligned.
Field sizes by type: 4, 1, 1, 2, 2, 4, 4, 8, 8 [bytes]
Array element sizes: 4, 1, 1, 2, 2, 4, 4, 8, 8 [bytes]

// StrByteMap
java.util.HashMap@15327b79d footprint:
     COUNT       AVG       SUM   DESCRIPTION
         1       184       184   [B
    100000        31   3120000   [C
         1   1048592   1048592   [Ljava.util.HashMap$Node;
    100000        24   2400000   java.lang.String
         1        48        48   java.util.HashMap
    100000        32   3200000   java.util.HashMap$Node
    300003             9768824   (total)

// ByteByteMap
java.util.HashMap@a9d12ad footprint:
     COUNT       AVG       SUM   DESCRIPTION
    100001        24   2400184   [B
         1   1048592   1048592   [Ljava.util.HashMap$Node;
         1        48        48   java.util.HashMap
    100000        32   3200000   java.util.HashMap$Node
    200003             6648824   (total)


// StrStrMap
java.util.HashMap@716d90fad footprint:
     COUNT       AVG       SUM   DESCRIPTION
    100001        31   3120344   [C
         1   1048592   1048592   [Ljava.util.HashMap$Node;
    100001        24   2400024   java.lang.String
         1        48        48   java.util.HashMap
    100000        32   3200000   java.util.HashMap$Node
    300004             9769008   (total)

如您所见，StrByteMap 和 StrStrMap 之间的内存使用几乎相同。我在这里测试错了吗？

更新：请看下面@Amod Pandey 的问题，我也想知道为什么。

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2 回答 2

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对于 Map 测试，您将放入相同的值引用，因此它不会占用太多空间。就像您拥有不同的键一样，您需要使值不同，或者如您所见，值类型的选择并没有太大区别。

于 2016-02-27T20:45:44.897 回答
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我觉得很奇怪。

// StrByteMap
java.util.HashMap@15327b79d footprint:
     COUNT       AVG       SUM   DESCRIPTION
         1       184       184   [B
    100000        31   3120000   [C

有一个字节数组实例和 100000 个字符数组实例。在 StrStr 案例中是 100001 字符数组

// StrStrMap
java.util.HashMap@716d90fad footprint:
     COUNT       AVG       SUM   DESCRIPTION
    100001        31   3120344   [C

因此，即使您存储了字节数组，内存占用也是 char 数组！

另一点是对于 ByteByte，字节数组对象的平均大小为 24，它小于 184 的字节数组大小（StrByteMap），并且在所有三种情况下的总数不应该相同。

于 2016-02-27T23:14:06.910 回答