在语言层面，Java/C# 中都直接提供了 String.Intern 的支持。而对 Java 来说，实现上的非常类似。由 String.intern 方法，将当前字符串以内容为键，对象引用为值，放入一个全局性的哈希表中。
代码:
| // // java/lang/String.java // public final class String { //... public native String intern(); // 使用 JNI 函数实现以保障效率 } // // hotspot/src/share/vm/prims/jvm.cpp // JVM_ENTRY(jstring, JVM_InternString(JNIEnv *env, jstring str)) JVMWrapper("JVM_InternString"); if (str == NULL) return NULL; oop string = JNIHandles::resolve_non_null(str); // 将引用解析为内部句柄 oop result = StringTable::intern(string, CHECK_0); // 进行实际的字符串 intern 操作 return (jstring) JNIHandles::make_local(env, result); // 获取内部句柄的引用 JVM_END // // hotspot/src/share/vm/memory/symbolTable.cpp // oop StringTable::intern(oop string, TRAPS) { if (string == NULL) return NULL; ResourceMark rm(THREAD); // 保护线程资源区域 int length; Handle h_string (THREAD, string); jchar* chars = java_lang_String::as_unicode_string(string, length); // 获取实际字符串内容 oop result = intern(h_string, chars, length, CHECK_0); // 完成字符串 intern 操作 return result; } oop StringTable::intern(Handle string_or_null, jchar* name, int len, TRAPS) { int hashValue = hash_string(name, len); // 首先根据字符串内容计算哈希值 stringTableBucket* bucket = bucketFor(hashValue); // 根据哈希值获取目标容器 oop string = bucket->lookup(name, len); // 然后检测字符串是否已经存在 // Found if (string != NULL) return string; // Otherwise, add to symbol to table return basic_add(string_or_null, name, len, hashValue, CHECK_0); // 将字符串放入哈希表 } |
对全局字符串表中的字符串，是没有办法显式手动清除的。只能在不使用此字符串后，由垃圾回收线程在进行不可达对象标记时进行分析，并最终调用 StringTable::unlink 方法去遍历清除。
代码：
| // // hotspot/src/share/vm/memory/genMarkSweep.cpp // void GenMarkSweep::mark_sweep_phase1(...) { //... StringTable::unlink(); } // // hotspot/src/share/vm/memory/symbolTable.cpp // void StringTable::unlink() { // Readers of the string table are unlocked, so we should only be // removing entries at a safepoint. assert(SafepointSynchronize::is_at_safepoint(), "must be at safepoint") for (stringTableBucket* bucket = firstBucket(); bucket <= lastBucket(); bucket++) { for (stringTableEntry** p = bucket->entry_addr(); *p != NULL;) { stringTableEntry* entry = *p; assert(entry->literal_string() != NULL, "just checking"); if (entry->literal_string()->is_gc_marked()) { // 字符串对象是否可达 // Is this one of calls those necessary only for verification? (DLD) entry->oops_do(&MarkSweep::follow_root_closure); p = entry->next_addr(); } else { // 如不可达则将其内存块回收到内存池中 *p = entry->next(); entry->set_next(free_list); free_list = entry; } } } } |
通过上面的代码，我们可以直观了解到，对 JVM (Sun JDK 1.4.2) 来说，String.intern 提供的是全局性的基于哈希表的共享支持。这样的实现虽然简单，并能够在最大限度上进行字符串共享;但同时也存在共享粒度太大，优化效果无法度量，大量字符串可能导致全局字符串表性能降低等问题。
为此 Eclipse 舍弃了 JVM 一级的字符串共享优化机制，而通过提供细粒度、完全可控、可测量的字符串分区共享优化机制，一定程度上缓解此问题。Eclipse 核心的 IStringPoolParticipant 接口由使用者显式实现，在其 shareStrings 方法中提交需要共享的字符串。
代码:
| // // org.eclipse.core.runtime.IStringPoolParticipant // public interface IStringPoolParticipant { /** * Instructs this participant to share its strings in the provided * pool. */ public void shareStrings(StringPool pool); } |
例如 MarkerInfo 类型实现了 IStringPoolParticipant 接口，在其 shareStrings 方法中，提交自己需要共享的字符串 type，并通知其下级节点进行相应的提交。
代码:
| // // org.eclipse.core.internal.resources.MarkerInfo // public class MarkerInfo implements ..., IStringPoolParticipant { public void shareStrings(StringPool set) { type = set.add(type); Map map = attributes; if (map instanceof IStringPoolParticipant) ((IStringPoolParticipant) map).shareStrings(set); } } |
这样一来，只要一个对象树各级节点选择性实现 IStringPoolParticipant 接口，就可以一次性将所有需要共享的字符串，通过递归提交到一个字符串缓冲池中进行复用优化。如 Workspace 就是这样一个字符串共享根入口，其 open 方法在完成工作区打开操作后，将需要进行字符串共享优化的缓存管理对象，加入到全局字符串缓冲区分区优化列表中。
代码:
| // // org.eclipse.core.internal.resources // public class Workspace ... { protected SaveManager saveManager; public IStatus open(IProgressMonitor monitor) throws CoreException { // 打开工作空间 // 最终注册一个新的字符串缓冲池分区 InternalPlatform.getDefault().addStringPoolParticipant(saveManager, getRoot()); return Status.OK_STATUS; } } |
对需要优化的类型 SaveManager 来说，只需要实现 IStringPoolParticipant 接口，并在被调用的时候提交自己与子元素的需优化字符串即可。其子元素甚至都不需要实现 IStringPoolParticipant 接口，只需将提交行为一级一级传递下去即可，如:
代码:
| // // org.eclipse.core.internal.resources.SaveManager // public class SaveManager implements ..., IStringPoolParticipant { protected ElementTree lastSnap; public void shareStrings(StringPool pool) { lastSnap.shareStrings(pool); } } // // org.eclipse.core.internal.watson.ElementTree // public class ElementTree { protected DeltaDataTree tree; public void shareStrings(StringPool set) { tree.storeStrings(set); } } // // org.eclipse.core.internal.dtree.DeltaDataTree // public class DeltaDataTree extends AbstractDataTree { private AbstractDataTreeNode rootNode; private DeltaDataTree parent; public void storeStrings(StringPool set) { //copy field to protect against concurrent changes AbstractDataTreeNode root = rootNode; DeltaDataTree dad = parent; if (root != null) root.storeStrings(set); if (dad != null) dad.storeStrings(set); } } // // org.eclipse.core.internal.dtree.AbstractDataTreeNode // public abstract class AbstractDataTreeNode { protected AbstractDataTreeNode children[]; protected String name; public void storeStrings(StringPool set) { name = set.add(name); //copy children pointer in case of concurrent modification AbstractDataTreeNode[] nodes = children; if (nodes != null) for (int i = nodes.length; --i >= 0;) nodes[i].storeStrings(set); } } |
所有的需优化字符串，都会通过 StringPool.add 方法提交到统一的字符串缓冲池中。而这个缓冲池的左右，与 JVM 级的字符串表略有不同，它只是在进行字符串缓冲分区优化时，起到一个阶段性的整理作用，本身并不作为字符串引用的入口存在。因此在实现上它只是简单的对 HashMap 进行包装，并粗略计算优化能带来的额外空间，以提供优化效果的度量标准。
代码:
| // // org.eclipse.core.runtime.StringPool // public final class StringPool { private int savings; private final HashMap map = new HashMap(); public StringPool() { super(); } public String add(String string) { if (string == null) return string; Object result = map.get(string); if (result != null) { if (result != string) savings += 44 + 2 * string.length(); return (String) result; } map.put(string, string); return string; } // 获取优化能节省多少空间的大致估算值 public int getSavedStringCount() { return savings; } } |
不过这里的估算值在某些情况下可能并不准确，例如缓冲池中包括字符串 S1，此时提交一个与之内容相同但物理位置不同的字符串 S2，则如果 S2 被提交多次，会导致错误的高估优化效果。当然如果需要得到精确值，也可以对其进行重构，通过一个 Set 跟踪每个字符串优化的过程，获得精确优化度量，但需要损失一定效率。
在了解了需优化字符串的提交流程，以及字符串提交后的优化流程后，我们接着看看 Eclipse 核心是如何将这两者整合到一起的。
前面提到 Workspace.open 方法会调用 InternalPlatform.addStringPoolParticipant 方法，将一个字符串缓冲池分区的根节点，添加到全局性的优化任务队列中。
代码:
| // // org.eclipse.core.internal.runtime.InternalPlatform // public final class InternalPlatform { private StringPoolJob stringPoolJob; public void addStringPoolParticipant(IStringPoolParticipant participant, ISchedulingRule rule) { if (stringPoolJob == null) stringPoolJob = new StringPoolJob(); // Singleton 模式 stringPoolJob.addStringPoolParticipant(participant, rule); } } // // org.eclipse.core.internal.runtime.StringPoolJob // public class StringPoolJob extends Job { private static final long INITIAL_DELAY = 10000;//five seconds private Map participants = Collections.synchronizedMap(new HashMap(10)); public void addStringPoolParticipant(IStringPoolParticipant participant, ISchedulingRule rule) { participants.put(participant, rule); if (sleep()) wakeUp(INITIAL_DELAY); } public void removeStringPoolParticipant(IStringPoolParticipant participant) { participants.remove(participant); } } |
此任务将在合适的时候，为每个注册的分区进行共享优化。
StringPoolJob 类型是分区任务的代码所在，其底层实现是通过 Eclipse 的任务调度机制。关于 Eclipse 的任务调度，有兴趣的朋友可以参考 Michael Valenta (IBM) 的 On the Job: The Eclipse Jobs API 一文。
这里需要了解的是 Job 在 Eclipse 里，被作为一个异步后台任务进行调度，在时间或资源就绪的情况下，通过调用其 Job.run 方法执行。可以说 Job 非常类似一个线程，只不过是基于条件进行调度，可通过后台线程池进行优化罢了。而这里任务被调度的条件，一方面是任务自身的调度时间因素，另一方面是通过 ISchedulingRule 接口提供的任务资源依赖关系。如果一个任务与当前正在运行的任务传统，则将被挂起直到冲突被缓解。而 ISchedulingRule 接口本身可以通过 composite 模式进行组合，描述复杂的任务依赖关系。
在具体完成任务的 StringPoolJob.run 方法中，将对所有字符串缓冲分区的调度条件进行合并，以便在条件允许的情况下，调用 StringPoolJob.shareStrings 方法完成实际工作。
代码:
| // // org.eclipse.core.internal.runtime.StringPoolJob // public class StringPoolJob extends Job { private static final long RESCHEDULE_DELAY = 300000;//five minutes protected IStatus run(IProgressMonitor monitor) { //copy current participants to handle concurrent additions and removals to map Map.Entry[] entries = (Map.Entry[]) participants.entrySet().toArray(new Map.Entry[0]); ISchedulingRule[] rules = new ISchedulingRule[entries.length]; IStringPoolParticipant[] toRun = new IStringPoolParticipant[entries.length]; for (int i = 0; i < toRun.length; i++) { toRun[i] = (IStringPoolParticipant) entries[i].getKey(); rules[i] = (ISchedulingRule) entries[i].getValue(); } // 将所有字符串缓冲分区的调度条件进行合并 final ISchedulingRule rule = MultiRule.combine(rules); // 在调度条件允许的情况下调用 shareStrings 方法执行优化 try { Platform.getJobManager().beginRule(rule, monitor); // 阻塞直至调度条件允许 shareStrings(toRun, monitor); } finally { Platform.getJobManager().endRule(rule); } // 重新调度任务自己，以便进行下一次优化 long scheduleDelay = Math.max(RESCHEDULE_DELAY, lastDuration*100); schedule(scheduleDelay); return Status.OK_STATUS; } } |
StringPoolJob.shareStrings 方法只是简单的遍历所有分区，调用其根节点的 IStringPoolParticipant.shareStrings 方法，进行前面所述的优化工作，并最终返回分区的优化效果。而缓冲池本身，只是作为一个优化工具，完成后直接被放弃。
代码:
| private int shareStrings(IStringPoolParticipant[] toRun, IProgressMonitor monitor) { final StringPool pool = new StringPool(); for (int i = 0; i < toRun.length; i++) { if (monitor.isCanceled()) // 操作是否被取消 break; final IStringPoolParticipant current = toRun[i]; Platform.run(new ISafeRunnable() { // 安全执行 public void handleException(Throwable exception) { //exceptions are already logged, so nothing to do } public void run() { current.shareStrings(pool); // 进行字符串重用优化 } }); } return pool.getSavedStringCount(); // 返回优化效果 } } |
通过上面的分析我们可以看到，Eclipse 实现的基于字符串缓冲分区的优化机制，相对于 JVM 的 String.intern() 来说:
1.控制的粒度更细，可以指定要对哪些对象进行优化;
2.优化效果可度量，可以大概估算出优化能节省的空间;
3.不存在性能瓶颈，不存在集中的字符串缓冲池，因此不会因为大量字符串导致性能波动;
4.不会长期占内存，缓冲池只在优化执行时存在，完成后中间结果被抛弃;
5.优化策略可选择，通过定义调度条件，可选择性执行不同的优化策略.