• 字符串太占内存了,我想了各种奇思淫巧对它进行压缩


    一:背景

    1. 讲故事

    在我们的一个全内存项目中,需要将一家大品牌店铺小千万的trade灌入到内存中,大家知道trade中一般会有订单来源,省市区 ,当把这些字段灌进去后,你会发现他们特别侵蚀内存,因为都是字符串类型,不知道大家对内存侵蚀性是不是很清楚,我就问一个问题。

    Question: 一个空字符串占用多大内存? 你知道吗?

    思考之后,下面我们就一起验证下,使用windbg去托管堆一查究竟,代码如下:

    
            static void Main(string[] args)
            {
                string s = string.Empty;
    
                Console.ReadLine();
            }
    
    0:000> !clrstack -l
    OS Thread Id: 0x308c (0)
            Child SP               IP Call Site
    ConsoleApp6.Program.Main(System.String[]) [C:dreamCsharpConsoleApp1ConsoleApp6Program.cs @ 19]
        LOCALS:
            0x00000087391febd8 = 0x000002605da91420
    0:000> !DumpObj /d 000002605da91420
    Name:        System.String
    String:      
    Fields:
                  MT    Field   Offset                 Type VT     Attr            Value Name
    00007ff9eb2b85a0  4000281        8         System.Int32  1 instance                0 m_stringLength
    00007ff9eb2b6838  4000282        c          System.Char  1 instance                0 m_firstChar
    00007ff9eb2b59c0  4000286       d8        System.String  0   shared           static Empty
                                     >> Domain:Value  000002605beb2230:NotInit  <<
    0:000> !objsize 000002605da91420
    sizeof(000002605da91420) = 32 (0x20) bytes (System.String)
    
    

    从图中你可以看到,仅仅一个空字符串就要占用 32byte,如果500w个空字符串就是: 32byte x 500w = 152M,是不是不算不知道,一算吓一跳。。。 这还仅仅是一个什么都没有的空字符串哦。

    2. 回归到Trade

    问题也已经摆出来了,接下来回归到Trade中,为了方便演示,先模拟以文件的形式从数据库读取20w的trade。

        class Program
        {
            static void Main(string[] args)
            {
                var trades = Enumerable.Range(0, 20 * 10000).Select(m => new Trade()
                {
                    TradeID = m,
                    TradeFrom = File.ReadLines(Environment.CurrentDirectory + "//orderfrom.txt")
                                     .ElementAt(m % 4)
                }).ToList();
    
                GC.Collect();  //方便测试,把临时变量清掉
                Console.WriteLine("执行成功");
                Console.ReadLine();
            }
        }
    
        class Trade
        {
            public int TradeID { get; set; }
            public string TradeFrom { get; set; }
        }
    
    

    然后用windbg去跑一下托管堆,再量一下trades的大小。

    
    0:000> !dumpheap -stat
    Statistics:
                  MT    Count    TotalSize Class Name
    00007ff9eb2b59c0   200200      7010246 System.String
    
    0:000> !objsize 0x000001a5860629a8
    sizeof(000001a5860629a8) = 16097216 (0xf59fc0) bytes (System.Collections.Generic.List`1[[ConsoleApp6.Trade, ConsoleApp6]])
    
    

    从上面输出中可以看到托管堆有200200 = 20w(程序分配)+ 200(系统分配)个,然后再看size: 16097216/1024/1024= 15.35M,这就是展示的所有原始情况。

    二:压缩技巧分析

    1. 使用字典化处理

    其实在托管堆上有20w个字符串,但你仔细观察一下会发现其实就是4种状态的重复显示,要么一淘,要么淘宝。。。这就给了我优化机会,何不在获取数据的时候构建好OrderFrom的字典,然后在trade中附增一个TradeFromID记录字典中的映射值,因为特征值少,用byte就可以了,有了这个思想,可以把代码修改如下:

    
        class Program
        {
            public static Dictionary<int, string> orderfromDict = new Dictionary<int, string>();
    
            static void Main(string[] args)
            {
                var trades = Enumerable.Range(0, 20 * 10000).Select(m =>
                {
                    var tradefrom = File.ReadLines(Environment.CurrentDirectory + "//orderfrom.txt")
                                     .ElementAt(m % 4);
    
                    var kv = orderfromDict.FirstOrDefault(k => k.Value == tradefrom);
    
                    if (kv.Key == 0)
                    {
                        orderfromDict.Add(orderfromDict.Count + 1, tradefrom);
                    }
    
                    var trade = new Trade() { TradeID = m, TradeFromID = (byte)kv.Key };
    
                    return trade;
    
                }).ToList();
    
                GC.Collect();  //方便测试,把临时变量清掉
    
                Console.WriteLine("执行成功");
    
                Console.ReadLine();
            }
        }
    
        class Trade
        {
            public int TradeID { get; set; }
    
            public byte TradeFromID { get; set; }
    
            public string TradeFrom
            {
                get
                {
                    return Program.orderfromDict[TradeFromID];
                }
            }
        }
    
    

    代码还是很简单的,接下来用windbg看一下空间到底压缩了多少?

    0:000> !dumpheap -stat
    Statistics:
                  MT    Count    TotalSize Class Name
    00007ff9eb2b59c0      204        10386 System.String
    
    0:000> !clrstack -l
    OS Thread Id: 0x2ce4 (0)
            Child SP               IP Call Site
    ConsoleApp6.Program.Main(System.String[]) [C:dreamCsharpConsoleApp1ConsoleApp6Program.cs @ 42]
        LOCALS:
            0x0000006f4d9ff078 = 0x0000016fdcf82ab8
    
    0000006f4d9ff288 00007ff9ecd96c93 [GCFrame: 0000006f4d9ff288] 
    0:000> !objsize 0x0000016fdcf82ab8
    sizeof(0000016fdcf82ab8) = 6897216 (0x693e40) bytes (System.Collections.Generic.List`1[[ConsoleApp6.Trade, ConsoleApp6]])
    
    

    从上面的输出中可以看到,托管堆上string现在是:204 = 4(程序分配) + 200(系统分配)个,这4个就是字典中的4个哦,空间的话:6897216 /1024/1024= 6.57M,对应之前的 15.35M优化了将近60%。

    虽然优化了60%,但这种优化是破坏性的优化,需要修改我的Trade结构,同时还要定义个Dictionary,而且还有不小幅度的修改业务逻辑,大家都知道线上的代码是能不改则不改,不改肯定没错,改出问题肯定是你兜着走,是吧,那问题就来了,如何最小化的修改而且还能压缩空间,有这样两全其美的事情吗???

    2. 利用字符串驻留池

    貌似一说出来,大家都如梦初醒,驻留池的出现就是为了解决这个问题,CLR会在内部维护了一个我刚才定义的字典机制,重复的字符串就不需要在堆上再次分配,直接存它的引用地址即可,如果你不清楚驻留池,建议看一下我这篇: https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/12799736.html

    接下来只需要在tradefrom 字段包一层 string.Intern 即可,改动不要太小,代码如下:

    
            static void Main(string[] args)
            {
                var trades = Enumerable.Range(0, 20 * 10000).Select(m => new Trade()
                {
                    TradeID = m,
                    TradeFrom = string.Intern(File.ReadLines(Environment.CurrentDirectory + "//orderfrom.txt")
                                     .ElementAt(m % 4)),   //包一层 string.Intern
                }).ToList();
    
                GC.Collect();  //方便测试,把临时变量清掉
                Console.WriteLine("执行成功");
                Console.ReadLine();
            }
    
    

    然后用windbg抓一下托管堆。

    
    0:000> !dumpheap -stat 
    Statistics:
                  MT    Count    TotalSize Class Name
    00007ff9eb2b59c0      204        10386 System.String
    
    0:000> !clrstack -l
    OS Thread Id: 0x13f0 (0)
            Child SP               IP Call Site
    
    ConsoleApp6.Program.Main(System.String[]) [C:dreamCsharpConsoleApp1ConsoleApp6Program.cs @ 27]
        LOCALS:
            0x0000005e4d3ff0a8 = 0x000001f8a15129a8
    
    0000005e4d3ff2b8 00007ff9ecd96c93 [GCFrame: 0000005e4d3ff2b8] 
    0:000> !objsize 0x000001f8a15129a8
    sizeof(000001f8a15129a8) = 8497368 (0x81a8d8) bytes (System.Collections.Generic.List`1[[ConsoleApp6.Trade, ConsoleApp6]])
    
    

    观察后发现,当用了驻留池之后空间为: 8497368 /1024/1024 =8.1M,你可能有疑问,为什么和字典化相比内存要大24%呢? 仔细观察你会发现,当用驻留池后,List<Trade> 中的TradeFrom存的是string在堆中的内存地址,在x64机器上要占用8个字节,而字典化方式内存堆上Trade是不分配TradeFrom,而是用了一个byte来替代,总体来说相当于一个trade省了7byte的空间,然后用windbg看一下。

    
    0:000> !da -length 1 -details 000001f8b16f9b68
    Name:        ConsoleApp6.Trade[]
    Size:        2097176(0x200018) bytes
    Array:       Rank 1, Number of elements 262144, Type CLASS
    
        Fields:
                          MT    Field   Offset                 Type VT     Attr            Value Name
            00007ff9eb2b85a0  4000001       10             System.Int32      1     instance                    0     <TradeID>k__BackingField
            00007ff9eb2b59c0  4000002        8            System.String      0     instance     000001f8a1516030     <TradeFrom>k__BackingField
    
    0:000> !DumpObj /d 000001f8a1516030
    Name:        System.String
    String:      WAP
    
    

    可以看到, 000001f8a1516030 就是 堆上 string=Wap的引用地址,这个地址占用了8byte空间。

    再回头dump一下使用字典化方式的Trade,可以看到它是没有 <TradeFrom>k__BackingField 字段的。

    
    0:000> !da -length 1 -details 000001ed52759ac0
    Name:        ConsoleApp6.Trade[]
    Size:        262168(0x40018) bytes
    Array:       Rank 1, Number of elements 32768, Type CLASS
        Fields:
                          MT    Field   Offset                 Type VT     Attr            Value Name
            00007ff9eb2b85a0  4000002        8             System.Int32      1     instance                    0     <TradeID>k__BackingField
            00007ff9eb2b7d20  4000003        c              System.Byte      1     instance                    0     <TradeFromID>k__BackingField
    
    
    

    三:总结

    大家可以根据自己的情况使用,使用驻留池方式是改变最小的,简单粗暴,自己构建字典化虽然最省内存,但需要修正业务逻辑,这个风险自担哦。。。


    如您有更多问题与我互动,扫描下方进来吧~


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/13041367.html
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