字符串池化，减少重复实例，内存降低，一切就是这样的轻松愉快。
开篇摘要
本文通过一个简单的业务场景，来描述如何通过字符串池化来减少内存中的重复字符串实例，从而减少内存的占用。
在业务中，我们假设如下：
学习 度量内存
既然需要度量内存优化的可靠性，那么一个简单有效的度量工具自然必不可少。
本篇，我们介绍 Rider + 的组合，如何进行简单的内存度量。读者也可以根据自己的实际，选择自己青睐的工具。
首先，我们创建一个单元测试项目，并且编写一个简单的内存字典构建过程:
public const int ProductCount = 1_000_000;
public static readonly List<string> Colors = new[]
{
"amber", // 此处实际上有80个左右的字符串，省略篇幅
}.OrderBy(x => x).ToList();
public static Dictionary<int, ProductInfo> CreateDict()
{
var random = new Random(36524);
var dict = new Dictionary<int, ProductInfo>(ProductCount);
for (int i = 0; i < ProductCount; i++)
{
dict.Add(i, new ProductInfo
{
ProductId = i,
Color = Colors[random.Next(0, Colors.Count)]
});
}
return dict;
}
从以上代码可以看出：
提前指定字典的大小的预期值，实际上也是一种优化。请参阅#
然后，我们引入 单元测试度量必要的 nuget 包，和其他一些无关紧要的包:
<ItemGroup>
<PackageReference Include="JetBrains.DotMemoryUnit" Version="3.1.20200127.214830" />
<PackageReference Include="Humanizer" Version="2.11.10" />
</ItemGroup>
接着，我们创建一个简单的测试来度量以上字典的创建前后，内存的变化：
public class NormalDictTest
{
[Test]
[DotMemoryUnit(FailIfRunWithoutSupport = false)]
public void CreateDictTest()
{
var beforeStart = dotMemory.Check();
var dict = HelperTest.CreateDict();
GC.Collect();
dotMemory.Check(memory =>
{
var snapshotDifference = memory.GetDifference(beforeStart);
Console.WriteLine(snapshotDifference.GetNewObjects().SizeInBytes.Bytes());
});
}
}
从以上代码可以看出：
最后，点击如下图所示的按钮，运行这个测试：
run
那么，就会到的如下这样的结果：
故而，我们可以得出这样一个简单的结论。这样一个字典，大约需要 61MB 的内存。
而这是理论上，这个字典占用了内存最小情况。因为，其中每个 Color 使用的都是上面的八十个范围之一。因此，他们达到了没有任何重复实例的目的。
这个数据将会作为后续代码的一个基准。
尝试从数据库载入到内存
实际业务肯定是从数据库之类的持久化存储载入到内存中的。因此，我们度量一下，没有经过优化情况下，这种载入方式大概需要多大的内存开销。
这里，我们使用 作为演示的存储数据库，实际上用什么都可以，因为我们关心的是最终缓存的大小。
我们，引入一些无关紧要的包：
<ItemGroup>
<PackageReference Include="Dapper" Version="2.0.90" />
<PackageReference Include="System.Data.SQLite.Core" Version="1.0.115" />
</ItemGroup>
我们编写一个测试代码，将一百万测试数据写入到测试库中：
[Test]
public async Task CreateDb()
{
var fileName = "data.db";
if (File.Exists(fileName))
{
return;
}
var connectionString = GetConnectionString(fileName);
await using var sqlConnection = new SQLiteConnection(connectionString);
await sqlConnection.OpenAsync();
await using var transaction = await sqlConnection.BeginTransactionAsync();
await sqlConnection.ExecuteAsync(@"
CREATE TABLE Product(
ProductId int PRIMARY KEY,
Color TEXT
)", transaction);
var dict = CreateDict();
foreach (var (_, p) in dict)
{
await sqlConnection.ExecuteAsync(@"
INSERT INTO Product(ProductId,Color)
VALUES(@ProductId,@Color)", p, transaction);
}
await transaction.CommitAsync();
}
public static string GetConnectionString(string filename)
{
var re =
$"Data Source={filename};Cache Size=5000;Journal Mode=WAL;Pooling=True;Default IsolationLevel=ReadCommitted";
return re;
}
以上代码：
运行这个测试，大概十秒左右，测试数据也就准备好了。后续，我们将重复从这个数据库读取数据，作为我们的测试用例。
现在，我们编写一个从数据库读取数据，然后载入到字典的代码，并且度量一下内存的变化：
[Test]
[DotMemoryUnit(FailIfRunWithoutSupport = false)]
public async Task LoadFromDbAsync()
{
var beforeStart = dotMemory.Check();
var dict = new Dictionary<int, ProductInfo>(HelperTest.ProductCount);
await LoadCoreAsync(dict);
GC.Collect();
dotMemory.Check(memory =>
{
var snapshotDifference = memory.GetDifference(beforeStart);
Console.WriteLine(snapshotDifference.GetNewObjects().SizeInBytes.Bytes());
});
}
public static async Task LoadCoreAsync(Dictionary<int, ProductInfo> dict)
{
var connectionString = HelperTest.GetConnectionString();
await using var sqlConnection = new SQLiteConnection(connectionString);
await sqlConnection.OpenAsync();
await using var reader = await sqlConnection.ExecuteReaderAsync(
"SELECT ProductId, Color FROM Product");
var rowParser = reader.GetRowParser();
while (await reader.ReadAsync())
{
var productInfo = rowParser.Invoke(reader);
dict[productInfo.ProductId] = productInfo;
}
}
以上代码：
同样，我们运行 度量变化，可以得到数据为：
95.1 MB
因此，我们得出，采用这种方式，多消耗了 30MB 左右的内存。看起来很少，但其实比前面多了 50%。（一千五工资加薪到三千，涨薪 100%的即时感）
当然，你可能会怀疑，多出来的这些开销实际上是数据库操作消耗的。但通过下文的优化，我们可以提前知道：
这些多出来的开销，实际上是因为存在重复的字符串消耗。
剔除重复的字符串实例
既然我们怀疑多出来的开销是重复的字符串，那么我们就可以考虑通过将它们转为同一个对象的方式，减少字典中重复的字符串。
所以，我们就有了下面这个版本的测试代码：
[Test]
[DotMemoryUnit(FailIfRunWithoutSupport = false)]
public async Task LoadFromDbAsync()
{
var beforeStart = dotMemory.Check();
var dict = new Dictionary<int, ProductInfo>(HelperTest.ProductCount);
await DbReadingTest.LoadCoreAsync(dict);
foreach (var (_, p) in dict)
{
var colorIndex = HelperTest.Colors.BinarySearch(p.Color);
var color = HelperTest.Colors[colorIndex];
p.Color = color;
}
GC.Collect();
dotMemory.Check(memory =>
{
var snapshotDifference = memory.GetDifference(beforeStart);
Console.WriteLine(snapshotDifference.GetNewObjects().SizeInBytes.Bytes());
});
}
以上代码：
于是，我们再次运行 进行度量，结果非常的 ：
61.69 MB
虽说，最终这个数字的开销对比，第一个版本略有上升，但其实已经到了相差无几的地步。
我们通过将相同字符串转为相同实例的方式字符串常量池，将字典中的相同 Color 转为了相同实例。而 30MB 的临时字符串则会由于没有对象引用它们，因此在最近的一次 GC 中会被立即回收，一切都是这样的轻松愉快。
直接引入
前文我们已经找到了开销的原因，并且通过办法进行了优化。不过还存在一些问题实际上要考虑：
因此，我们可以考虑直接使用 ，别人写的代码很棒，现在是我们的了。
让我们再引入一些无关紧要的包：
<ItemGroup>
<PackageReference Include="Microsoft.Toolkit.HighPerformance" Version="7.0.2" />
</ItemGroup>
稍微改了一下，就有了新的版本：
[Test]
[DotMemoryUnit(FailIfRunWithoutSupport = false)]
public async Task LoadFromDbAsync()
{
var beforeStart = dotMemory.Check();
var dict = new Dictionary<int, ProductInfo>(HelperTest.ProductCount);
await DbReadingTest.LoadCoreAsync(dict);
var stringPool = StringPool.Shared;
foreach (var (_, p) in dict)
{
p.Color = stringPool.GetOrAdd(p.Color);
}
GC.Collect();
dotMemory.Check(memory =>
{
var snapshotDifference = memory.GetDifference(beforeStart);
Console.WriteLine(snapshotDifference.GetNewObjects().SizeInBytes.Bytes());
});
}
以上代码：
当然，结果也是毫无惊喜可言的惊喜：
61.81 MB
一切就是这样的轻松愉快。
diff延伸阅读 和 .() 有什么异同？
它们都是为了解决重复字符串实例过多，导致浪费内存的情况。
效果上的区别，主要是生存期的区别。. 是终生制的，一旦加入只要程序不重启字符串常量池，就会一直存在。这和 很不一样。
因此，如果你有生存期上的考虑，请斟酌选择。
. 可以参阅
是怎么实现的？
咱也不懂，咱也不敢乱说。总的来说是一个带有使用计数标记的优先队列。源代码咱也读不懂。
前面的区域，就交给你探索吧：
我该在什么情况下考虑使用 ？
笔者建议，考虑这些字符串入池：
这个字符串可能被很多实例引用
这个字符串需要长期驻留，或者持有它的对象，是长期对象
内存优化确实已经成为你要考虑的事情了
当然，其实存在一个最容易判断的依据。你可以直接把产线上的内存 dump 下来，查看里面是否存在很多重复的字符串，然后优化他们。现在已经是 2021 年了，不会还有人不会 dump 内存吧，不会吧，不会吧？（手动狗头如果你还不会 dump 内存，那么可以参阅黄老师在微软 上分享的视频进行学习：
好耶！我可以用 来存储枚举的
确实，也没有什么错。不过，其实还有更好的一些方案:
本篇小结
度量还有更多姿势，你可以多多尝试。
重复，池化。这是一种非常常见的优化方案。掌握它们，在你需要的时候，这或许就帮到了你。
本篇文章中代码实例，可以在以下地址找到，不要忘记为项目 star 哟：