String, StringBuilder及StringBuffer的区别

本文对比了Java中String、StringBuffer与StringBuilder的区别,并通过实测数据展示了三者的性能差异。建议在不同场景下选择合适的字符串处理方式以提升效率。

在java中,String, StringBuilder及StringBuffer经常被用来处理字符串操作。

下表列出它们的异同点:

 

String

StringBuffer

StringBuilder

是否可继承

否(final)

否(final)

否(final)

是否长度可变

是否线程安全

----------

拼接效率


一般情况下,使用String,StringBuilder比较多。因为字符串的拼接很少会涉及到多线程,所以StringBuffer用的较少。先说一下String常见的使用方法:

<span style="font-size:18px;">String s1 = "abc";
String s2 = s1 + "def";</span>
这种拼接方法效率很低。因为在执行第二行代码操作时,实际操作是这样的:

new StringBuilder(String.valueOf(s1)).append("def").toString();

所以每执行一次拼接操作时,系统都会先创建一个StringBuilder对象。创建对象本身就比较消耗资源。

再看一下使用StringBuilder来拼接字符:

<span style="font-size:18px;">StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
stringBuilder.append("abc");
stringBuilder.append("def");</span>
使用StringBuilder拼接字符串只会创建一次对象,然后用append()方法就可以不断拼接字符。

StringBuffer的源码与StringBuilder比较接近,拼接过程也是类似的。但是StringBuffer执行中要考虑到线程同步的问题,所以在性能上要稍逊于StringBuilder.

网上有人对String, StringBuffer, StriingBuilder的拼接效率做过小测试,它们之间的效率差距还是很大的。下面表格引自参考例子,分别String, StringBuffer, StringBuilder做了6次测试,每次测试完成200,000次拼接。然后计算它们的平均耗时。

Number String StringBuffer StringBuilder
0 231232 17 14
1 233207 6 6
2 231294 8 6
3 235481 7 6
4 231987 9 6
5 230132 8 7
 平均  3'52''  9.2  7.5










可以看到StringBuffer的效率要远高于String,而StringBuilder的效率又要高StringBuffer 18%以上。

总结:

在无需考虑到线程同步安全,涉及到频繁执行字符串操作的情况下,推荐使用StringBuilder, 它的执行效率最高。若要考虑到线程同步,使用StringBuffer, 它能在保证在较高的效率的情况下仍兼顾到线程安全。String的“+”操作很方便,如果不是很是涉及很多的操作,使用String也是不错的选择。


参考:

小瓜牛漫谈 — String、StringBuffer、StringBuilder

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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