科普篇之Java堆内缓存优化-IntegerCache的使用

如果当堆内缓存中存在大量重复的Long或Integer（有限个且稠密的，如果不稠密需自己实现IntegerCache），我们首先想到的是能不能把Integer缓存到一个Map中，当Map中存在时就使用Map中的Integer，Map中不存在时就new一个Integer放进去，Long或Integer的cache所实现的功能

以直播场景为例，在直播推荐系统中，主播的状态是实时变化的，为了实时获取主播的实时状态，会对主播的直播画面进行截图进行ai识别，对主播打上一系列标签，比如唱歌，跳舞，静音，挂屏

对正在直播的主播每5s输出一次识别结果，一次识别结果中包含50多种标签，每个主播会缓存最近120个识别结果

假如在4000个主播正在直播，那么内存中就会存在4000*120*50=24000000，2千多万重复的主播标签id，而标签id在我们系统中要么是String，要么是Integer，对于String类型的我们可以用String.intern()优化，对于Integer类型的我们可以利用IntegerCache优化

IntegerCache默认是缓存-128~128的整型，ai识别结果最大为5091，需增加jvm启动参数-Djava.lang.Integer.IntegerCache.high=8192，并使用Integer.valueOf来获取Integer对象即可

在我们的场景中使用String.intern()和IntegerCache优化ai标签后通过对比垃圾回收后的内存占用，粗略估计减少了近4G的内存使用

优化前

优化后

观察字符串常量池，大小是动态变化的，运行时常量可被gc正常回收