1. 概述
Java 中的 String.trim() 方法可以同时去除字符串首尾的空白字符，但标准库并没有提供仅去除左侧（L-Trim）或右侧（R-Trim）空白的原生方法。
本文将介绍几种实现 L-Trim 和 R-Trim 的方式，并通过性能对比帮你选出最适合的方案。✅
⚠️ 注意：本文讨论的是“仅去左”或“仅去右”，不是
trim()那种双向去除。
2. 使用 while 循环（最直接）
最简单粗暴的方式就是手动遍历字符，找到第一个非空白位。
L-Trim 实现
从左往右扫描，直到遇到非空白字符为止：
int i = 0;
while (i < s.length() && Character.isWhitespace(s.charAt(i))) {
i++;
}
String ltrim = s.substring(i);
R-Trim 实现
从右往左扫描，跳过尾部空白：
int i = s.length() - 1;
while (i >= 0 && Character.isWhitespace(s.charAt(i))) {
i--;
}
String rtrim = s.substring(0, i + 1);
✅ 优点：逻辑清晰、无依赖、性能优秀
❌ 缺点：代码略冗长，需手动封装成工具方法
3. 使用 String.replaceAll + 正则表达式
利用正则表达式也能一行搞定：
String ltrim = src.replaceAll("^\\s+", "");
String rtrim = src.replaceAll("\\s+$", "");
^\\s+：匹配行首的一个或多个空白字符\\s+$：匹配行尾的一个或多个空白字符
⚠️ 注意：这里的 \\s 不仅包括空格，还包括 \t, \n, \r, \f 等 Unicode 空白字符，与 Character.isWhitespace() 行为一致。
✅ 优点：代码简洁，适合临时脚本
❌ 缺点：每次调用都会编译正则，频繁使用时性能较差
4. 使用 Pattern.compile + matcher（复用正则）
如果需要高频调用，建议将正则表达式预编译，避免重复解析：
private static final Pattern LTRIM = Pattern.compile("^\\s+");
private static final Pattern RTRIM = Pattern.compile("\\s+$");
String ltrim = LTRIM.matcher(s).replaceAll("");
String rtrim = RTRIM.matcher(s).replaceAll("");
✅ 优点：正则只编译一次，性能优于 String.replaceAll
❌ 缺点：仍不如纯字符遍历快，且占用静态内存
5. 使用 Apache Commons Lang
Apache Commons 是 Java 生态中最常用的工具库之一，其 StringUtils 提供了专门的接口：
添加依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
<version>3.14.0</version>
</dependency>
使用 stripStart 和 stripEnd
String ltrim = StringUtils.stripStart(src, null);
String rtrim = StringUtils.stripEnd(src, null);
传
null表示按默认空白字符处理（等价于Character.isWhitespace）
✅ 优点：
- API 设计清晰
- 经过大量生产验证
- 支持自定义字符集（第二个参数可指定要去除的字符）
⚠️ 建议：项目中已有 Commons 依赖时，首选方案。
6. 使用 Google Guava
Guava 作为另一个主流工具库，提供了更语义化的 API：
添加依赖
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>31.0.1-jre</version>
</dependency>
使用 CharMatcher
String ltrim = CharMatcher.whitespace().trimLeadingFrom(s);
String rtrim = CharMatcher.whitespace().trimTrailingFrom(s);
✅ 优点：
- API 极其清晰，“trimLeadingFrom”一看就懂
CharMatcher功能强大，可扩展性好（比如自定义匹配规则）
❌ 缺点：相比 Commons，Guava 更重，如果不是 already in use，不建议仅为 trim 引入
7. 性能对比（JMH 基准测试）
我们使用 JMH 对上述方案进行性能压测，测试字符串为：
src = " White spaces left and right ";
7.1 测试配置
@Fork(5)
@State(Scope.Benchmark)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
每个 benchmark 执行 L-Trim + R-Trim 并校验结果。
7.2 各方案性能数据（单位：ns/op）
| 方案 | 平均耗时 (ns) | 排名 |
|---|---|---|
while 循环 |
110.379 | 🥇 |
| Apache Commons | 108.718 | 🥇 |
| Guava | 113.601 | 🥇 |
| Pattern.matcher | 850.085 | 🟨 |
| String.replaceAll | 1046.660 | 🟥 |
7.3 结果分析
- ✅ 前三甲几乎打平：
while、Commons、Guava 性能非常接近，差异在误差范围内 - ⚠️ 正则方案慢一个数量级：尤其是
String.replaceAll，每次都重新编译正则，代价高 - 🔁
Pattern.compile复用后性能提升明显，但仍远不如前三种
💡 结论：纯字符遍历和主流工具库性能最佳，正则适合低频场景。
8. 总结与建议
| 方案 | 推荐场景 |
|---|---|
✅ while 循环 |
无外部依赖、追求极致性能、可封装成工具类 |
| ✅ Apache Commons | 项目已引入 commons-lang3，首选方案 |
| ✅ Guava | 已使用 Guava 生态，API 更优雅 |
⚠️ Pattern.compile |
高频使用正则且需复用时 |
❌ String.replaceAll |
仅用于一次性脚本或低频调用 |
最终代码示例已托管至 GitHub：
👉 https://github.com/eugenp/tutorials/tree/master/core-java-modules/core-java-string-operations-2
踩坑提醒：别再用
replaceAll做 trim 操作了，性能差还容易被误用！