這篇文章主要介紹了Java中自動(dòng)裝箱、拆箱引起耗時(shí)問題的示例分析，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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什么是自動(dòng)裝箱，拆箱

先拋出定義，Java中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型與它們的包裝類進(jìn)行運(yùn)算時(shí)，編譯器會(huì)自動(dòng)幫我們進(jìn)行轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換過程對(duì)程序員是透明的，這就是裝箱和拆箱，裝箱和拆箱可以讓我們的代碼更簡潔易懂

耗時(shí)問題

在說 Java 的自動(dòng)裝箱和自動(dòng)拆箱之前，我們先看一個(gè)例子。

這個(gè)錯(cuò)誤我在項(xiàng)目中犯過(尷尬)，拿出來共勉！

private static long getCounterResult() {
 Long sum = 0L;
 final int length = Integer.MAX_VALUE;
 for (int i = 0; i < length; i++) {
 sum += i;
 }
 return sum;
}
public static void main(String[] args) {
 long startCountTime = System.currentTimeMillis();
 long result = getCounterResult();
 long endCountTime = System.currentTimeMillis();
 System.out.println("result = " + result + ", and take up time : " + (endCountTime - startCountTime) / 1000 + "s");
}

在我的電腦(macOS 64位系統(tǒng)，配置較高)，打印結(jié)果如下：

result = 2305843005992468481, and take up time : 12s

居然使用了 12s，是可忍叔不可忍，再正常不過的代碼怎么會(huì)耗時(shí)這么久呢？如果在配置差一點(diǎn)的電腦上運(yùn)行耗時(shí)會(huì)更久(驚呆了.jpg)。

我們不妨先閱讀下面的內(nèi)容，再來分析、解決上述耗時(shí)的問題。

基本概念

自從 jdk1.5 之后就有了自動(dòng)裝箱(Autoboxing)和自動(dòng)拆箱(AutoUnboxing)。

自動(dòng)裝箱，就是 Java 自動(dòng)將原始(基本)類型轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的封裝器(對(duì)象)類型的過程，比如將 int 的變量轉(zhuǎn)換成 Integer 對(duì)象，這個(gè)過程叫做裝箱。

自動(dòng)拆箱，就是 Java 自動(dòng)將封裝器(對(duì)象)類型轉(zhuǎn)換成基本類型的過程，如將 Integer 對(duì)象轉(zhuǎn)換成 int 類型值，這個(gè)過程叫做拆箱。

之所以稱之為自動(dòng)裝箱和拆箱，是因?yàn)檫@些操作并非人工(程序猿)操作的，而是 Java 自帶的一個(gè)特性。

下表是 Java 中的基本類型和對(duì)應(yīng)的封裝類型的對(duì)應(yīng)表：

自動(dòng)裝箱示例：

int a = 3;
Integer b = a;

自動(dòng)拆箱示例：

Integer b = new Integer(7);
int a = b;

Integer/int 自動(dòng)拆箱和裝箱

下面這段代碼是 Integer 的源碼中 valueOf 方法。

/**
 * Returns an {@code Integer} instance representing the specified
 * {@code int} value. If a new {@code Integer} instance is not
 * required, this method should generally be used in preference to
 * the constructor {@link #Integer(int)}, as this method is likely
 * to yield significantly better space and time performance by
 * caching frequently requested values.
 *
 * This method will always cache values in the range -128 to 127,
 * inclusive, and may cache other values outside of this range.
 *
 * @param i an {@code int} value.
 * @return an {@code Integer} instance representing {@code i}.
 * @since 1.5
 */
public static Integer valueOf(int i) {
 // 如果i的值大于-128小于127則返回一個(gè)緩沖區(qū)中的一個(gè)Integer對(duì)象
 if (i >= IntegerCache.low && i <= IntegerCache.high)
 return IntegerCache.cache[i + (-IntegerCache.low)];
 
 // 否則返回 new 一個(gè)Integer 對(duì)象
 return new Integer(i);
}

我們?cè)趫?zhí)行下面的這句代碼，如下：

Integer i = 100;

上面的代碼等同于下面的代碼：

Integer i = Integer.valueOf(100);

結(jié)合上面的源碼可以看出來，如果數(shù)值在 [-128，127] 之間(雙閉區(qū)間)，不會(huì)重新創(chuàng)建 Integer 對(duì)象，而是從緩存中(常量池)直接獲取，從常量池中獲取而不是堆棧操作，讀取數(shù)據(jù)要快很多。

我們?cè)賮砜匆幌鲁Ｒ姷幕A(chǔ)面試題(請(qǐng)給出打印結(jié)果)，如下:

public static void main(String[] args) {
 // ?
 Integer a = new Integer(121);
 Integer b = new Integer(121);
 System.out.println(a == b);
 
 // ?
 Integer c = 121;
 Integer d = 121;
 System.out.println(c == d);
 
 // ?
 Integer e = 129;
 Integer f = 129;
 System.out.println(e == f);
 
 // ?
 int g = 50;
 Integer h = new Integer(50);
 System.out.println(g == h);
}

分析結(jié)果：

?: false, 兩個(gè)對(duì)象進(jìn)行比較分別指向了不同堆內(nèi)存

?: true, 自動(dòng)裝箱且數(shù)值在 [-128，127] 之間(雙閉區(qū)間)

?: false, 自動(dòng)裝箱且數(shù)值不在 [-128，127] 之間(雙閉區(qū)間)

?: true, 自動(dòng)拆箱且數(shù)值在 [-128，127] 之間(雙閉區(qū)間)

解析耗時(shí)問題

類 Long 對(duì)應(yīng)的也有一個(gè) valueof 方法，源碼如下：

public static Long valueOf(long l) {
 final int offset = 128;
 if (l >= -128 && l <= 127) { // will cache
  return LongCache.cache[(int)l + offset];
 }
 return new Long(l);
}

這個(gè)和 Integer 的很像，道理上面說過，這里不再贅述。

在開篇的例子中，getCounterResult 方法有下面這句代碼，如下：

Long sum = 0L;

很明顯我們聲明了一個(gè) Long 的對(duì)象 sum，由于自動(dòng)裝箱，這句代碼并沒有語法上面的錯(cuò)誤，編譯器當(dāng)然也不會(huì)報(bào)錯(cuò)。上面代碼等同于如下代碼：

Long sum = Long.valueof(0);

在 for 循環(huán)中，超過 [-128，127] 就會(huì)創(chuàng)建新的對(duì)象，這樣不斷的創(chuàng)建對(duì)象，不停的申請(qǐng)堆內(nèi)存，程序執(zhí)行自然也就比較耗時(shí)了。

修改一下代碼，如下：

private static long getCounterResult() {
 // 修改為普通的基本類型數(shù)據(jù)
 long sum = 0L;
 final int length = Integer.MAX_VALUE;
 for (int i = 0; i < length; i++) {
  sum += i;
 }
 return sum;
}
public static void main(String[] args) {
 long startCountTime = System.currentTimeMillis();
 long result = getCounterResult();
 long endCountTime = System.currentTimeMillis();
 System.out.println("result = " + result + ", and take up time : " + (endCountTime - startCountTime) / 1000 + "s");
}

執(zhí)行時(shí)間大大縮短。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Java中自動(dòng)裝箱、拆箱引起耗時(shí)問題的示例分析”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來學(xué)習(xí)!