java 性能笔记：自动装箱/拆箱-亚博电竞手机版

本文由码农网 – 袁延勇原创翻译，转载请看清文末的转载要求，欢迎参与我们的付费投稿计划！

如果我说“仅仅修改下面代码中的一个字符就可以获得五倍于当前的运行速度”你会怎么想呢？

long t = system.currenttimemillis(); long sum = 0l; for (long i = 0; i < integer.max_value; i  ) { sum  = i; } system.out.println("total:"   sum); system.out.println("processing time: "   (system.currenttimemillis() - t)   " ms") ;

结果如下：

total:2305843005992468481 processing time: 6756 ms

译者本机测试结果：

total:2305843005992468481 processing time: 8369 ms

一番思考之后，我们可以采用如下更加快速的代码：

long t = system.currenttimemillis(); //long sum = 0l; long sum = 0l; for (long i = 0; i < integer.max_value; i  ) { sum  = i; } system.out.println("total:"   sum); system.out.println("processing time: "   (system.currenttimemillis() - t)   " ms") ;

结果如下：

total:2305843005992468481 processing time: 1248 ms

译者本机测试结果：

total:2305843005992468481 processing time: 779 ms

我们可以将这种差异解释为对自动装箱功能的滥用，而此功能自jdk1.5我们就已开始使用。先不管造成差异的原因，让我们来仔细琢磨下java中“自动装箱”和“自动拆箱”的概念。

java中变量被分为两类：基础数据类型和引用数据类型。java中有8种基础数据类型和与每一种基础数据类型相对应的8种引用数据类型（包装类）

如下代码片段列举了“自动装箱”和“自动拆箱”的例子。代码片段中，一个“long”类型的值被添加到“long”类型值的列表中。在jdk1.4中，要想执行以上操作，我们必须将基础数据类型放到与之对应的引用数据类型中（装箱）。jdk1.5以后，编译器帮我们执行以上操作，所以我们节省了不少代码量。

list longlist = new arraylist<>();       long i = 4; longlist.add( i ); //autoboxing       long j = longlist.get( 0 ); //unboxing

jdk1.5以后，编译器已经自动改变上述代码段为以下代码：

list longlist = new arraylist<>();       long i = 4; longlist.add(long.valueof( i ) );       long j = longlist.get( 0 ).longvalue();

因此，我们可以说我们的第一段代码已经被修改为下面的代码。所以我们可以利用转化后的代码（创建不必要的“long”实例）来解释处理速度缘何变慢。

long t = system.currenttimemillis(); long sum = 0l; for (long i = 0; i < integer.max_value; i  ) { sum  = new long(i); } system.out.println("total:"   sum); system.out.println("processing time: "   (system.currenttimemillis() - t)   " ms") ;

结论，如果我们想要写出处理速度更快的代码，我们需要仔细琢磨“自动装箱”和“自动拆箱”的概念。

译者注：本机使用jdk1.8，可能与笔者使用jdk版本存在差异，多次测试均保持10倍左右的处理速度差异，可见影响还是比较大的。

译文链接：http://www.codeceo.com/article/java-autoboxing-unboxing.html
英文原文：java performance notes: autoboxing / unboxing
翻译作者：码农网 – 袁延勇
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