自动拆箱指的是,将包装类型转为基本数据类型,比如说把 Integer 对象转换成 int 值;对应的,把基本数据类型转为包装类型,则称为自动装箱。
基本与包装类型的区别
包装类型可以为 null,而基本数据类型不可以 。POJO 的字段必须要用包装类型,正是因为数据库的查询结果可能是 null,如果使用基本数据类型的话,因为要自动拆箱,就会抛出 NullPointerException 的异常。
包装类型可用于泛型,而基本数据类型不可以 。
复制 List<int> list = new ArrayList<>(); // 提示 Syntax error, insert "Dimensions" to complete ReferenceType
List<Integer> list = new ArrayList<>();
因为泛型在编译时会进行类型擦除,最后只保留原始类型 ,而原始类型只能是 Object 类及其子类——基本数据类型是个例外。
基本数据类型比包装类型更高效 。作为局部变量时,基本数据类型在栈中直接存储的具体数值,而包装类型则存储的是堆中的引用。
很显然,相比较于基本类型而言,包装类型需要占用更多的内存空间。
基本数据类型:仅占用足够存储其值的固定大小的内存。例如,一个 int 值占用 4 字节。
包装类型:占用的内存空间要大得多,因为它们是对象,并且要存储对象的元数据。例如,一个 Integer 对象占用 16 字节。
并且不仅要存储对象,还要存储引用。假如没有基本数据类型的话,对于数值这类经常使用到的数据来说,每次都要通过 new 一个包装类型就显得非常笨重。
两个包装类型的值可以相同,但却不相等 。要判断值是否相等,应该使用 equals()
方法
自动装箱拆箱
在 Java 1.5 之前,开发人员要手动进行装拆箱,比如说:
复制 Integer chenmo = new Integer(10); // 手动装箱
int wanger = chenmo.intValue(); // 手动拆箱
Java 1.5 为了减少开发人员的工作,提供了自动装箱与自动拆箱的功能。这下就方便了。
复制 Integer chenmo = 10; // 自动装箱
int wanger = chenmo; // 自动拆箱
来看一下反编译后的代码。
复制 Integer chenmo = Integer.valueOf(10);
int wanger = chenmo.intValue();
IntegerCache
练习时间:
复制 // 1)基本数据类型和包装类型
int a = 100;
Integer b = 100;
System.out.println(a == b);
// 2)两个包装类型
Integer c = 100;
Integer d = 100;
System.out.println(c == d);
// 3)
c = 200;
d = 200;
System.out.println(c == d);
第一段代码,基本数据类型和包装类型进行 == 比较,这时候 b 会自动拆箱,直接和 a 比较值,所以结果为 true。
第二段代码,我们可能会想“==”操作符应用于包装类型比较的时候,比较的可能是不同的引用,结果可能为 false。但是答案为 true
第三段代码,两个包装类型重新被赋值为了 200,这时候仍然会进行自动装箱,结果仍然为 false。
为什么第二段代码为true? 自动装箱是通过 Integer.valueOf()
完成的,我们来看看这个方法的源码:
复制 public static Integer valueOf(int i) {
if (i >= IntegerCache.low && i <= IntegerCache.high)
return IntegerCache.cache[i + (-IntegerCache.low)];
return new Integer(i);
}
看到了一个之前见过的类——IntegerCache,它是 Integer 的缓存类,来看一下 IntegerCache 的源码:
复制 private static class IntegerCache {
// 缓存的最小值,默认为 -128
static final int low = -128;
// 缓存的最大值,默认为 127,但可以通过 JVM 参数配置
static final int high;
static final Integer cache[];
static {
// 默认情况下 high 值为 127
int h = 127;
// 通过系统属性获取用户可能配置的更高的缓存上限
// integerCacheHighPropValue 是一个字符串,代表配置的高值
int i = parseInt(integerCacheHighPropValue);
// 确保缓存的最高值至少为 127
i = Math.max(i, 127);
// 设置 high 的值,但不能超过 Integer.MAX_VALUE - (-low) - 1
h = Math.min(i, Integer.MAX_VALUE - (-low) - 1);
high = h;
// 初始化缓存数组,大小为 high - low + 1
cache = new Integer[(high - low) + 1];
// 填充缓存,从 low 开始,为每个值创建一个 Integer 对象
int j = low;
for(int k = 0; k < cache.length; k++)
cache[k] = new Integer(j++);
// 断言确保 high 的值至少为 127,这是 Java 语言规范要求的
assert IntegerCache.high >= 127;
}
}
-128 到 127 之间的数会从 IntegerCache 中取,然后比较,所以第二段代码(100 在这个范围之内)的结果是 true,而第三段代码(200 不在这个范围之内,所以 new 出来了两个 Integer 对象)的结果是 false。
记住一点:当需要进行自动装箱时,如果数字在 -128 至 127 之间时,会直接使用缓存中的对象,而不是重新创建一个对象 。
自动拆箱的注意事项
自动装拆箱是一个很好的功能,大大节省了我们开发人员的精力,但也会引发一些麻烦,比如下面这段代码,性能就很差:
复制 int t1 = System.currentTimeMillis();
Long sum = 0L;
for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE;i++) {
sum += i;
}
long t2 = System.currentTimeMillis();
System.out.println(t2-t1);
由于 sum 是个 Long 型,而 i 为 int 类型,sum += i
在执行的时候,会先把 i 强转为 long 型,然后再把 sum 拆箱为 long 型进行相加操作,之后再自动装箱为 Long 型赋值给 sum。