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int和Integer有什么区别?

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灬沙师弟
发布2022-10-07 16:59:16
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发布2022-10-07 16:59:16
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文章被收录于专栏:Java面试教程

Java虽然号称是面向对象的语言,但是原始数据类型仍然是重要的组成元素,所以在面试中,经常考察原始数据类型和包装类等Java语言特性。

今天我要问你的问题是,int和Integer有什么区别?谈谈Integer的值缓存范围。

典型回答

int是我们常说的整形数字,是Java的8个原始数据类型(Primitive Types,boolean、byte 、short、char、int、foat、double、long)之一。Java语言虽然号称一切都是对象,

但原始数据类型是例外。

Integer是int对应的包装类,它有一个int类型的字段存储数据,并且提供了基本操作,比如数学运算、int和字符串之间转换等。在Java 5中,引入了自动装箱和自动拆箱功能

(boxing/unboxing),Java可以根据上下文,自动进行转换,极大地简化了相关编程。

关于Integer的值缓存,这涉及Java 5中另一个改进。构建Integer对象的传统方式是直接调用构造器,直接new一个对象。但是根据实践,我们发现大部分数据操作都是集中在有

限的、较小的数值范围,因而,在Java 5中新增了静态工厂方法valueOf,在调用它的时候会利用一个缓存机制,带来了明显的性能改进。按照Javadoc,这个值默认缓存

是-128到127之间。

考点分析

今天这个问题涵盖了Java里的两个基础要素:原始数据类型、包装类。谈到这里,就可以非常自然地扩展到自动装箱、自动拆箱机制,进而考察封装类的一些设计和实践。坦白说,

理解基本原理和用法已经足够日常工作需求了,但是要落实到具体场景,还是有很多问题需要仔细思考才能确定。

面试官可以结合其他方面,来考察面试者的掌握程度和思考逻辑,比如:

我在专栏第1讲中介绍的Java使用的不同阶段:编译阶段、运行时,自动装箱/自动拆箱是发生在什么阶段?

我在前面提到使用静态工厂方法valueOf会使用到缓存机制,那么自动装箱的时候,缓存机制起作用吗?

为什么我们需要原始数据类型,Java的对象似乎也很高效,应用中具体会产生哪些差异?

阅读过Integer源码吗?分析下类或某些方法的设计要点。

似乎有太多内容可以探讨,我们一起来分析一下。

知识扩展

1.理解自动装箱、拆箱

自动装箱实际上算是一种语法糖。什么是语法糖?可以简单理解为Java平台为我们自动进行了一些转换,保证不同的写法在运行时等价,它们发生在编译阶段,也就是生成的字节码

是一致的。

像前面提到的整数,javac替我们自动把装箱转换为Integer.valueOf(),把拆箱替换为Integer.intValue() ,这似乎这也顺道回答了另一个问题,既然调用的是Integer.valueOf,

自然能够得到缓存的好处啊。

如何程序化的验证上面的结论呢?

你可以写一段简单的程序包含下面两句代码,然后反编译一下。当然,这是一种从表现倒推的方法,大多数情况下,我们还是直接参考规范文档会更加可靠,毕竟软件承诺的是遵循

规范,而不是保持当前行为。

Integer integer = 1;

int unboxing = integer ++;

int和Integer有什么区别?

反编译输出: 1: invokesatic #2 // Method java/lang/Integer.valueOf:(I)Ljava/lang/Integer; 8: invokevirtual #3 // Method java/lang/Integer.intValue:()I 这种缓存机制并不是只有Integer才有,同样存在于其他的一些包装类,比如: Boolean,缓存了true/false对应实例,确切说,只会返回两个常量实例Boolean.TRUE/FALSE。 Short,同样是缓存了-128到127之间的数值。 Byte,数值有限,所以全部都被缓存。 Character,缓存范围'\u0000' 到 '\u007F'。 自动装箱/自动拆箱似乎很酷,在编程实践中,有什么需要注意的吗? 原则上,建议避免无意中的装箱、拆箱行为,尤其是在性能敏感的场合,创建10万个Java对象和10万个整数的开销可不是一个数量级的,不管是内存使用还是处理速度,光是对象头 的空间占用就已经是数量级的差距了。 我们其实可以把这个观点扩展开,使用原始数据类型、数组甚至本地代码实现等,在性能极度敏感的场景往往具有比较大的优势,用其替换掉包装类、动态数组(如ArrayList)等可 以作为性能优化的备选项。一些追求极致性能的产品或者类库,会极力避免创建过多对象。当然,在大多数产品代码里,并没有必要这么做,还是以开发效率优先。以我们经常会使 用到的计数器实现为例,下面是一个常见的线程安全计数器实现。 class Counter { private fnal AtomicLong counter = new AtomicLong(); public void increase() { counter.incrementAndGet(); } } 如果利用原始数据类型,可以将其修改为 class CompactCounter { private volatile long counter; private satic fnal AtomicLongFieldUpdater<CompactCounter> updater = AtomicLongFieldUpdater.newUpdater(CompactCounter.class, "counter"); public void increase() { updater.incrementAndGet(this); } } 2.源码分析 考察是否阅读过、是否理解JDK源代码可能是部分面试官的关注点,这并不完全是一种苛刻要求,阅读并实践高质量代码也是程序员成长的必经之路,下面我来分析下Integer的源 码。 整体看一下Integer的职责,它主要包括各种基础的常量,比如最大值、最小值、位数等;前面提到的各种静态工厂方法valueOf();获取环境变量数值的方法;各种转换方法,比如 转换为不同进制的字符串,如8进制,或者反过来的解析方法等。我们进一步来看一些有意思的地方。 首先,继续深挖缓存,Integer的缓存范围虽然默认是-128到127,但是在特别的应用场景,比如我们明确知道应用会频繁使用更大的数值,这时候应该怎么办呢? 缓存上限值实际是可以根据需要调整的,JVM提供了参数设置: -XX:AutoBoxCacheMax=N 这些实现,都体现在java.lang.Integer源码之中,并实现在IntegerCache的静态初始化块里。 private satic class IntegerCache { satic fnal int low = -128; satic fnal int high; satic fnal Integer cache[]; satic { // high value may be confgured by property int h = 127; String integerCacheHighPropValue = VM.getSavedProperty("java.lang.Integer.IntegerCache.high"); ... // range -128, 127 mus be interned (JLS7 5.1.7) assert IntegerCache.high >= 127; } ... } 第二,我们在分析字符串的设计实现时,提到过字符串是不可变的,保证了基本的信息安全和并发编程中的线程安全。如果你去看包装类里存储数值的成员变量“value”,你会发现, 不管是Integer还Boolean等,都被声明为“private fnal”,所以,它们同样是不可变类型! 这种设计是可以理解的,或者说是必须的选择。想象一下这个应用场景,比如Integer提供了getInteger()方法,用于方便地读取系统属性,我们可以用属性来设置服务器某个服务 的端口,如果我可以轻易地把获取到的Integer对象改变为其他数值,这会带来产品可靠性方面的严重问题。 第三,Integer等包装类,定义了类似SIZE或者BYTES这样的常量,这反映了什么样的设计考虑呢?如果你使用过其他语言,比如C、C++,类似整数的位数,其实是不确定的,可 能在不同的平台,比如32位或者64位平台,存在非常大的不同。那么,在32位JDK或者64位JDK里,数据位数会有不同吗?或者说,这个问题可以扩展为,我使用32位JDK开发编 译的程序,运行在64位JDK上,需要做什么特别的移植工作吗? 其实,这种移植对于Java来说相对要简单些,因为原始数据类型是不存在差异的,这些明确定义在Java语言规范里面,不管是32位还是64位环境,开发者无需担心数据的位数差 异。 对于应用移植,虽然存在一些底层实现的差异,比如64位HotSpot JVM里的对象要比32位HotSpot JVM大(具体区别取决于不同JVM实现的选择),但是总体来说,并没有行为差 异,应用移植还是可以做到宣称的“一次书写,到处执行”,应用开发者更多需要考虑的是容量、能力等方面的差异。 3.原始类型线程安全 前面提到了线程安全设计,你有没有想过,原始数据类型操作是不是线程安全的呢? 这里可能存在着不同层面的问题: 原始数据类型的变量,显然要使用并发相关手段,才能保证线程安全,这些我会在专栏后面的并发主题详细介绍。如果有线程安全的计算需要,建议考虑使用类 似AtomicInteger、AtomicLong这样的线程安全类。 特别的是,部分比较宽的数据类型,比如foat、double,甚至不能保证更新操作的原子性,可能出现程序读取到只更新了一半数据位的数值! 4.Java原始数据类型和引用类型局限性 前面我谈了非常多的技术细节,最后再从Java平台发展的角度来看看,原始数据类型、对象的局限性和演进。 对于Java应用开发者,设计复杂而灵活的类型系统似乎已经习以为常了。但是坦白说,毕竟这种类型系统的设计是源于很多年前的技术决定,现在已经逐渐暴露出了一些副作用,例 如: 原始数据类型和Java泛型并不能配合使用 这是因为Java的泛型某种程度上可以算作伪泛型,它完全是一种编译期的技巧,Java编译期会自动将类型转换为对应的特定类型,这就决定了使用泛型,必须保证相应类型可以转换 为Object。 无法高效地表达数据,也不便于表达复杂的数据结构,比如vector和tuple 我们知道Java的对象都是引用类型,如果是一个原始数据类型数组,它在内存里是一段连续的内存,而对象数组则不然,数据存储的是引用,对象往往是分散地存储在堆的不同位 置。这种设计虽然带来了极大灵活性,但是也导致了数据操作的低效,尤其是无法充分利用现代CPU缓存机制。 Java为对象内建了各种多态、线程安全等方面的支持,但这不是所有场合的需求,尤其是数据处理重要性日益提高,更加高密度的值类型是非常现实的需求。 针对这些方面的增强,目前正在OpenJDK领域紧锣密鼓地进行开发,有兴趣的话你可以关注相关工程:http://openjdk.java.net/projects/valhalla/ 。 今天,我梳理了原始数据类型及其包装类,从源码级别分析了缓存机制等设计和实现细节,并且针对构建极致性能的场景,分析了一些可以借鉴的实践

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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