【JDK优化】 Integer 自动打包机制的优化

Java Integer缓存机制

最新推荐文章于 2022-10-17 20:41:44 发布

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本文解析了Java中Integer对象在-128至127范围内使用缓存机制的原因及其实现方式，揭示了Integer对象在不同数值范围内的内存分配差异。

我们首先来看一段代码：

Integer i=100;
Integer j=100;
System.out.println(i==j);  //true
Integer i=200;
Integer j=200;
System.out.println(i==j);  //false

差不多的两段代码，怎么结果完全不同呢。我们分两步来说明这个问题：

首先 Integer i=100; 编译器会自动将int类型常数100包装成Interger，采用的是Integer.valueOf(100)；这个方法。

然后我们看看valueOf(int)这个方法的源代码：

 /*
  * 返回一个表示指定的 int 值的 Integer 实例。如果不需要新的 Integer 实例，则
  * 通常应优先使用该方法，而不是构造方法 Integer(int)，因为该方法有可能通过
  * 缓存经常请求的值而显著提高空间和时间性能。 
  * @param  i an <code>int</code> value.
  * @return a <tt>Integer</tt> instance representing <tt>i</tt>.
  * @since  1.5
  */
public static Integer valueOf(int i) {
      final int offset = 128;
      if (i >= -128 && i <= 127) { // must cache 
	    return IntegerCache.cache[i + offset];
     }
     return new Integer(i);
}

 /*
  * IntegerCache内部类
  * 其中cache[]数组用于存放从-128到127一共256个整数
  */
private static class IntegerCache {
	private IntegerCache(){}

	static final Integer cache[] = new Integer[-(-128) + 127 + 1];

	static {
	    for(int i = 0; i < cache.length; i++)
		cache[i] = new Integer(i - 128);
	}
}

原来如此，当-128=<i<=127的时候，返回的是IntegerCache中的数组的值；当 i>127 或 i<-128 时，返回的是Integer类对象。这就好解释：

Integer i=100;
Integer j=100;
System.out.println(i==j);  //(1)

此时的 i=IntegerCache.cache[228]，因此 Integer引用i中存储的是cache数组第228号元素的地址。同理j也是同一个cache数组的第228号元素的地址(因为cache是Integer的静态数组，只有一个)。i==j比较的是引用地址，因此相等。

Integer i=200;
Integer j=200;
System.out.println(i==j);  //(2)

此时的 i=new Integer(200); 同样j=new Integer(200) 。两次都在堆中开辟了Integer的对象。i 和 j 中存储的堆得对象地址是完全不同的。i==j 自然不相等了。

那么这样做有什么意义呢？我们来看看API的解释：

返回一个表示指定的 int 值的 Integer 实例。如果不需要新的 Integer 实例，
则通常应优先使用该方法，而不是构造方法 Integer(int)，因为该方法有可能
通过缓存经常请求的值而显著提高空间和时间性能。

假如我们在编程时大量需要值为100的Integer对象，如果只能通过new来创建的话。是不是需要在堆中开辟大量值一样的Integer对象呢！这是相当不划算的。既然如此，Java中的字符串常量池的应用是不是可以提醒我们点什么呢？是的，IntegerCache.cache就相当于这样一个字符串常量池。当我们需要Integer i=100的时候，直接从cache中取出第[100+128]号元素的地址赋值引用i，再次需要Integer j=100时，还是直接去这个地址赋给j ..... 是不是省去了再堆中不停的创建对象的代价了(空间，时间上的消耗都很大)。