java中用byte[]数组实现的队列和用Byte[]实现的队列实际占用空间对比

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#java

本文通过实验对比了使用byte数组和装箱后的Byte对象在Java中所占内存空间的差异，结果显示装箱后的Byte对象多使用了约600%的空间。实验采用10M个元素的队列，并通过对象流将数据输出到文件，以此来评估不同数据类型在内存中的实际开销。

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我用byte[]实现了一个队列，创建对象，也用ArrayBlockingQueue<Byte>创建对象，添加10M个byte/Byte后通过对象流输出到文件，文件的大小可以代表对象的大小，一探java装箱额外占用空间的大小。

测试代码：

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.ObjectOutputStream;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;

import com.idealisan.structure.ArrayBlockingByteValueQueue;

public class TestMen {
    static int capacity = 1024 * 1024 * 10;

    public static void main(String[] args) {
        ArrayBlockingQueue<Byte> pointerQueue = new ArrayBlockingQueue<Byte>(capacity);
        ArrayBlockingByteValueQueue valueQueue = new ArrayBlockingByteValueQueue(capacity);

        fillQueue(valueQueue);
        FileOutputStream os;
        try {
            os = new FileOutputStream(new File("F:/ttt/value10.dat"));

            ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(os);
            oos.writeObject(valueQueue);
            oos.flush();
            oos.close();
            os.flush();
            os.close();
        } catch (Exception e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }

        valueQueue = null;

        
        fillQueue(pointerQueue);
        try {
            os = new FileOutputStream(new File("F:/ttt/pointer10.dat"));
            ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(os);
            oos.writeObject(pointerQueue);
            oos.flush();
            oos.close();
            os.flush();
            os.close();

        } catch (Exception e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
        pointerQueue = null;

    }

    private static void fillQueue(Queue<Byte> queue) {
        while (queue.size() < capacity) {
            queue.offer(new Byte((byte) 1));
        }
    }
}