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大道至简
Java基础之int 和 Integer 有什么区别?

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、float、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 ++;

反编译输出:

1: invokestatic  #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 final 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 static final AtomicLongFieldUpdater<CompactCounter> updater = AtomicLongFieldUpdater.newUpdater(CompactCounter.class, "counter");
    public void increase() {
        updater.incrementAndGet(this);
    }
}
  1. 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 static class IntegerCache {
        static final int low = -128;
        static final int high;
        static final Integer cache[];
        static {
            // high value may be configured by property
            int h = 127;
            String integerCacheHighPropValue =                VM.getSavedProperty("java.lang.Integer.IntegerCache.high");
            ...
            // range [-128, 127] must 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 final”,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。

  1. 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 float、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。