Tinju akan sering membuat objek, meningkatkan overhead memori dan tekanan GC; 2. Cache hanya sah untuk nilai berskala kecil seperti integer antara -128 dan 127, dan objek masih akan dibuat dalam kuantiti yang besar selepas ia melebihi; 3. Pemeriksaan nilai null diperlukan apabila unboxing, yang boleh menyebabkan NullPointerException dan membawa kerugian prestasi tambahan; 4. Penggunaan kelas pembalut dalam koleksi akan menyebabkan tinju dan unboxing yang kerap semasa traversal dan pengiraan, yang mempengaruhi kawasan cache CPU; Keutamaan harus diberikan untuk menggunakan perpustakaan koleksi asli seperti tatasusunan jenis asas atau fastutil untuk mengurangkan overhead prestasi dan mengelakkan penukaran jenis tersirat dalam kod hotspot.

Walaupun autoboxing dan unboxing Java membuat penukaran antara jenis asas dan kelas pembungkusan yang sama lebih mudah, mereka boleh membawa overhead yang tidak boleh diabaikan dalam senario sensitif prestasi. Memahami kesan prestasi ini dapat membantu menulis kod yang lebih efisien dan stabil.

1. Penciptaan objek overhead dan tekanan ingatan

Operasi tinju menukarkan jenis primitif (seperti int ) ke objek kelas pembalut yang sepadan (seperti Integer ), yang bermaksud bahawa setiap kali tinju adalah objek baru pada timbunan (kecuali anda menggunakan nilai cache, lihat di bawah).

 Senarai <Integer> list = new ArrayList <> ();
untuk (int i = 0; i <100000; i) {
    list.add (i); // Tinju Automatik: int → Integer
}

Dalam gelung di atas, setiap add(i) akan mencetuskan tinju, menghasilkan 100,000 objek Integer . Objek ini:

• Mengambil lebih banyak ingatan (tajuk objek, padding penjajaran, dll.)
• Peningkatan tekanan GC, yang boleh menyebabkan koleksi sampah yang lebih kerap
• Peruntukan objek itu sendiri juga mempunyai overhead CPU

Sebaliknya, menggunakan tatasusunan primitif atau int[] , atau perpustakaan koleksi primitif khusus (seperti koleksi gerhana, trove, fastutil) boleh mengelakkan overhed ini.

2. Batasan mekanisme cache

Java cache objek dalam julat tertentu untuk beberapa kelas pembalut (seperti Integer ). Sebagai contoh, Integer.valueOf(int) mengembalikan objek cache untuk nilai antara -128 dan 127:

 Integer A = 127;
Integer b = 127;
System.out.println (a == b); // benar (objek cache)

Integer c = 128;
Integer d = 128;
System.out.println (c == d); // palsu (objek baru)

Walaupun cache ini mengurangkan penciptaan integer kecil,

• Hanya tersedia untuk Integer , Short , Byte , Character , Long
• Menggunakan new Integer(100) akan memintas cache dan membuat objek baru secara langsung
• Sebaik sahaja julat cache melebihi, objek masih akan dibuat dengan kerap, dan prestasi akan dikurangkan dengan ketara.

Oleh itu, kebergantungan pada cache tidak dapat dielakkan sepenuhnya oleh overhead objek.

3. Unboxing Risiko Penunjuk Kosong dan Kerugian Prestasi

Sekiranya objek kelas pembungkus adalah null apabila unboxing, NullPointerException akan dibuang:

 Nilai integer = null;
int x = nilai; // lemparkan nullpointerexception

Ini bukan sahaja risiko runtime, JVM mesti memasukkan pemeriksaan nilai null apabila unboxing, membawa overhead runtime tambahan. Dalam kod hotspot, pemeriksaan tersirat ini berkumpul ke dalam kerugian prestasi yang besar.

Di samping itu, operasi pencampuran pembungkusan/unboxing yang kerap (seperti dalam gelung) boleh mengakibatkan:

• Berulang kali membuat dan membuang objek
• Lebih banyak membaca dan menulis memori
• Lokasi cache CPU yang lemah

4. Perangkap prestasi dalam koleksi dan generik

Rangka Kerja Koleksi Java (seperti ArrayList , HashMap ) hanya boleh menyimpan objek, jadi tidak dapat dielakkan untuk menggunakan kelas pembalut seperti Integer , Double , dan lain -lain tetapi ini juga bermakna:

• Semua elemen asas mesti dibungkus
• Unboxing lagi semasa traversal
• Operasi frekuensi tinggi (seperti pengiraan berangka, pengumpulan) prestasi menurun dengan ketara

Contohnya:

 Senarai <Integer> nums = arrays.aslist (1, 2, 3, 4, 5);
int jumlah = 0;
untuk (integer num: nums) {
    jumlah = num; // setiap masa = mencetuskan unboxing}

Di sini, setiap kali num digunakan, ia mesti dibuang. Jika jumlah data besar, overhead ini tidak boleh diabaikan.

Bagaimana untuk mengoptimumkan?

• Elakkan tinju/unboxing dalam gelung : Cuba mengendalikan penukaran jenis di luar gelung
• Gunakan tatasusunan primitif : seperti int[] bukan Integer[]
• Gunakan Perpustakaan Koleksi Proprietari : Sebagai contoh, Fastutil dan Trove menyediakan jenis primitif seperti IntList dan DoubleArrayList untuk mengelakkan kelas pembalut
• Gunakan Integer , dan lain -lain. Berhati -hati sebagai jenis pembolehubah yang sering dikira
• Mengenai prestasi kritikal prestasi, mengutamakan long lebih Long , double dua kali Double

Meringkaskan

Tinju dan Unboxing meningkatkan kesederhanaan kod, tetapi pada kos:

• Penciptaan objek tambahan dan overhead memori
• Meningkatkan tekanan GC
• Pengecualian penunjuk null yang berpotensi
• Peningkatan arahan CPU (cek kosong, akses objek)

Dalam kesesuaian yang tinggi, jumlah data yang besar atau senario latensi yang rendah, pembungkusan yang tidak perlu dan operasi unboxing harus diminimumkan. Memahami mekanisme di sebalik ia membantu membuat perdagangan yang munasabah antara kemudahan dan prestasi.

Pada dasarnya semua ini tidak rumit tetapi mudah diabaikan.

Atas ialah kandungan terperinci Implikasi prestasi tinju java dan unboxing. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!