本篇内容主要讲解“Java自动装箱性能怎么用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Java自动装箱性能怎么用”吧!

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Java 的基本数据类型（int、double、 char）都不是对象。但由于很多Java代码需要处理的是对象（Object），Java给所有基本类型提供了包装类（Integer、Double、Character）。有了自动装箱，你可以写如下的代码

Character boxed = 'a'; char unboxed = boxed;

编译器自动将它转换为

Character boxed = Character.valueOf('a'); char unboxed = boxed.charValue();

然而，Java虚拟机不是每次都能理解这类过程，因此要想得到好的系统性能，避免不必要的装箱很关键。这也是 OptionalInt 和 IntStream 等特殊类型存在的原因。在这篇文章中，我将概述JVM很难消除自动装箱的一个原因。

实例

例如，我们想要计算任意一类数据的编辑距离（Levenshtein距离），只要这些数据可以被看作一个序列：

public class Levenshtein{ private final Function> asList;  public Levenshtein(Function> asList) { this.asList = asList; }  public int distance(T a, T b) { // Wagner-Fischer algorithm, with two active rows  List aList = asList.apply(a); List bList = asList.apply(b);  int bSize = bList.size(); int[] row0 = new int[bSize + 1]; int[] row1 = new int[bSize + 1];  for (int i = 0; i row0[i] = i; }  for (int i = 0; i < bSize; ++i) { U ua = aList.get(i); row1[0] = row0[0] + 1;  for (int j = 0; j < bSize; ++j) { U ub = bList.get(j); int subCost = row0[j] + (ua.equals(ub) ? 0 : 1); int delCost = row0[j + 1] + 1; int insCost = row1[j] + 1; row1[j + 1] = Math.min(subCost, Math.min(delCost, insCost)); }  int[] temp = row0; row0 = row1; row1 = temp; }  return row0[bSize]; } }

只要两个对象可以被看作List，这个类就可以计算它们的编辑距离。如果想计算String类型的距离，那么就需要把String转变为List类型：

public class StringAsList extends AbstractList{ private final String str;  public StringAsList(String str) { this.str = str; }  @Override public Character get(int index) { return str.charAt(index); // Autoboxing! }  @Override public int size() { return str.length(); } }  ...  Levenshteinlev = new Levenshtein<>(StringAsList::new); lev.distance("autoboxing is fast", "autoboxing is slow"); // 4

由于Java泛型的实现方式，不能有List类型，所以要提供List和装箱操作。（注：Java10中，这个限制也许会被取消。）

为了查看代码热路径（hot  path）上的结果，JMH集成了Linux工具perf，可以查看最热代码块的JIT编译结果。（要想查看汇编代码，需要安装hsdis插件。我在 AUR上提供了下载，Arch用户可以直接获取。）在JMH命令行添加 -prof perfasm 命令，就可以看到结果：

为了测试 distance() 方法的性能，需要做基准测试。Java中微基准测试很难保证准确，但幸好OpenJDK提供了JMH（Java  Microbenchmark  Harness），它可以帮我们解决大部分难题。如果感兴趣的话，推荐大家阅读文档和实例；它会很吸引你。以下是基准测试：

@State(Scope.Benchmark) public class MyBenchmark { private Levenshtein lev = new Levenshtein<>(StringAsList::new);  @Benchmark @BenchmarkMode(Mode.AverageTime) @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS) public int timeLevenshtein() { return lev.distance("autoboxing is fast", "autoboxing is slow"); } }

（返回方法的结果，这样JMH就可以做一些操作让系统认为返回值会被使用到，防止冗余代码消除影响了结果。）

以下是结果：

$ java -jar target/benchmarks.jar -f 1 -wi 8 -i 8 # JMH 1.10.2 (released 3 days ago) # VM invoker: /usr/lib/jvm/java-8-openjdk/jre/bin/java # VM options: # Warmup: 8 iterations, 1 s each # Measurement: 8 iterations, 1 s each # Timeout: 10 min per iteration # Threads: 1 thread, will synchronize iterations # Benchmark mode: Average time, time/op # Benchmark: com.tavianator.boxperf.MyBenchmark.timeLevenshtein  # Run progress: 0.00% complete, ETA 00:00:16 # Fork: 1 of 1 # Warmup Iteration 1: 1517.495 ns/op # Warmup Iteration 2: 1503.096 ns/op # Warmup Iteration 3: 1402.069 ns/op # Warmup Iteration 4: 1480.584 ns/op # Warmup Iteration 5: 1385.345 ns/op # Warmup Iteration 6: 1474.657 ns/op # Warmup Iteration 7: 1436.749 ns/op # Warmup Iteration 8: 1463.526 ns/op Iteration 1: 1446.033 ns/op Iteration 2: 1420.199 ns/op Iteration 3: 1383.017 ns/op Iteration 4: 1443.775 ns/op Iteration 5: 1393.142 ns/op Iteration 6: 1393.313 ns/op Iteration 7: 1459.974 ns/op Iteration 8: 1456.233 ns/op  Result "timeLevenshtein": 1424.461 ±(99.9%) 59.574 ns/op [Average] (min, avg, max) = (1383.017, 1424.461, 1459.974), stdev = 31.158 CI (99.9%): [1364.887, 1484.034] (assumes normal distribution)  # Run complete. Total time: 00:00:16  Benchmark Mode Cnt Score Error Units MyBenchmark.timeLevenshtein avgt 8 1424.461 ± 59.574 ns/op

分析

为了查看代码热路径（hot  path）上的结果，JMH集成了Linux工具perf，可以查看最热代码块的JIT编译结果。（要想查看汇编代码，需要安装hsdis插件。我在 AUR上提供了下载，Arch用户可以直接获取。）在JMH命令行添加 -prof perfasm 命令，就可以看到结果：

$ java -jar target/benchmarks.jar -f 1 -wi 8 -i 8 -prof perfasm ... cmp $0x7f,%eax jg 0x00007fde989a6148 ;*if_icmpgt ; - java.lang.Character::valueOf@3 (line 4570) ; - com.tavianator.boxperf.StringAsList::get@8 (line 14) ; - com.tavianator.boxperf.StringAsList::get@2; (line 5) ; - com.tavianator.boxperf.Levenshtein::distance@121 (line 32) cmp $0x80,%eax jae 0x00007fde989a6103 ;*aaload ; - java.lang.Character::valueOf @ 10 (line 4571) ; - com.tavianator.boxperf.StringAsList::get@8 (line 14) ; - com.tavianator.boxperf.StringAsList::get @ 2 (line 5) ; - com.tavianator.boxperf.Levenshtein::distance@121 (line 32) ...

输出内容很多，但上面的一点内容就说明装箱没有被优化。为什么要和0x7f/0×80的内容做比较呢？原因在于Character.valueOf()的取值来源：

private static class CharacterCache { private CharacterCache(){}  static final Character cache[] = new Character[127 + 1];  static { for (int i = 0; i < cache.length; i++) cache[i] = new Character((char)i); } }  public static Character valueOf(char c) { if (c return CharacterCache.cache[(int)c]; } return new Character(c); }

可以看出，Java语法标准规定前127个char的Character对象放在缓冲池中，Character.valueOf()的结果在其中 时，直接返回缓冲池的对象。这样做的目的是减少内存分配和垃圾回收，但在我看来这是过早的优化。而且它妨碍了其他优化。JVM无法确定  Character.valueOf(c).charValue() ==  c，因为它不知道缓冲池的内容。所以JVM从缓冲池中取了一个Character对象并读取它的值，结果得到的就是和 c 一样的内容。

解决方法

解决方法很简单：

@ @ -11,7 +11,7 @ @ public class StringAsList extends AbstractList {  @Override public Character get(int index) { - return str.charAt(index); // Autoboxing! + return new Character(str.charAt(index)); }

@Override

用显式的装箱代替自动装箱，就避免了调用Character.valueOf()，这样JVM就很容易理解代码：

private final char value;  public Character(char value) { this.value = value; }  public char charValue() { return value; }

虽然代码中加了一个内存分配，但JVM能理解代码的意义，会直接从String中获取char字符。性能提升很明显：

$ java -jar target/benchmarks.jar -f 1 -wi 8 -i 8 ... # Run complete. Total time: 00:00:16  Benchmark Mode Cnt Score Error Units MyBenchmark.timeLevenshtein avgt 8 1221.151 ± 58.878 ns/op

速度提升了14%。用 -prof perfasm 命令可以显示，改进以后是直接从String中拿到char值并在寄存器中比较的：

movzwl 0x10(%rsi,%rdx,2),%r11d ;*caload
; - java.lang.String::charAt@27 (line 648)
; - com.tavianator.boxperf.StringAsList::get@9 (line 14)
; - com.tavianator.boxperf.StringAsList::get @ 2 (line 5)
; - com.tavianator.boxperf.Levenshtein::distance@121 (line 32)
cmp %r11d,%r10d
je 0x00007faa8d404792 ;*if_icmpne
; - java.lang.Character::equals@18 (line 4621)
; - com.tavianator.boxperf.Levenshtein::distance@137 (line 33)

到此，相信大家对“Java自动装箱性能怎么用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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