面试题：Java基本数据类型与性能优化及泛型关联

Question

在大数据量处理场景下，如何基于Java基本数据类型进行性能优化？结合泛型，说明如何编写一个通用的方法来处理不同基本数据类型数组的特定操作（如求和），并分析在这种场景下基本数据类型和其包装类在泛型应用中的优缺点。

Answer 1

基于Java基本数据类型在大数据量处理场景下的性能优化

1. 使用基本数据类型数组：相比于包装类，基本数据类型占用内存更小，操作速度更快。例如，int[]数组比Integer[]数组在存储和处理大数据量时性能更优。
2. 避免装箱和拆箱：在大数据量处理中，频繁的装箱（基本类型转包装类型）和拆箱（包装类型转基本类型）操作会消耗大量性能。应尽量直接使用基本数据类型进行运算。
3. 使用高效的数据结构和算法：如使用ArrayList存储基本数据类型数组时，提前预估数据量大小，设置合适的初始容量，减少动态扩容带来的性能损耗。

编写通用方法处理不同基本数据类型数组特定操作（以求和为例）

由于Java泛型不支持基本数据类型，需要借助IntFunction、LongFunction等函数式接口来实现。

import java.util.function.IntFunction;
import java.util.function.LongFunction;

public class GenericSum {
    // 处理int数组求和
    public static int sumIntArray(int[] arr) {
        int sum = 0;
        for (int num : arr) {
            sum += num;
        }
        return sum;
    }

    // 处理long数组求和
    public static long sumLongArray(long[] arr) {
        long sum = 0;
        for (long num : arr) {
            sum += num;
        }
        return sum;
    }

    // 通用方法，利用函数式接口处理不同基本数据类型数组求和
    public static <T> int sumArray(T[] arr, IntFunction<T> mapper) {
        int sum = 0;
        for (T num : arr) {
            sum += mapper.applyAsInt(num);
        }
        return sum;
    }

    // 通用方法，利用函数式接口处理不同基本数据类型数组求和（long类型）
    public static <T> long sumLongArray(T[] arr, LongFunction<T> mapper) {
        long sum = 0;
        for (T num : arr) {
            sum += mapper.applyAsLong(num);
        }
        return sum;
    }
}

基本数据类型和包装类在泛型应用中的优缺点

• 基本数据类型：
  • 优点：
    • 性能高：占用内存少，运算速度快，尤其在大数据量处理时优势明显。
    • 避免装箱拆箱开销：直接操作基本数据类型，无需进行额外的装箱和拆箱操作。
  • 缺点：
    • 不支持泛型：Java泛型不能直接使用基本数据类型，需要借助一些技巧（如上述的函数式接口）来实现类似泛型的功能。
• 包装类：
  • 优点：
    • 支持泛型：可以直接用于泛型类型参数，使用起来更方便，代码更简洁。
    • 提供更多方法：包装类提供了一些实用的方法，如Integer.parseInt()、Double.valueOf()等。
  • 缺点：
    • 性能低：占用内存大，涉及装箱和拆箱操作，在大数据量处理时性能较差。
    • 空指针问题：包装类可以为null，在使用过程中需要注意空指针异常。