前言
今天跟大家聊一个有趣的话题，在Java中两个Integer对象做比较时，会产生意想不到的结果。
例如：
Integer a = 100;
Integer b = 100;
System.out.println(a==b);
其运行结果是：true。
而如果改成下面这样：
Integer a = 1000;
Integer b = 1000;
System.out.println(a==b);
其运行结果是：false。
看到这里，懵了没有？
为什么会产生这样的结果呢？
1 Integer对象
上面例子中的a和b，是两个Integer对象。
而非Java中的8种基本类型。
8种基本类型包括：
-
byte
-
short
-
int
-
long
-
float
-
double
-
boolean
-
char
Integer其实是int的包装类型。
在Java中，除了上面的这8种类型，其他的类型都是对象，保存的是引用，而非数据本身。
Integer a = 1000;
Integer b = 1000;
可能有些人认为是下面的简写：
Integer a = new Integer(1000);
Integer b = new Integer(1000);
这个想法表面上看起来是对的，但实际上有问题。
在JVM中的内存分布情况是下面这样的：
在栈中创建了两个局部变量a和b，同时在堆上new了两块内存区域，他们存放的值都是1000。
变量a的引用指向第一个1000的地址。
而变量b的引用指向第二个1000的地址。
很显然变量a和b的引用不相等。
既然两个Integer对象用==号，比较的是引用是否相等，但下面的这个例子为什么又会返回true呢？
Integer a = 100;
Integer b = 100;
System.out.println(a==b);
不应该也返回false吗？
对象a和b的引用不一样。
Integer a = 1000;
Integer b = 1000;
其实正确的简写是下面这样的：
Integer a = Integer.valueOf(1000);
Integer b = Integer.valueOf(1000);
在定义对象a和b时，Java自动调用了Integer.valueOf将数字封装成对象。
而如果数字在low和high之间的话，是直接从IntegerCache缓存中获取的数据。
Integer类的内部，将-128~127之间的数字缓存起来了。
也就是说，如果数字在-128~127，是直接从缓存中获取的Integer对象。如果数字超过了这个范围，则是new出来的新对象。
文章示例中的1000，超出了-128~127的范围，所以对象a和b的引用指向了两个不同的地址。
而示例中的100，在-128~127的范围内，对象a和b的引用指向了同一个地址。
所以会产生文章开头的运行结果。
为什么Integer类会加这个缓存呢？
答：-128~127是使用最频繁的数字，如果不做缓存，会在内存中产生大量指向相同数据的对象，有点浪费内存空间。
Integer a = 1000;
Integer b = 1000;
如果想要上面的对象a和b相等，我们该怎么判断呢？
当用户打开指定页面时，在缓存中每次都设置成count = count+1即可。
用户第一次访问页面时，redis中的count值设置成1。用户以后每访问一次页面，都让count加1，最后重新设置到redis中。
这样在需要展示数量的地方，从redis中查出count值返回即可。
该场景无需从数据埋点表中使用count(*)实时统计数据，性能将会得到极大的提升。
不过在高并发的情况下，可能会存在缓存和数据库的数据不一致的问题。
但对于统计浏览总次数或者浏览总人数这种业务场景，对数据的准确性要求并不高，容忍数据不一致的情况存在。
2.2 加二级缓存
对于有些业务场景，新增数据很少，大部分是统计数量操作，而且查询条件很多。这时候使用传统的count(*)实时统计数据，性能肯定不会好。
假如在页面中可以通过id、name、状态、时间、来源等，一个或多个条件，统计品牌数量。
这种情况下用户的组合条件比较多，增加联合索引也没用，用户可以选择其中一个或者多个查询条件，有时候联合索引也会失效，只能尽量满足用户使用频率最高的条件增加索引。
也就是有些组合条件可以走索引，有些组合条件没法走索引，这些没法走索引的场景，该如何优化呢？
答：使用二级缓存。
二级缓存其实就是内存缓存。
我们可以使用caffine或者guava实现二级缓存的功能。
目前SpringBoot已经集成了caffine，使用起来非常方便。
只需在需要增加二级缓存的查询方法中，使用@Cacheable注解即可。
@Cacheable(value = "brand", , keyGenerator = "cacheKeyGenerator")
public BrandModel getBrand(Condition condition) {
return getBrandByCondition(condition);
}
然后自定义cacheKeyGenerator，用于指定缓存的key。
public class CacheKeyGenerator implements KeyGenerator {
@Override
public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
return target.getClass().getSimpleName() + UNDERLINE
+ method.getName() + ","
+ StringUtils.arrayToDelimitedString(params, ",");
}
}
这个key是由各个条件组合而成。
这样通过某个条件组合查询出品牌的数据之后，会把结果缓存到内存中，设置过期时间为5分钟。
后面用户在5分钟内，使用相同的条件，重新查询数据时，可以直接从二级缓存中查出数据，直接返回了。
这样能够极大的提示count(*)的查询效率。
但是如果使用二级缓存，可能存在不同的服务器上，数据不一样的情况。我们需要根据实际业务场景来选择，没法适用于所有业务场景。
2.3 多线程执行
不知道你有没有做过这样的需求：统计有效订单有多少，无效订单有多少。
这种情况一般需要写两条sql，统计有效订单的sql如下：
select count(*) from order where status=1;
统计无效订单的sql如下：
select count(*) from order where status=0;
但如果在一个接口中，同步执行这两条sql效率会非常低。
这时候，可以改成成一条sql：
select count(*),status from order
group by status;
使用group by关键字分组统计相同status的数量，只会产生两条记录，一条记录是有效订单数量，另外一条记录是无效订单数量。
但有个问题：status字段只有1和0两个值，重复度很高，区分度非常低，不能走索引，会全表扫描，效率也不高。
还有其他的解决方案不？
答：使用多线程处理。
我们可以使用CompleteFuture使用两个线程异步调用统计有效订单的sql和统计无效订单的sql，最后汇总数据，这样能够提升查询接口的性能。
最近我建了新的技术交流群，打算将它打造成高质量的活跃群，欢迎小伙伴们加入。
我以往的技术群里技术氛围非常不错，大佬很多。
加微信：su_san_java，备注：加群，即可加入该群。
2 判断相等
在Java中，如果使用==号比较两个对象是否相等，比如：a==b，其实比较的是两个对象的引用是否相等。
很显然变量a和b的引用，指向的是两个不同的地址，引用肯定是不相等的。
因此下面的执行结果是：false。
Integer a = Integer.valueOf(1000);
Integer b = Integer.valueOf(1000);
System.out.println(a==b);
由于1000在Integer缓存的范围之外，因此上面的代码最终会变成这样：
Integer a = new Integer(1000);
Integer b = new Integer(1000);
System.out.println(a==b);
如果想要a和b比较时返回true，该怎么办呢？
答：调用equals方法。
当用户打开指定页面时，在缓存中每次都设置成count = count+1即可。
用户第一次访问页面时，redis中的count值设置成1。用户以后每访问一次页面，都让count加1，最后重新设置到redis中。
这样在需要展示数量的地方，从redis中查出count值返回即可。
该场景无需从数据埋点表中使用count(*)实时统计数据，性能将会得到极大的提升。
不过在高并发的情况下，可能会存在缓存和数据库的数据不一致的问题。
但对于统计浏览总次数或者浏览总人数这种业务场景，对数据的准确性要求并不高，容忍数据不一致的情况存在。
2.2 加二级缓存
对于有些业务场景，新增数据很少，大部分是统计数量操作，而且查询条件很多。这时候使用传统的count(*)实时统计数据，性能肯定不会好。
假如在页面中可以通过id、name、状态、时间、来源等，一个或多个条件，统计品牌数量。
这种情况下用户的组合条件比较多，增加联合索引也没用，用户可以选择其中一个或者多个查询条件，有时候联合索引也会失效，只能尽量满足用户使用频率最高的条件增加索引。
也就是有些组合条件可以走索引，有些组合条件没法走索引，这些没法走索引的场景，该如何优化呢？
答：使用二级缓存。
二级缓存其实就是内存缓存。
我们可以使用caffine或者guava实现二级缓存的功能。
目前SpringBoot已经集成了caffine，使用起来非常方便。
只需在需要增加二级缓存的查询方法中，使用@Cacheable注解即可。
@Cacheable(value = "brand", , keyGenerator = "cacheKeyGenerator")
public BrandModel getBrand(Condition condition) {
return getBrandByCondition(condition);
}
然后自定义cacheKeyGenerator，用于指定缓存的key。
public class CacheKeyGenerator implements KeyGenerator {
@Override
public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
return target.getClass().getSimpleName() + UNDERLINE
+ method.getName() + ","
+ StringUtils.arrayToDelimitedString(params, ",");
}
}
这个key是由各个条件组合而成。
这样通过某个条件组合查询出品牌的数据之后，会把结果缓存到内存中，设置过期时间为5分钟。
后面用户在5分钟内，使用相同的条件，重新查询数据时，可以直接从二级缓存中查出数据，直接返回了。
这样能够极大的提示count(*)的查询效率。
但是如果使用二级缓存，可能存在不同的服务器上，数据不一样的情况。我们需要根据实际业务场景来选择，没法适用于所有业务场景。
2.3 多线程执行
不知道你有没有做过这样的需求：统计有效订单有多少，无效订单有多少。
这种情况一般需要写两条sql，统计有效订单的sql如下：
select count(*) from order where status=1;
统计无效订单的sql如下：
select count(*) from order where status=0;
但如果在一个接口中，同步执行这两条sql效率会非常低。
这时候，可以改成成一条sql：
select count(*),status from order
group by status;
使用group by关键字分组统计相同status的数量，只会产生两条记录，一条记录是有效订单数量，另外一条记录是无效订单数量。
但有个问题：status字段只有1和0两个值，重复度很高，区分度非常低，不能走索引，会全表扫描，效率也不高。
还有其他的解决方案不？
答：使用多线程处理。
我们可以使用CompleteFuture使用两个线程异步调用统计有效订单的sql和统计无效订单的sql，最后汇总数据，这样能够提升查询接口的性能。
最近我建了新的技术交流群，打算将它打造成高质量的活跃群，欢迎小伙伴们加入。
我以往的技术群里技术氛围非常不错，大佬很多。
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代码改成这样的：
Integer a = Integer.valueOf(1000);
Integer b = Integer.valueOf(1000);
System.out.println(a.equals(b));
执行结果是：true。
其实equals方法是Object类的方法，所有对象都有这个方法。
它的底层也是用的==号判断两个Object类型的对象是否相等。
不过Integer类对该方法进行了重写：
它的底层会先调用Integer类的intValue方法获取int类型的数据，然后再通过==号进行比较。
此时，比较的不是两个对象的引用是否相等，而且比较的具体的数据是否相等。
我们使用equals方法，可以判断两个Integer对象的值是否相等，而不是判断引用是否相等。
总结
Integer类中有缓存，范围是：-128~127。
Integer a = 1000;
其实默认调用了Integer.valueOf方法，将数字转换成Integer类型：
Integer a = Integer.valueOf(1000);
如果数字在-128~127之间，则直接从缓存中获取Integer对象。
如果数字在-128~127之外，则该方法会new一个新的Integer对象。
我们在判断两个对象是否相等时，一定要多注意：
-
判断两个对象的引用是否相等，用==号判断。
-
判断两个对象的值是否相等，调用equals方法判断。
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