Java内存优化关键在于精准选用基本类型、避免装箱及位压缩：按范围选byte/short/float；状态用位数组；禁用无意义装箱与临时对象。
Java 中基本数据类型本身不造成内存浪费，真正浪费的源头是“用错类型”或“包装成对象”。避免浪费的关键不是少用基本类型，而是用对、用准、用到底。
按实际范围选最小够用的整数类型
不要默认全用 int。如果数值确定在 -128～127 之间（比如状态码、HTTP 响应码、RGB 分量），就用 byte；若在 -32768～32767 之间（如音频采样值、小尺寸坐标），用 short。一个 int 占 4 字节，而 byte 仅占 1 字节——十万条记录就能省下 300KB。
- 数组场景最明显：byte[] buffer = new byte[65536] 占 64KB；换成 int[] 就要 256KB
- 对象字段也累积：class User { byte status; short level; } 比全用 int 节省至少 5 字节/实例
- 注意：循环变量、计数器慎用 byte/short，易溢出；算术运算中它们会自动提升为 int，需手动强转
浮点计算前确认精度需求
double 是默认浮点类型，但占 8 字节；float 只占 4 字节，精度约 6～7 位十进制数字。如果业务允许（比如温度、位置偏移、渲染参数），优先用 float 并显式加 f 后缀。
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- 错误写法：double x = 1.23; → 实际分配 8 字节，且可能触发不必要的 double 运算
- 正确写法：float x = 1.23f; → 明确语义，节省空间，编译期即锁定精度
- 注意：金融计算、高精度科学运算必须用 double 或 BigDecimal，不可妥协
布尔与字符状态尽量压缩到位（bit）级
单个 boolean 字段在对象中通常占 1 字节（JVM 对齐策略），但实际只用 1 bit。千万级用户在线状态若用 boolean online，就白耗 1MB+ 内存。改用位数组可压到 1/8：
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- 底层用 long[] 或 byte[] 存储，每个 long 支持 64 个独立状态
- 索引换算：bitIndex → arrayIndex = bitIndex / 64，bitOffset = bitIndex % 64
- 置位：bits[arrayIndex] |= (1L << bitOffset)
- 查位：(bits[arrayIndex] & (1L << bitOffset)) != 0
- clear() 直接 Arrays.fill(bits, 0L)，比逐 bit 清零快一个数量级
杜绝无意义的装箱和临时对象
基本类型一旦参与集合、泛型、日志或反射，极易被自动装箱为 Integer、Boolean 等对象——每个对象额外带 12～16 字节对象头，还引发 GC 压力。
- 避免 List<Integer> 存大量小整数；考虑用 Trove、Eclipse Collections 的 int 接口，或自定义 int[] + size 管理
- 日志打印时别写 logger.info("count={}", count)（count 是 int，会装箱）；改用 logger.info("count=" + count)
- 哈希计算别依赖 Objects.hash()；用纯 int 运算实现，如 h = key.hashCode() * 0x1b873593
- 字符串子串处理跳过 new String()，直接用 charAt() 或传入 char[] + offset + len
