大批量数值计算应优先使用基本类型，避免包装类引发的自动拆箱/装箱开销和GC压力；计算密集型循环中须用int等基本类型，如int sum = 0; for (int i = 0; i < n; i++) sum += arr[i];
大批量数值计算时，优先用基本类型，包装类只在必要场景下出现——不是不能用，而是用了容易掉进性能坑里。
计算密集型循环必须用基本类型
循环中反复做加减乘除、累加求和等操作，基本类型直接在栈上运算，没有对象创建和GC压力。包装类每次参与运算都会触发自动拆箱（取值）和可能的装箱（存回），带来显著开销。
- ✅ 推荐写法：int sum = 0; for (int i = 0; i
- ❌ 避免写法：Integer sum = 0; for (int i = 0; i （每次
+=都隐含拆箱+装箱） - 实测数据：相同逻辑下，
long比Long快近10倍（耗时1.6s vs 15.2s）
集合暂存中间结果再转回基本类型处理
如果计算流程需要“先收集、后处理”（比如读取一批数进List再统计），可借助包装类完成存储，但关键计算阶段要尽快转成基本类型数组或流式处理。
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- 先存：用
List<integer></integer>接收原始输入（如从文件、DB、HTTP） - 再转：用
list.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray()转为int[] - 后算：对数组做纯基本类型循环，避免任何包装类参与运算路径
警惕隐式拆箱引发的空指针
即使少量使用包装类，只要涉及解包（如int x = wrapperValue;），就必须确认它不为null。大批量数据中一个null就可能导致整个批次失败。
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- 不要写：
int value = list.get(i);（若list含null会立即抛NullPointerException） - 安全写法：
Integer wrapper = list.get(i); int value = wrapper != null ? wrapper : 0; - 更稳妥：用
Optional.ofNullable(wrapper).orElse(0)封装默认逻辑
能用原始类型集合库就不用标准集合
当纯数值计算占主导且数据量大，考虑引入fastutil、trove或Eclipse Collections等支持原始类型泛型的集合库。
- 例如：
IntArrayList直接存int，无装箱；IntStream原生支持并行计算 - 对比：
ArrayList<integer></integer>每个元素都是堆上对象，内存占用多3–4倍，缓存不友好 - 适用场景：科学计算、实时日志聚合、高频交易数值处理等
