从int和Integer了解自动装箱、自动拆箱制
int 是java的8个原始数据类型（boolean、byte 、short、char、int、float、double、long）之一。Java 语言虽然号称一切都是对象，但原始数据类型是例外。
Integer 是 int 对应的包装类，它有一个 int 类型的字段存储数据，并且提供了基本操作，比如数学运算、int 和字符串之间转换等。在 Java 5 中，引入了自动装箱和自动拆箱功能（boxing/unboxing），Java 可以根据上下文，自动进行转换，极大地简化了相关编程。
关于 Integer 的值缓存，这涉及 Java 5 中另一个改进。构建 Integer 对象的传统方式是直接调用构造器，直接 new 一个对象。但是根据实践，我们发现大部分数据操作都是集中在有限的、较小的数值范围，因而，在 Java 5 中新增了静态工厂方法 valueOf，在调用它的时候会利用一个缓存机制，带来了明显的性能改进。按照 Javadoc，这个值默认缓存是 -128 到 127 之间。
什么是自动拆箱、装箱
自动装箱实际上算是一种语法糖。什么是语法糖？可以简单理解为 Java 平台为我们自动进行了一些转换，保证不同的写法在运行时等价，它们发生在编译阶段，也就是生成的字节码是一致的。
拿Integer和int来讲，javac替我们把自动装箱转换为Integer.valueOf(),把拆箱替换为Integer.intValue()。这样就用到缓存的好处了。
简单的代码反编译
Integer integer = 1;
int unboxing = integer ++;
反编译后
1: invokestatic #2 // Method
java/lang/Integer.valueOf:(I)Ljava/lang/Integer;
8: invokevirtual #3 // Method
java/lang/Integer.intValue:()I
这种缓存机制并不是只有 Integer 才有，同样存在于其他的一些包装类，比如：
Boolean，缓存了 true/false 对应实例，确切说，只会返回两个常量实例 Boolean.TRUE/FALSE。
Short，同样是缓存了 -128 到 127 之间的数值。
Byte，数值有限，所以全部都被缓存。
Character，缓存范围’\u0000’ 到 ‘\u007F’。
自动装箱 / 自动拆箱似乎很酷，在编程实践中，有什么需要注意的吗？
原则上，建议避免无意中的装箱、拆箱行为，尤其是在性能敏感的场合，创建 10 万个 Java 对象和 10 万个整数的开销可不是一个数量级的，不管是内存使用还是处理速度，光是对象头的空间占用就已经是数量级的差距了。
Integer源码
整体看一下 Integer 的职责，它主要包括各种基础的常量，比如最大值、最小值、位数等；前面提到的各种静态工厂方法 valueOf()；获取环境变量数值的方法；各种转换方法，比如转换为不同进制的字符串，如 8 进制，或者反过来的解析方法等。我们进一步来看一些有意思的地方。
首先，继续深挖缓存，Integer 的缓存范围虽然默认是 -128 到 127，但是在特别的应用场景，比如我们明确知道应用会频繁使用更大的数值，这时候应该怎么办呢？
缓存上限值实际是可以根据需要调整的，JVM 提供了参数设置：
-XX:AutoBoxCacheMax=N
private static class IntegerCache {
static final int low = -128;
static final int high;
static final Integer cache[];
static {
// high value may be configured by property
int h = 127;
String integerCacheHighPropValue =
sun.misc.VM.getSavedProperty("java.lang.Integer.IntegerCache.high");
if (integerCacheHighPropValue != null) {
try {
int i = parseInt(integerCacheHighPropValue);
i = Math.max(i, 127);
// Maximum array size is Integer.MAX_VALUE
h = Math.min(i, Integer.MAX_VALUE - (-low) -1);
} catch( NumberFormatException nfe) {
// If the property cannot be parsed into an int, ignore it.
}
}
high = h;
cache = new Integer[(high - low) + 1];
int j = low;
for(int k = 0; k < cache.length; k++)
cache[k] = new Integer(j++);
// range [-128, 127] must be interned (JLS7 5.1.7)
assert IntegerCache.high >= 127;
}
private IntegerCache() {}
}
上面IntegerCach的源码可以看出来，通过配置可以调整缓存的范围
第二，我们在分析字符串的设计实现时，提到过字符串是不可变的，保证了基本的信息安全和并发编程中的线程安全。如果你去看包装类里存储数值的成员变量“value”，你会发现，不管是 Integer 还 Boolean 等，都被声明为“private final”，所以，它们同样是不可变类型！
这种设计是可以理解的，或者说是必须的选择。想象一下这个应用场景，比如 Integer 提供了 getInteger() 方法，用于方便地读取系统属性，我们可以用属性来设置服务器某个服务的端口，如果我可以轻易地把获取到的 Integer 对象改变为其他数值，这会带来产品可靠性方面的严重问题。
第三，Integer 等包装类，定义了类似 SIZE 或者 BYTES 这样的常量，这反映了什么样的设计考虑呢？如果你使用过其他语言，比如 C、C++，类似整数的位数，其实是不确定的，可能在不同的平台，比如 32 位或者 64 位平台，存在非常大的不同。那么，在 32 位 JDK 或者 64 位 JDK 里，数据位数会有不同吗？或者说，这个问题可以扩展为，我使用 32 位 JDK 开发编译的程序，运行在 64 位 JDK 上，需要做什么特别的移植工作吗？
其实，这种移植对于 Java 来说相对要简单些，因为原始数据类型是不存在差异的，这些明确定义在Java 语言规范里面，不管是 32 位还是 64 位环境，开发者无需担心数据的位数差异。
对于应用移植，虽然存在一些底层实现的差异，比如 64 位 HotSpot JVM 里的对象要比 32 位 HotSpot JVM 大（具体区别取决于不同 JVM 实现的选择），但是总体来说，并没有行为差异，应用移植还是可以做到宣称的“一次书写，到处执行”，应用开发者更多需要考虑的是容量、能力等方面的差异。
原始类型线程安全
前面提到了线程安全设计，你有没有想过，原始数据类型操作是不是线程安全的呢？
这里可能存在着不同层面的问题：
原始数据类型的变量，显然要使用并发相关手段，才能保证线程安全，这些我会在专栏后面的并发主题详细介绍。如果有线程安全的计算需要，建议考虑使用类似 AtomicInteger、AtomicLong 这样的线程安全类。
特别的是，部分比较宽的数据类型，比如 float、double，甚至不能保证更新操作的原子性，可能出现程序读取到只更新了一半数据位的数值！
Java 原始数据类型和引用类型局限性
前面我谈了非常多的技术细节，最后再从 Java 平台发展的角度来看看，原始数据类型、对象的局限性和演进。
对于 Java 应用开发者，设计复杂而灵活的类型系统似乎已经习以为常了。但是坦白说，毕竟这种类型系统的设计是源于很多年前的技术决定，现在已经逐渐暴露出了一些副作用，例如：
原始数据类型和 Java 泛型并不能配合使用
这是因为 Java 的泛型某种程度上可以算作伪泛型，它完全是一种编译期的技巧，Java 编译期会自动将类型转换为对应的特定类型，这就决定了使用泛型，必须保证相应类型可以转换为 Object。
无法高效地表达数据，也不便于表达复杂的数据结构，比如 vector 和 tuple
我们知道 Java 的对象都是引用类型，如果是一个原始数据类型数组，它在内存里是一段连续的内存，而对象数组则不然，数据存储的是引用，对象往往是分散地存储在堆的不同位置。这种设计虽然带来了极大灵活性，但是也导致了数据操作的低效，尤其是无法充分利用现代 CPU 缓存机制。