BigDecimal的性能问题

   BigDecimal 是 Java 中用于精确计算的数字类，它可以处理任意精度的小数运算。由于其精确性和灵活性，BigDecimal 在某些场景下可能会带来性能问题。

BigDecimal的性能问题

        BigDecimal的性能问题主要源于以下几点：

1. 内存占用：BigDecimal 对象的内存占用较大，尤其是在处理大数字时。每个 BigDecimal 实例都需要维护其精度和标度等信息，这会导致内存开销增加。

2. 不可变性：BigDecimal 是不可变类，每次进行运算或修改值时都会生成一个新的 BigDecimal 实例。这意味着频繁的操作可能会导致大量的对象创建和垃圾回收，对性能造成一定的影响。

3. 运算复杂性：由于 BigDecimal 要求精确计算，它在执行加、减、乘、除等运算时会比较复杂。这些运算需要更多的计算和处理时间，相比原生的基本类型，会带来一定的性能损耗。

BigDecimal 性能问题优化策略

         BigDecimal 性能问题优化策略，可以考虑以下几点优化策略：

1. 避免频繁的对象创建：尽量复用 BigDecimal 对象，而不是每次运算都创建新的实例。可以使用 BigDecimal 的 setScale() 方法设置精度和舍入模式，而不是每次都创建新的对象。

2. 使用原生类型替代：对于一些不需要精确计算的场景，可以使用原生类型（如 int、double、long）来进行运算，以提高性能。只在最后需要精确结果时再转换为 BigDecimal。

3. 使用适当的缓存策略：对于频繁使用的 BigDecimal 对象，可以考虑使用缓存来避免重复创建和销毁。例如，使用对象池或缓存来管理常用的 BigDecimal 对象，以减少对象创建和垃圾回收的开销。

4. 考虑并行计算：对于大规模的计算任务，可以考虑使用并行计算来提高性能。Java 8 提供了 Stream API 和并行流（parallel stream），可以方便地实现并行计算。

需要根据具体的应用场景和需求来权衡精确性和性能，选择合适的处理方式。在对性能要求较高的场景下，可以考虑使用其他更适合的数据类型或算法来替代 BigDecimal。

BigDecimal 性能问题验证

下面例子验证

package com.common.demo;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.math.BigDecimal;

/**
 * @author Evan Walker
 * @version 1.0
 * @desc
 * @date 2024/01/04 17:00:33
 */

@Slf4j
public class BigDecimalEfficiency {

    //执行次数
    public static int REPEAT_TIMES = 10000000;

    // 转BigDecimal 类型计算
    public static double computeByBigDecimal(double a, double b) {
        BigDecimal result = BigDecimal.valueOf(0);
        BigDecimal decimalA = BigDecimal.valueOf(a);
        BigDecimal decimalB = BigDecimal.valueOf(b);
        for (int i = 0; i < REPEAT_TIMES; i++) {
            result = result.add(decimalA.multiply(decimalB));
        }
        return result.doubleValue();
    }

    // 转double 类型计算
    public static double computeByDouble(double a, double b) {
        double result = 0;
        for (int i = 0; i < REPEAT_TIMES; i++) {
            result += a * b;
        }
        return result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        long start1 = System.nanoTime();
        double result1 = computeByBigDecimal(0.120001110034, 11.22);
        long end1 = System.nanoTime();
        long start2 = System.nanoTime();
        double result2 = computeByDouble(0.120001110034, 11.22);
        long end2 = System.nanoTime();

        long timeUsed1 = (end1 - start1);
        long timeUsed2 = (end2 - start2);
        log.info("result by BigDecimal:{},time used:{}", result1, timeUsed1);
        log.info("result by Double:{},time used:{}", result2, timeUsed2);
        log.info("timeUsed1/timeUsed2=" + timeUsed1 / timeUsed2);
    }
}

验证截图：

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