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深入理解 Java 基本数据类型

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数据类型分类

Java 中的数据类型有两类：

  • 值类型（又叫内置数据类型，基本数据类型）
  • 引用类型（除值类型以外，都是引用类型，包括 String、数组）

值类型

Java 语言提供了 8 种基本类型，大致分为 4 类

基本数据类型 分类 比特数 默认值 取值范围 说明
boolean 布尔型 8 位 false {false, true}
char 字符型 16 位 '\u0000' [0, $2^{16} - 1$] 存储 Unicode 码，用单引号赋值
byte 整数型 8 位 0 [-$2^7$, $2^7 - 1$]
short 整数型 16 位 0 [-$2^{15}$, $2^{15} - 1$]
int 整数型 32 位 0 [-$2^{31}$, $2^{31} - 1$]
long 整数型 64 位 0L [-$2^{63}$, $2^{63} - 1$] 赋值时一般在数字后加上 l 或 L
float 浮点型 32 位 +0.0F [$2^{-149}$, $2^{128} - 1$] 赋值时必须在数字后加上 f 或 F
double 浮点型 64 位 +0.0D [$2^{-1074}$, $2^{1024} - 1$] 赋值时一般在数字后加 d 或 D

尽管各种数据类型的默认值看起来不一样，但在内存中都是 0。

在这些基本类型中，boolean 和 char 是唯二的无符号类型。

值类型和引用类型的区别

  • 从概念方面来说
    • 基本类型：变量名指向具体的数值。
    • 引用类型：变量名指向存数据对象的内存地址。
  • 从内存方面来说
    • 基本类型：变量在声明之后，Java 就会立刻分配给他内存空间。
    • 引用类型：它以特殊的方式（类似 C 指针）向对象实体（具体的值），这类变量声明时不会分配内存，只是存储了一个内存地址。
  • 从使用方面来说
    • 基本类型：使用时需要赋具体值,判断时使用 == 号。
    • 引用类型：使用时可以赋 null，判断时使用 equals 方法。

👉 扩展阅读：Java 基本数据类型和引用类型

这篇文章对于基本数据类型和引用类型的内存存储讲述比较生动。

数据转换

Java 中，数据类型转换有两种方式：

  • 自动转换
  • 强制转换

自动转换

一般情况下，定义了某数据类型的变量，就不能再随意转换。但是 JAVA 允许用户对基本类型做有限度的类型转换。

如果符合以下条件，则 JAVA 将会自动做类型转换：

  • 由小数据转换为大数据

    显而易见的是，“小”数据类型的数值表示范围小于“大”数据类型的数值表示范围，即精度小于“大”数据类型。

    所以，如果“大”数据向“小”数据转换，会丢失数据精度。比如：long 转为 int，则超出 int 表示范围的数据将会丢失，导致结果的不确定性。

    反之，“小”数据向“大”数据转换，则不会存在数据丢失情况。由于这个原因，这种类型转换也称为扩大转换。

    这些类型由“小”到“大”分别为：(byte，short，char) < int < long < float < double。

    这里我们所说的“大”与“小”，并不是指占用字节的多少，而是指表示值的范围的大小。

  • 转换前后的数据类型要兼容

    由于 boolean 类型只能存放 true 或 false，这与整数或字符是不兼容的，因此不可以做类型转换。

  • 整型类型和浮点型进行计算后，结果会转为浮点类型

示例：

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long x = 30;
float y = 14.3f;
System.out.println("x/y = " + x/y);

输出：

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x/y = 1.9607843

可见 long 虽然精度大于 float 类型，但是结果为浮点数类型。

强制转换

在不符合自动转换条件时或者根据用户的需要，可以对数据类型做强制的转换。

强制转换使用括号 () 。

引用类型也可以使用强制转换。

示例：

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float f = 25.5f;
int x = (int)f;
System.out.println("x = " + x);

装箱和拆箱

包装类、装箱、拆箱

Java 中为每一种基本数据类型提供了相应的包装类，如下：

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Byte <-> byte
Short <-> short
Integer <-> int
Long <-> long
Float <-> float
Double <-> double
Character <-> char
Boolean <-> boolean

引入包装类的目的就是：提供一种机制，使得基本数据类型可以与引用类型互相转换。

基本数据类型与包装类的转换被称为装箱和拆箱。

  • 装箱（boxing）是将值类型转换为引用类型。例如：int 转 Integer
    • 装箱过程是通过调用包装类的 valueOf 方法实现的。
  • 拆箱（unboxing）是将引用类型转换为值类型。例如：Integer 转 int
    • 拆箱过程是通过调用包装类的 xxxValue 方法实现的。（xxx 代表对应的基本数据类型）。

自动装箱、自动拆箱

基本数据（Primitive）型的自动装箱（boxing）拆箱（unboxing）自 JDK 5 开始提供的功能。

自动装箱与拆箱的机制可以让我们在 Java 的变量赋值或者是方法调用等情况下使用原始类型或者对象类型更加简单直接。
因为自动装箱会隐式地创建对象，如果在一个循环体中，会创建无用的中间对象，这样会增加 GC 压力，拉低程序的性能。所以在写循环时一定要注意代码，避免引入不必要的自动装箱操作。

JDK 5 之前的形式：

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Integer i1 = new Integer(10); // 非自动装箱

JDK 5 之后：

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Integer i2 = 10; // 自动装箱

Java 对于自动装箱和拆箱的设计，依赖于一种叫做享元模式的设计模式（有兴趣的朋友可以去了解一下源码，这里不对设计模式展开详述）。

👉 扩展阅读：深入剖析 Java 中的装箱和拆箱

结合示例，一步步阐述装箱和拆箱原理。

装箱、拆箱的应用和注意点

装箱、拆箱应用场景

  • 一种最普通的场景是：调用一个含类型为 Object 参数的方法，该 Object 可支持任意类型（因为 Object 是所有类的父类），以便通用。当你需要将一个值类型（如 int）传入时，需要使用 Integer 装箱。
  • 另一种用法是：一个非泛型的容器，同样是为了保证通用，而将元素类型定义为 Object。于是，要将值类型数据加入容器时，需要装箱。
  • 当 == 运算符的两个操作，一个操作数是包装类，另一个操作数是表达式（即包含算术运算）则比较的是数值（即会触发自动拆箱的过程）。

【示例】装箱、拆箱示例

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Integer i1 = 10; // 自动装箱
Integer i2 = new Integer(10); // 非自动装箱
Integer i3 = Integer.valueOf(10); // 非自动装箱
int i4 = new Integer(10); // 自动拆箱
int i5 = i2.intValue(); // 非自动拆箱
System.out.println("i1 = [" + i1 + "]");
System.out.println("i2 = [" + i2 + "]");
System.out.println("i3 = [" + i3 + "]");
System.out.println("i4 = [" + i4 + "]");
System.out.println("i5 = [" + i5 + "]");
System.out.println("i1 == i2 is [" + (i1 == i2) + "]");
System.out.println("i1 == i4 is [" + (i1 == i4) + "]"); // 自动拆箱
// Output:
// i1 = [10]
// i2 = [10]
// i3 = [10]
// i4 = [10]
// i5 = [10]
// i1 == i2 is [false]
// i1 == i4 is [true]

【说明】

上面的例子，虽然简单，但却隐藏了自动装箱、拆箱和非自动装箱、拆箱的应用。从例子中可以看到，明明所有变量都初始化为数值 10 了，但为何会出现 i1 == i2 is [false 而 i1 == i4 is [true] ？

原因在于：

  • i1、i2 都是包装类，使用 == 时，Java 将它们当做两个对象，而非两个 int 值来比较，所以两个对象自然是不相等的。正确的比较操作应该使用 equals 方法。
  • i1 是包装类，i4 是基础数据类型，使用 == 时，Java 会将两个 i1 这个包装类对象自动拆箱为一个 int 值，再代入到 == 运算表达式中计算；最终，相当于两个 int 进行比较，由于值相同，所以结果相等。

【示例】包装类判等问题

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Integer a = 127; //Integer.valueOf(127)
Integer b = 127; //Integer.valueOf(127)
log.info("\nInteger a = 127;\nInteger b = 127;\na == b ? {}", a == b);    // true

Integer c = 128; //Integer.valueOf(128)
Integer d = 128; //Integer.valueOf(128)
log.info("\nInteger c = 128;\nInteger d = 128;\nc == d ? {}", c == d);   //false
//设置-XX:AutoBoxCacheMax=1000再试试

Integer e = 127; //Integer.valueOf(127)
Integer f = new Integer(127); //new instance
log.info("\nInteger e = 127;\nInteger f = new Integer(127);\ne == f ? {}", e == f);   //false

Integer g = new Integer(127); //new instance
Integer h = new Integer(127); //new instance
log.info("\nInteger g = new Integer(127);\nInteger h = new Integer(127);\ng == h ? {}", g == h);  //false

Integer i = 128; //unbox
int j = 128;
log.info("\nInteger i = 128;\nint j = 128;\ni == j ? {}", i == j); //true

通过运行结果可以看到，虽然看起来永远是在对 127 和 127、128 和 128 判等，但 == 却并非总是返回 true。

装箱、拆箱应用注意点

  1. 装箱操作会创建对象，频繁的装箱操作会造成不必要的内存消耗，影响性能。所以应该尽量避免装箱。
  2. 基础数据类型的比较操作使用 ==，包装类的比较操作使用 equals 方法。

判等问题

Java 中，通常使用 equals 或 == 进行判等操作。equals 是方法而 == 是操作符。此外，二者使用也是有区别的：

  • 对基本类型，比如 int、long，进行判等，只能使用 ==，比较的是字面值。因为基本类型的值就是其数值。
  • 对引用类型，比如 Integer、Long 和 String，进行判等，需要使用 equals 进行内容判等。因为引用类型的直接值是指针，使用 == 的话，比较的是指针，也就是两个对象在内存中的地址，即比较它们是不是同一个对象，而不是比较对象的内容。

包装类的判等

我们通过一个示例来深入研究一下判等问题。

【示例】包装类的判等

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Integer a = 127; //Integer.valueOf(127)
Integer b = 127; //Integer.valueOf(127)
log.info("\nInteger a = 127;\nInteger b = 127;\na == b ? {}", a == b);    // true

Integer c = 128; //Integer.valueOf(128)
Integer d = 128; //Integer.valueOf(128)
log.info("\nInteger c = 128;\nInteger d = 128;\nc == d ? {}", c == d);   //false
//设置-XX:AutoBoxCacheMax=1000再试试

Integer e = 127; //Integer.valueOf(127)
Integer f = new Integer(127); //new instance
log.info("\nInteger e = 127;\nInteger f = new Integer(127);\ne == f ? {}", e == f);   //false

Integer g = new Integer(127); //new instance
Integer h = new Integer(127); //new instance
log.info("\nInteger g = new Integer(127);\nInteger h = new Integer(127);\ng == h ? {}", g == h);  //false

Integer i = 128; //unbox
int j = 128;
log.info("\nInteger i = 128;\nint j = 128;\ni == j ? {}", i == j); //true

第一个案例中，编译器会把 Integer a = 127 转换为 Integer.valueOf(127)。查看源码可以发现，这个转换在内部其实做了缓存，使得两个 Integer 指向同一个对象，所以 == 返回 true。

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public static Integer valueOf(int i) {
    if (i >= IntegerCache.low && i <= IntegerCache.high)
        return IntegerCache.cache[i + (-IntegerCache.low)];
    return new Integer(i);
}

第二个案例中，之所以同样的代码 128 就返回 false 的原因是，默认情况下会缓存[-128,127]的数值，而 128 处于这个区间之外。设置 JVM 参数加上 -XX:AutoBoxCacheMax=1000 再试试，是不是就返回 true 了呢？

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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() {}
}

第三和第四个案例中，New 出来的 Integer 始终是不走缓存的新对象。比较两个新对象，或者比较一个新对象和一个来自缓存的对象，结果肯定不是相同的对象，因此返回 false。

第五个案例中，我们把装箱的 Integer 和基本类型 int 比较，前者会先拆箱再比较，比较的肯定是数值而不是引用，因此返回 true。

【总结】综上，我们可以得出结论：**包装类需要使用 equals 进行内容判等，而不能使用 ==**。

String 的判等

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String a = "1";
String b = "1";
log.info("\nString a = \"1\";\nString b = \"1\";\na == b ? {}", a == b); //true

String c = new String("2");
String d = new String("2");
log.info("\nString c = new String(\"2\");\nString d = new String(\"2\");\nc == d ? {}", c == d); //false

String e = new String("3").intern();
String f = new String("3").intern();
log.info("\nString e = new String(\"3\").intern();\nString f = new String(\"3\").intern();\ne == f ? {}", e == f); //true

String g = new String("4");
String h = new String("4");
log.info("\nString g = new String(\"4\");\nString h = new String(\"4\");\ng == h ? {}", g.equals(h)); //true

在 JVM 中，当代码中出现双引号形式创建字符串对象时，JVM 会先对这个字符串进行检查，如果字符串常量池中存在相同内容的字符串对象的引用，则将这个引用返回；否则，创建新的字符串对象，然后将这个引用放入字符串常量池，并返回该引用。这种机制，就是字符串驻留或池化。

第一个案例返回 true，因为 Java 的字符串驻留机制，直接使用双引号声明出来的两个 String 对象指向常量池中的相同字符串。

第二个案例，new 出来的两个 String 是不同对象，引用当然不同，所以得到 false 的结果。

第三个案例，使用 String 提供的 intern 方法也会走常量池机制，所以同样能得到 true。

第四个案例，通过 equals 对值内容判等，是正确的处理方式，当然会得到 true。

虽然使用 new 声明的字符串调用 intern 方法，也可以让字符串进行驻留，但在业务代码中滥用 intern，可能会产生性能问题。

【示例】String#intern 性能测试

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//-XX:+PrintStringTableStatistics
//-XX:StringTableSize=10000000
List<String> list = new ArrayList<>();
long begin = System.currentTimeMillis();
list = IntStream.rangeClosed(1, 10000000)
    .mapToObj(i -> String.valueOf(i).intern())
    .collect(Collectors.toList());
System.out.println("size:" + list.size());
System.out.println("time:" + (System.currentTimeMillis() - begin));

上面的示例执行时间会比较长。原因在于：字符串常量池是一个固定容量的 Map。如果容量太小（Number of
buckets=60013）、字符串太多（1000 万个字符串），那么每一个桶中的字符串数量会非常多，所以搜索起来就很慢。输出结果中的 Average bucket size=167，代表了 Map 中桶的平均长度是 167。

解决方法是：设置 JVM 参数 -XX:StringTableSize=10000000，指定更多的桶。

为了方便观察，可以在启动程序时设置 JVM 参数 -XX:+PrintStringTableStatistic，程序退出时可以打印出字符串常量表的统计信息。

执行结果比不设置 -XX:StringTableSize 要快很多。

【总结】没事别轻易用 intern，如果要用一定要注意控制驻留的字符串的数量，并留意常量表的各项指标。

实现 equals

如果看过 Object 类源码，你可能就知道，equals 的实现其实是比较对象引用

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public boolean equals(Object obj) {
    return (this == obj);
}

之所以 Integer 或 String 能通过 equals 实现内容判等，是因为它们都覆写了这个方法。

对于自定义类型，如果不覆写 equals 的话，默认就是使用 Object 基类的按引用的比较方式。

实现一个更好的 equals 应该注意的点：

  • 考虑到性能，可以先进行指针判等，如果对象是同一个那么直接返回 true；
  • 需要对另一方进行判空，空对象和自身进行比较，结果一定是 fasle；
  • 需要判断两个对象的类型，如果类型都不同，那么直接返回 false；
  • 确保类型相同的情况下再进行类型强制转换，然后逐一判断所有字段。

【示例】自定义 equals 示例

自定义类：

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class Point {
    private final int x;
    private final int y;
    private final String desc;
}

自定义 equals：

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@Override
public boolean equals(Object o) {
    if (this == o) return true;
    if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
    Point that = (Point) o;
    return x == that.x && y == that.y;
}

hashCode 和 equals 要配对实现

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Point p1 = new Point(1, 2, "a");
Point p2 = new Point(1, 2, "b");

HashSet<PointWrong> points = new HashSet<>();
points.add(p1);
log.info("points.contains(p2) ? {}", points.contains(p2));

按照改进后的 equals 方法，这 2 个对象可以认为是同一个，Set 中已经存在了 p1 就应该包含 p2，但结果却是 false。

出现这个 Bug 的原因是，散列表需要使用 hashCode 来定位元素放到哪个桶。如果自定义对象没有实现自定义的 hashCode 方法，就会使用 Object 超类的默认实现，得到的两个 hashCode 是不同的，导致无法满足需求。

要自定义 hashCode，我们可以直接使用 Objects.hash 方法来实现。

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@Override
public int hashCode() {
    return Objects.hash(x, y);
}

compareTo 和 equals 的逻辑一致性

【示例】自定义 compareTo 出错示例

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@Data
@AllArgsConstructor
static class Student implements Comparable<Student> {

    private int id;
    private String name;

    @Override
    public int compareTo(Student other) {
        int result = Integer.compare(other.id, id);
        if (result == 0) { log.info("this {} == other {}", this, other); }
        return result;
    }

}

调用：

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List<Student> list = new ArrayList<>();
list.add(new Student(1, "zhang"));
list.add(new Student(2, "wang"));
Student student = new Student(2, "li");

log.info("ArrayList.indexOf");
int index1 = list.indexOf(student);
Collections.sort(list);
log.info("Collections.binarySearch");
int index2 = Collections.binarySearch(list, student);

log.info("index1 = " + index1);
log.info("index2 = " + index2);

binarySearch 方法内部调用了元素的 compareTo 方法进行比较；

  • indexOf 的结果没问题，列表中搜索不到 id 为 2、name 是 li 的学生；
  • binarySearch 返回了索引 1，代表搜索到的结果是 id 为 2，name 是 wang 的学生。

修复方式很简单，确保 compareTo 的比较逻辑和 equals 的实现一致即可。

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@Data
@AllArgsConstructor
static class StudentRight implements Comparable<StudentRight> {

    private int id;
    private String name;

    @Override
    public int compareTo(StudentRight other) {
        return Comparator.comparing(StudentRight::getName)
            .thenComparingInt(StudentRight::getId)
            .compare(this, other);
    }

}

小心 Lombok 生成代码的“坑”

Lombok 的 @Data 注解会帮我们实现 equals 和 hashcode 方法，但是有继承关系时，
Lombok 自动生成的方法可能就不是我们期望的了。

@EqualsAndHashCode 默认实现没有使用父类属性。为解决这个问题，我们可以手动设置 callSuper 开关为 true，来覆盖这种默认行为。

数值计算

浮点数计算问题

计算机是把数值保存在了变量中，不同类型的数值变量能保存的数值范围不同，当数值超过类型能表达的数值上限则会发生溢出问题。

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System.out.println(0.1 + 0.2); // 0.30000000000000004
System.out.println(1.0 - 0.8); // 0.19999999999999996
System.out.println(4.015 * 100); // 401.49999999999994
System.out.println(123.3 / 100); // 1.2329999999999999
double amount1 = 2.15;
double amount2 = 1.10;
System.out.println(amount1 - amount2); // 1.0499999999999998

上面的几个示例，输出结果和我们预期的很不一样。为什么会是这样呢？

出现这种问题的主要原因是，计算机是以二进制存储数值的，浮点数也不例外。Java 采用了 IEEE 754 标准实现浮点数的表达和运算，你可以通过这里查看数值转化为二进制的结果。

比如，0.1 的二进制表示为 0.0 0011 0011 0011… （0011 无限循环)，再转换为十进制就是 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625。对于计算机而言，0.1 无法精确表达，这是浮点数计算造成精度损失的根源。

浮点数无法精确表达和运算的场景，一定要使用 BigDecimal 类型。

使用 BigDecimal 时，有个细节要格外注意。让我们来看一段代码：

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System.out.println(new BigDecimal(0.1).add(new BigDecimal(0.2)));
// Output: 0.3000000000000000166533453693773481063544750213623046875

System.out.println(new BigDecimal(1.0).subtract(new BigDecimal(0.8)));
// Output: 0.1999999999999999555910790149937383830547332763671875

System.out.println(new BigDecimal(4.015).multiply(new BigDecimal(100)));
// Output: 401.49999999999996802557689079549163579940795898437500

System.out.println(new BigDecimal(123.3).divide(new BigDecimal(100)));
// Output: 1.232999999999999971578290569595992565155029296875

为什么输出结果仍然不符合预期呢？

使用 BigDecimal 表示和计算浮点数，且务必使用字符串的构造方法来初始化 BigDecimal。

浮点数精度和格式化

浮点数的字符串格式化也要通过 BigDecimal 进行。

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private static void wrong1() {
    double num1 = 3.35;
    float num2 = 3.35f;
    System.out.println(String.format("%.1f", num1)); // 3.4
    System.out.println(String.format("%.1f", num2)); // 3.3
}

private static void wrong2() {
    double num1 = 3.35;
    float num2 = 3.35f;
    DecimalFormat format = new DecimalFormat("#.##");
    format.setRoundingMode(RoundingMode.DOWN);
    System.out.println(format.format(num1)); // 3.35
    format.setRoundingMode(RoundingMode.DOWN);
    System.out.println(format.format(num2)); // 3.34
}

private static void right() {
    BigDecimal num1 = new BigDecimal("3.35");
    BigDecimal num2 = num1.setScale(1, BigDecimal.ROUND_DOWN);
    System.out.println(num2); // 3.3
    BigDecimal num3 = num1.setScale(1, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
    System.out.println(num3); // 3.4
}

BigDecimal 判等问题

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private static void wrong() {
    System.out.println(new BigDecimal("1.0").equals(new BigDecimal("1")));
}

private static void right() {
    System.out.println(new BigDecimal("1.0").compareTo(new BigDecimal("1")) == 0);
}

BigDecimal 的 equals 方法的注释中说明了原因，equals 比较的是 BigDecimal 的 value 和 scale，1.0 的 scale 是 1，1 的 scale 是 0，所以结果一定是 false。

如果我们希望只比较 BigDecimal 的 value，可以使用 compareTo 方法。

BigDecimal 的 equals 和 hashCode 方法会同时考虑 value 和 scale，如果结合 HashSet 或 HashMap 使用的话就可能会出现麻烦。比如，我们把值为 1.0 的 BigDecimal 加入 HashSet，然后判断其是否存在值为 1 的 BigDecimal，得到的结果是 false。

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Set<BigDecimal> hashSet1 = new HashSet<>();
hashSet1.add(new BigDecimal("1.0"));
System.out.println(hashSet1.contains(new BigDecimal("1")));//返回false


解决办法有两个：

第一个方法是，使用 TreeSet 替换 HashSet。TreeSet 不使用 hashCode 方法，也不使用 equals 比较元素，而是使用 compareTo 方法，所以不会有问题。

第二个方法是，把 BigDecimal 存入 HashSet 或 HashMap 前，先使用 stripTrailingZeros 方法去掉尾部的零，比较的时候也去掉尾部的 0，确保 value 相同的 BigDecimal，scale 也是一致的。

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Set<BigDecimal> hashSet2 = new HashSet<>();
hashSet2.add(new BigDecimal("1.0").stripTrailingZeros());
System.out.println(hashSet2.contains(new BigDecimal("1.000").stripTrailingZeros()));//返回true

Set<BigDecimal> treeSet = new TreeSet<>();
treeSet.add(new BigDecimal("1.0"));
System.out.println(treeSet.contains(new BigDecimal("1")));//返回true

数值溢出

数值计算还有一个要小心的点是溢出，不管是 int 还是 long，所有的基本数值类型都有超出表达范围的可能性。

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long l = Long.MAX_VALUE;
System.out.println(l + 1); // -9223372036854775808
System.out.println(l + 1 == Long.MIN_VALUE); // true

显然这是发生了溢出，而且是默默的溢出，并没有任何异常。这类问题非常容易被忽略，改进方式有下面 2 种。

方法一是，考虑使用 Math 类的 addExact、subtractExact 等 xxExact 方法进行数值运算，这些方法可以在数值溢出时主动抛出异常。

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try {
    long l = Long.MAX_VALUE;
    System.out.println(Math.addExact(l, 1));
} catch (Exception ex) {
    ex.printStackTrace();
}

方法二是，使用大数类 BigInteger。BigDecimal 是处理浮点数的专家，而 BigInteger 则是对大数进行科学计算的专家。

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BigInteger i = new BigInteger(String.valueOf(Long.MAX_VALUE));
System.out.println(i.add(BigInteger.ONE).toString());

try {
    long l = i.add(BigInteger.ONE).longValueExact();
} catch (Exception ex) {
    ex.printStackTrace();
}

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