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：
-
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。 -
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。 -
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：
-
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。 -
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。 -
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。 -
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
StreamAPI 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：
更多消息资讯，请访问昂焱数据。
)
