写代码时，你有没有遇到过这样的情况：明明只是把一个整数放进集合里，再取出来用，结果却报错了？或者发现程序运行变慢，查来查去发现是某个看似简单的操作在背后悄悄做了不少事？这很可能就是“装箱”和“拆箱”在作祟。
什么是装箱和拆箱？
在像 Java、C# 这类语言中，基本数据类型（比如 int、double）不是对象，而集合、泛型容器这些结构只能存对象。为了让基本类型也能放进对象容器里，系统提供了自动的转换机制——这就是装箱和拆箱。
装箱，就是把基本类型变成对应的包装类对象。比如 int 变成 Integer，double 变成 Double。拆箱则反过来，从包装对象里取出原始的值。
一个日常场景
想象你要记录每天的步数，用一个 List 存起来：
List<Integer> steps = new ArrayList<>();
steps.add(8500); // 装箱：int 自动转成 Integer
steps.add(9200);
int total = 0;
for (Integer step : steps) {
total += step; // 拆箱：Integer 自动转回 int
}这段代码看起来很自然，但背后其实发生了两次转换：加进去的时候 int 被包装成对象，遍历的时候又一个个解出来。如果数据量大，频繁的装箱拆箱会带来额外的内存开销和性能损耗。
为什么会慢？
装箱意味着要创建对象，而对象是存在堆上的，有额外的内存分配和垃圾回收成本。拆箱则是读取对象内部的字段，多了访问层级。相比之下，直接操作基本类型是在栈上完成的，速度快得多。
比如在一个循环里反复做装箱：
Long sum = 0L;
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
sum += i; // 每次都发生拆箱-计算-装箱
}这里 sum 是 Long 对象，每次 += 都要拆出 long 值，算完再装回去。换成 long 类型，效率能提升一大截。
别让便利变成负担
现代语言为了方便，都支持自动装箱拆箱，但这也容易让人忽略背后的代价。尤其在性能敏感的场景，比如高频计算、大数据处理，最好明确区分什么时候该用基本类型，什么时候必须用包装类。
简单说：本地计算用 int、long 这些；要放集合或需要 null 值时再用 Integer、Long。清楚这一点，代码不仅更高效，也更不容易出隐晦的 bug。