在将数据传递给方法和函数以及从中传出数据时，有多种不同的方式。让我们假设一个场景：函数 A() 调用了另一个函数 B()。在这种情况下，A 被称为 “调用函数”，而 B 被称为 “被调用函数”。此外，A 发送给 B 的参数被称为 实际参数，而 B 的参数被称为 形式参数。
参数类型：
形式参数： 在函数或方法原型中出现的变量及其类型。
语法：
function_name(datatype variable_name)
实际参数： 在调用环境中，函数或方法调用内出现的、与形式参数相对应的变量或表达式。
语法：
func_name(variable name(s));
Java 的核心机制：按值调用
在我们深入探讨各种技术细节之前，我们需要明确一个在 Java 社区中经常被讨论的核心概念。Java 严格遵循 按值调用 的机制。这意味着，无论我们传递的是基本数据类型还是对象引用，Java 虚拟机（JVM）实际上传递的都是参数值的副本。
我们可以从两个维度来理解这一点：
- 基本数据类型： 当我们传递 INLINECODEa64d3189、INLINECODE5425e1ec 或
boolean等基本类型时，传递的是数据值的副本。被调用函数对副本的修改不会影响原始变量。 - 对象引用： 当我们传递一个对象时，传递的是对象引用的副本（即地址值的副本）。这就好比有两把不同的钥匙，但它们都打开了同一扇门。通过其中一把钥匙改变屋内的摆设，通过另一把钥匙看到的也是改变后的样子。但如果你用这把钥匙去换了一把开另一扇门的钥匙，原来的钥匙并不会受影响。
主要的参数传递方法详解
#### 1. 按值传递：不可变数据的守护者
对形式参数所做的更改不会传回给调用者。在被调用函数或方法内部对形式参数变量进行的任何修改，只会影响那个独立的存储位置，而不会反映在调用环境中的实际参数上。这种方法也被称为按值调用。
示例：
Java
CODEBLOCK_4e4dc0d3
输出
Value of a: 10 & b: 20
Value of a: 10 & b: 20
时间复杂度： O(1)
辅助空间： O(1)
缺点：
- 存储分配效率低（对于大对象而言，如果真的发生了深度复制，但这在 Java 中通常不适用）
- 对于对象和数组，如果进行深度复制，成本会很高（注：Java 默认不进行对象内容的深度复制，仅复制引用）。
#### 2. 对象引用传递：共享状态的利与弊
虽然 Java 是按值传递，但在处理对象时，我们实际上是在传递引用的值。这种机制常被初学者误认为是“按引用调用”。对形式参数（即引用副本）所指向的对象内容进行修改，确实会反映在调用环境中的实际参数上，因为它们指向同一个堆内存地址。这种方法在时间和空间上都很高效，因为不需要复制整个对象。
示例
Java
CODEBLOCK_2b4ec096
输出
Value of a: 10 & b: 20
Value of a: 20 & b: 40
时间复杂度： O(1)
辅助空间： O(1)
请注意，当我们传递引用时，会创建一个指向同一对象的新引用变量。因此，我们只能修改其引用被传递的对象的成员。我们无法更改该引用使其指向其他对象，因为接收到的引用只是原始引用的一个副本。
2026 年开发视角：从参数传递看现代软件工程
作为在 2026 年工作的开发者，我们不仅要理解语言的基础机制，还要结合现代开发范式来思考参数传递在复杂系统中的影响。
#### 函数式编程与不可变性
你可能会注意到，在现代 Java 开发（以及 Spring Boot、Quarkus 等框架）中，我们越来越推崇不可变性。在并发编程和高性能系统中，共享可变状态（如上面的 CallByReference 示例）往往是 bug 的来源。
让我们思考一下这个场景： 如果我们在一个多线程环境中传递一个可变对象，多个线程同时通过引用修改其内部状态，就会导致竞态条件。为了解决这个问题，我们在 2026 年更倾向于使用 Record（记录类） 或者 Effective Java 风格的不可变对象。
最佳实践示例：
// 定义一个不可变对象
public record UserConfig(String username, int maxConnections) {}
public class ConfigManager {
// 这里的传递是安全的，因为 receiver 无法修改原始对象的状态
public void validateConfig(UserConfig config) {
if (config.maxConnections() > 1000) {
System.out.println("Warning: " + config.username() + " has too many connections.");
}
}
}
在这个例子中，通过传递不可变对象，我们消除了副作用，使得代码更容易推理，也更易于与现代 AI 辅助工具进行协作。
#### 对象传递与性能调优：Refactoring for Serverless
在云原生和 Serverless 架构盛行的今天，内存和冷启动时间是关键成本因素。错误的参数传递方式可能导致不必要的内存开销。
性能优化策略：
- 避免在频繁调用的方法中传递巨型对象： 如果你只需要对象中的一个 ID，不要传递整个包含大Payload 的实体对象。这会增加 GC（垃圾回收）的压力，尤其是在高频交易或实时流处理系统中。
- 使用 DTO 进行数据裁剪： 在微服务间调用时，我们通常会将领域模型裁剪为只包含必要字段的数据传输对象（DTO），以此减少网络传输和内存占用。
#### Java 高级特性：方法引用与闭包
在函数式编程范式下，我们经常传递 Lambda 表达式或方法引用，而不是传统的数据对象。虽然 Java 不支持传递变量本身（因为它是按值传递的），但我们可以传递行为。
让我们来看一个实际的例子：
import java.util.function.Consumer;
public class AgenticPattern {
// 我们不直接传递数据，而是传递一个“操作策略”
public static void processData(String data, Consumer strategy) {
// 在这里，我们利用闭包捕获上下文，但策略的执行逻辑由调用者定义
strategy.accept(data);
}
public static void main(String[] args) {
// 模拟 AI Agent 的决策逻辑
String userInput = "Analyze this log";
// 传递一个 Lambda 表达式作为参数
processData(userInput, log -> {
System.out.println("AI Agent analyzing: " + log);
// 这里可以调用复杂的 LLM API
});
}
}
这种方式极大地提高了代码的灵活性，是构建 Agentic AI（自主代理） 系统的基础。通过传递不同的策略函数，我们可以动态改变 Agent 的行为，而无需修改核心处理逻辑。
#### 常见陷阱与调试技巧
在我们的生产环境中，遇到过无数次因为误解引用传递而导致的 NPE（空指针异常）或逻辑错误。
陷阱 1：重新赋值引用。
void updateReference(MyClass obj) {
// 这不会改变调用者持有的引用！
obj = new MyClass();
}
陷阱 2：NullPointerException。
当你传递一个对象引用并尝试访问其内部字段时，如果调用方传递了 INLINECODE6e666b9c，被调用方会直接抛出异常。在 2026 年，我们建议使用 INLINECODE85252572 类型或 Java 的非空注解（如 @NonNull）来在编译期规避这类风险。
#### AI 辅助工作流中的参数理解
随着 Cursor 和 GitHub Copilot 等工具的普及，理解参数传递对于与 AI 结对编程至关重要。
Vibe Coding（氛围编程）实践：
当我们向 AI 提示时，例如：“帮我写一个方法，修改这个用户的信用评分”，AI 往往会生成一个void 方法直接修改对象内部状态。作为经验丰富的开发者，我们需要审视这段代码：
- 这是否符合我们的架构原则？ 我们是否希望保持不可变性？
- 是否存在线程安全问题？
如果你希望保持代码的纯净和可预测性，你可能会指示 AI：“请返回一个新的修改后的对象副本，而不是直接修改原对象。” 这体现了我们对参数传递机制的掌控力，从而引导 AI 生成更高质量的代码。
总结
在这篇文章中，我们深入探讨了 Java 中参数传递的底层机制，从基础的按值调用到看似复杂的引用传递。我们不仅回顾了传统的编码方式，还结合 2026 年的技术趋势，讨论了不可变性、Serverless 性能优化以及 AI 时代的编程范式。
请记住，无论技术如何变迁，对基础的深刻理解始终是构建复杂系统的基石。掌握 Java 的内存模型和参数传递机制，能让我们在面对复杂的并发问题、性能瓶颈以及与 AI 协作时，做出更加明智的决策。