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「涨薪秘籍」
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01 | 如何制定性能调优标准?
02 | 如何制定性能调优策略?
03 | 字符串性能优化不容小觑,百M内存轻松存储几十G数据
04 | 慎重使用正则表达式
05 | ArrayList还是LinkedList?使用不当性能差千倍
06 | Stream如何提高遍历集合效率?
07 | 深入浅出HashMap的设计与优化
08 | 网络通信优化之I/O模型:如何解决高并发下I/O瓶颈?
09 | 网络通信优化之序列化:避免使用Java序列化
10 | 网络通信优化之通信协议:如何优化RPC网络通信?
11 | 答疑课堂:深入了解NIO的优化实现原理
12 | 多线程之锁优化(上):深入了解Synchronized同步锁的优化方法
13 | 多线程之锁优化(中):深入了解Lock同步锁的优化方法
14 | 多线程之锁优化(下):使用乐观锁优化并行操作
15 | 多线程调优(上):哪些操作导致了上下文切换?
16 | 多线程调优(下):如何优化多线程上下文切换?
17 | 并发容器的使用:识别不同场景下最优容器
18 | 如何设置线程池大小?
19 | 如何用协程来优化多线程业务?
20 | java性能调优热点问题解答
21 | 磨刀不误砍柴工:欲知JVM调优先了解JVM内存模型
22 | 深入JVM即时编译器JIT,优化Java编译
23 | 如何优化垃圾回收机制?
24 | 如何优化JVM内存分配?
25 | 内存持续上升,我该如何排查问题?
27 | 单例模式:如何创建单一对象优化系统性能?
28 | 原型模式与享元模式:提升系统性能的利器
29 | 如何使用设计模式优化并发编程?
30 | 生产者消费者模式:电商库存设计优化
31 | 装饰器模式:如何优化电商系统中复杂的商品价格策略?
32 | MySQL调优之SQL语句:如何写出高性能SQL语句?
33 | MySQL调优之事务:高并发场景下的数据库事务调优
34 | MySQL调优之索引:索引的失效与优化
35 | 记一次线上SQL死锁事故:如何避免死锁?
36 | 什么时候需要分表分库?
37 | 电商系统表设计优化案例分析
38 | 数据库参数设置优化,失之毫厘差之千里
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Java性能调优实战
小册名称:Java性能调优实战
### 05 | ArrayList还是LinkedList?使用不当性能差千倍 在Java集合框架中,`ArrayList`和`LinkedList`作为最常用的两种列表实现,各自在不同的场景下展现出了独特的优势与劣势。选择恰当的数据结构对于程序的性能至关重要,错误的选择往往会导致性能下降甚至瓶颈的出现,尤其是在处理大量数据时,性能差异可能达到千倍之巨。本章将深入探讨`ArrayList`与`LinkedList`的内部实现机制、适用场景、以及错误使用导致的性能问题,帮助读者在实际开发中做出更加合理的选择。 #### 一、ArrayList vs LinkedList:基础概念 **ArrayList**: - `ArrayList`是基于动态数组实现的,内部通过一个可扩容的数组来存储元素。 - 它提供了随机访问能力,即可以通过索引快速访问任何位置的元素。 - 在进行插入或删除操作时,如果索引位置不是数组末尾,可能需要移动大量的元素以维持数组的连续性,因此这些操作可能相对较慢。 - 扩容时,默认会将原数组大小增加到原来的1.5倍,这是一个相对昂贵的操作,但它在大多数情况下能保持良好的性能。 **LinkedList**: - `LinkedList`则是基于双向链表实现的,每个节点包含数据部分和两个指针,分别指向前一个节点和后一个节点。 - 它不支持通过索引直接访问元素,而是通过遍历链表来查找特定位置的元素,这使得随机访问变得非常低效。 - 插入和删除操作在链表结构中相对简单,只需要调整几个指针的指向即可,因此这些操作在`LinkedList`中通常比`ArrayList`要快。 #### 二、性能差异分析 **随机访问性能**: - `ArrayList`由于其基于数组的实现,可以通过索引直接定位到元素,时间复杂度为O(1)。 - `LinkedList`则需要通过遍历链表来访问特定位置的元素,时间复杂度为O(n),n为元素个数。对于大规模数据集,这种差异尤为明显。 **插入与删除性能**: - 在`ArrayList`中,如果在数组末尾进行插入或删除操作,由于数组的动态扩容特性,这些操作的时间复杂度近似为O(1)(不考虑扩容)。但如果在数组中间或开始位置插入或删除元素,则需要移动大量的元素,时间复杂度为O(n)。 - `LinkedList`在插入和删除操作上的表现则更为优秀,因为它只涉及修改几个指针的指向,时间复杂度为O(1)(不考虑遍历查找元素的时间)。 **内存占用**: - `ArrayList`由于基于数组实现,需要预留连续的内存空间,这可能导致一定的内存浪费(尤其是当数组未满时)。同时,数组扩容也会消耗额外的内存和时间。 - `LinkedList`由于节点分散存储,不需要预留连续空间,但每个节点除了存储数据外还需要额外的空间来存储指针,这在元素数量庞大时也会成为不可忽视的内存开销。 #### 三、适用场景 **ArrayList适用场景**: - 当你需要频繁地进行随机访问操作时,比如根据索引读取或修改元素。 - 当你预先知道集合大小或者集合大小变化不大时,以避免频繁扩容带来的性能开销。 - 当你不需要进行大量的插入和删除操作时,尤其是这些操作不在数组末尾。 **LinkedList适用场景**: - 当你需要频繁地在列表头部或尾部插入或删除元素时。 - 当你需要遍历整个列表而不需要随机访问时。 - 当你处理的数据集大小经常变化,且插入和删除操作频繁时。 #### 四、错误使用案例与性能优化 **错误使用案例**: - **错误案例一**:在需要频繁随机访问的场景下错误地选择了`LinkedList`,导致性能急剧下降。 - **错误案例二**:在需要大量插入和删除操作的场景(且这些操作不是发生在列表头部或尾部)下使用了`ArrayList`,频繁的数组移动导致效率低下。 - **错误案例三**:没有根据实际应用场景合理选择初始容量,导致`ArrayList`频繁扩容,浪费内存并影响性能。 **性能优化建议**: - 根据实际需求合理选择`ArrayList`或`LinkedList`。 - 对于`ArrayList`,尽量在创建时指定一个合理的初始容量,以减少扩容次数。 - 如果`ArrayList`中元素的类型固定且数量不大,可以考虑使用`int[]`或`Object[]`等原生数组,以获得更好的性能。 - 对于`LinkedList`,如果需要频繁进行随机访问,可以考虑将链表转换为`ArrayList`或使用其他数据结构(如`TreeMap`配合索引)。 - 充分利用Java 8及以上版本的Stream API等高级特性,对集合操作进行链式调用和并行处理,以进一步提升性能。 #### 五、总结 `ArrayList`和`LinkedList`作为Java集合框架中的两大重要成员,各自拥有独特的优势和适用场景。在实际开发中,我们应该根据具体的应用场景和性能需求来合理选择数据结构,避免因为错误的选择而导致性能瓶颈。同时,我们也应该关注集合的初始容量设置、扩容机制以及可能的替代方案,以最大化程序的性能和效率。通过本章的学习,希望读者能够更加深入地理解`ArrayList`和`LinkedList`的内部机制与性能差异,从而在实际项目中做出更加明智的选择。
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