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# 9. 如何避免 ArrayList 扩容带来的性能开销？

# 标准答案

ArrayList 扩容会导致 内存复制和性能损耗，最佳策略是 预估元素数量 并 手动初始化容量，避免 频繁触发扩容。此外，使用 ensureCapacity() 提前扩展容量，可减少扩容次数，提高性能。对于 大规模数据存储，考虑 LinkedList 或 其他数据结构 避免动态扩容的影响。

# 答案解析

# ArrayList 扩容的影响

ArrayList 底层是 动态数组，扩容涉及 创建新数组 并 拷贝旧数据，会导致 CPU 计算、GC 压力、内存碎片化 等问题。

# JDK 18 扩容源码分析

private void grow(int minCapacity) {
    int oldCapacity = elementData.length;
    int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); // 1.5 倍扩容
    if (newCapacity - minCapacity < 0)
        newCapacity = minCapacity;
    if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
        newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
    elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}
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关键点解析：

  • 扩容策略：每次扩容为 原容量的 1.5 倍，减少扩容次数但避免过大浪费内存
  • 触发条件：当 size == capacity 时触发扩容
  • 数据迁移：Arrays.copyOf() 需要 O(n) 复制成本，影响性能

# 扩容的性能影响

CPU 计算：数组拷贝操作 O(n)，影响吞吐量
GC 负担：旧数组 被回收，大数组对象可能触发 Full GC
内存碎片化：频繁创建新数组，会导致 堆内存碎片化，降低分配效率
缓存失效：数组拷贝破坏 CPU 缓存局部性，影响访问性能

# 如何优化扩容问题？

# 1. 提前分配合适容量 (ArrayList(int initialCapacity))

如果可预估数据量，应 直接指定初始容量，避免自动扩容

List<Integer> list = new ArrayList<>(10000); // 避免频繁扩容
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适用于：

  • 批量插入 场景，如 数据库查询结果存储、日志批量处理
  • 需要 高吞吐 的 高并发系统，减少扩容导致的阻塞

# 2. 使用 ensureCapacity() 手动扩容

若 ArrayList 需要 批量添加，可以 提前扩容，减少扩容开销

ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>(10);
list.ensureCapacity(10000); // 手动扩容，避免多次自动扩容
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适用于：

  • 文件解析、大数据处理，预知最大数据量时可手动扩容
  • 网络数据缓存，避免动态扩容影响 RT（Response Time）

# 3. 采用 LinkedList 或 ArrayDeque 替代

对于 频繁插入删除 的场景，考虑 LinkedList 或 ArrayDeque

Deque<Integer> queue = new ArrayDeque<>(10000); // 预分配容量
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适用于：

  • 队列（Queue）/栈（Stack） 场景，如 任务调度、消息队列
  • 流式数据处理，避免数组复制影响性能

# 4. 批量添加时，使用 addAll() 代替单次 add()

批量添加元素时，addAll() 比循环 add() 性能更优，因为可 减少扩容次数

List<Integer> list = new ArrayList<>(data.size());
list.addAll(data); // 一次性扩容
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适用于：

  • 数据库查询，避免 for 循环 add() 触发多次扩容
  • 日志批量分析，一次性加载大量数据

# 5. 适用 Collections.synchronizedList(new ArrayList<>()) 替代 Vector

Vector 是 同步的 ArrayList，但它的 synchronized 影响性能，推荐用

List<Integer> syncList = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>(10000));
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适用于：

  • 多线程读多写少场景，如 缓存数据
  • 高并发数据处理，避免 Vector 影响性能

# 适用场景对比

指定初始容量：预知数据量，无需扩容
ensureCapacity()：批量添加数据，预扩容
LinkedList：频繁插入删除，不会扩容，但查询慢
ArrayDeque：队列 / 栈，不会扩容
addAll()：批量插入，只扩容一次

# 深入追问

为什么 ArrayList 扩容是 1.5 倍，而不是 2 倍？

  • 节省内存：2 倍扩容会浪费过多空间，而 1.5 倍在 减少扩容次数 和 控制内存开销 之间取得平衡
  • 兼容 CPU 缓存：较小的扩容步长减少 缓存失效（cache miss），提升 CPU 访问效率

为什么 LinkedList 没有扩容问题？

  • LinkedList 采用 链表存储，每次插入只修改 指针，不会触发 内存复制
  • 但 LinkedList 查询性能差，不适用于 随机访问 场景

扩容导致 GC 问题如何优化？

  • 手动调用 System.gc() 无效，建议使用 大对象分区（Large Object Space） 避免频繁 GC
  • 避免扩容导致的内存抖动，如日志缓存可采用 环形数组（Ring Buffer） 设计

# 相关面试题

如何减少 ArrayList 的扩容次数？
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