砍材农夫砍材农夫
  • 微信记账小程序
  • java
  • redis
  • mysql
  • 场景类
  • 框架类
  • vuepress搭建
  • hexo搭建
  • 云图
  • 常用工具

    • git
    • gradle
    • Zadig
    • it-tools
    • 开源推荐
    • curl
  • 大前端

    • nodejs
    • npm
    • webpack
    • 微信
    • 正则
    • uniapp
  • java

    • java基础
    • jdk体系
    • jvm
    • spring
    • spring_cloud
    • spring_boot
    • 分库分表
    • zookeeper
  • python

    • python基础
    • python高级
    • python框架
  • 算法

    • 算法
  • 网关

    • spring_cloud_gateway
    • openresty
  • 高可用

    • 秒杀
    • 分布式
    • 缓存一致
  • MQ

    • MQ
    • rabbitMQ
    • rocketMQ
    • kafka
  • 其它

    • 设计模式
    • 领域驱动(ddd)
  • 关系型数据库

    • mysql5.0
    • mysql8.0
  • 非关系型数据库

    • redis
    • mongoDB
  • 分布式/其他

    • ShardingSphere
    • 区块链
  • 向量数据库

    • M3E
    • OPEN AI
  • Jmeter
  • fiddler
  • wireshark
  • AI入门
  • AI大模型
  • AI插件
  • AI集成框架
  • 相关算法
  • AI训练师
  • 量化交易
  • gitee
  • github
  • infoq
  • osc
  • 砍材工具
  • 关于
  • 相关运营
  • docker
  • k8s
  • devops
  • nginx
  • 元宇宙
  • 区块链
  • 物联网
  • linux
  • webrtc
  • web3.0
  • gitee
  • github
  • infoq
  • osc
  • 砍材工具
  • 关于
  • 中考
  • 投资
  • 保险
  • 思
  • 微信记账小程序
  • java
  • redis
  • mysql
  • 场景类
  • 框架类
  • vuepress搭建
  • hexo搭建
  • 云图
  • 常用工具

    • git
    • gradle
    • Zadig
    • it-tools
    • 开源推荐
    • curl
  • 大前端

    • nodejs
    • npm
    • webpack
    • 微信
    • 正则
    • uniapp
  • java

    • java基础
    • jdk体系
    • jvm
    • spring
    • spring_cloud
    • spring_boot
    • 分库分表
    • zookeeper
  • python

    • python基础
    • python高级
    • python框架
  • 算法

    • 算法
  • 网关

    • spring_cloud_gateway
    • openresty
  • 高可用

    • 秒杀
    • 分布式
    • 缓存一致
  • MQ

    • MQ
    • rabbitMQ
    • rocketMQ
    • kafka
  • 其它

    • 设计模式
    • 领域驱动(ddd)
  • 关系型数据库

    • mysql5.0
    • mysql8.0
  • 非关系型数据库

    • redis
    • mongoDB
  • 分布式/其他

    • ShardingSphere
    • 区块链
  • 向量数据库

    • M3E
    • OPEN AI
  • Jmeter
  • fiddler
  • wireshark
  • AI入门
  • AI大模型
  • AI插件
  • AI集成框架
  • 相关算法
  • AI训练师
  • 量化交易
  • gitee
  • github
  • infoq
  • osc
  • 砍材工具
  • 关于
  • 相关运营
  • docker
  • k8s
  • devops
  • nginx
  • 元宇宙
  • 区块链
  • 物联网
  • linux
  • webrtc
  • web3.0
  • gitee
  • github
  • infoq
  • osc
  • 砍材工具
  • 关于
  • 中考
  • 投资
  • 保险
  • 思
  • 基础面试题

    • 基础面试
    • 双亲委派
    • 关于锁
    • 浅拷贝和深拷贝
    • final-finally-finalize
    • 强应用-弱引用-虚引用-软引用
    • Stream流
    • ArrayList&LinkedList&Vector区别
  • 线程并发

    • ThreadLocal
    • 线程
    • 线程安全
    • 线程实现方式
    • 线程相关属性
    • Thread和Object相关方法
    • 线程异常
    • 线程池
  • 高并发(JUC|AQS)

    • concurrency
    • AbstractQueuedSynchronizer
    • CountDownLatch
    • Semaphore
    • CyclicBarrier
    • ReentrantLock
    • Future/FutureTask
    • Fork/Join
    • BlockingQueue
    • ArrayBlockingQueue
    • DelayQueue
    • PriorityBlockingQueue
  • 集合相关

    • 集合相关
    • HashMap和ConcurrentHashMap
  • jvm

    • jvm概览
    • 垃圾标记算法
    • 垃圾回收算法
    • jvm监控相关工具
    • jvm内存调优
  • 锁

    • 死锁
    • volatile
    • synchronized
  • 性能比较
  • 访问性能对比
  • 线程安全性对比
  • 扩容机制演示
  • 总结

性能比较

  • 头部插入 LinkedList 最快(直接修改头指针)ArrayList 和 Vector 很慢(需要移动大量元素)。
  • 中间插入 ArrayList 和 Vector 仍然需要移动元素,但 LinkedList 需要遍历到中间位置,因此时间也很长。
  • 尾部插入 ArrayList 和 LinkedList 几乎一样快(数组扩容和链表追加),Vector 因为有同步而稍慢。
package com.jysemel.java.basic.collection;

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Vector;

public class ListInsertPerformance {

    private static final int INSERT_COUNT = 100_000; // 插入元素数量

    public static void main(String[] args) {
        // 测试头部插入
        testInsert("头部插入", list -> list.add(0, 1));
        // 测试中间插入
        testInsert("中间插入", list -> list.add(list.size() / 2, 1));
        // 测试尾部插入
        testInsert("尾部插入", list -> list.add(1));
    }

    interface InsertOperation {
        void insert(List<Integer> list);
    }

    private static void testInsert(String description, InsertOperation op) {
        ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();
        LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<>();
        Vector<Integer> vector = new Vector<>();

        System.out.println("=== " + description + " 测试 (" + INSERT_COUNT + "次) ===");

        long start, end;

        // ArrayList
        start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < INSERT_COUNT; i++) {
            op.insert(arrayList);
        }
        end = System.nanoTime();
        System.out.printf("ArrayList 耗时: %.2f ms%n", (end - start) / 1e6);

        // LinkedList
        start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < INSERT_COUNT; i++) {
            op.insert(linkedList);
        }
        end = System.nanoTime();
        System.out.printf("LinkedList 耗时: %.2f ms%n", (end - start) / 1e6);

        // Vector
        start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < INSERT_COUNT; i++) {
            op.insert(vector);
        }
        end = System.nanoTime();
        System.out.printf("Vector 耗时: %.2f ms%n", (end - start) / 1e6);

        System.out.println();
    }
}

访问性能对比

ArrayList 和 Vector 支持高效的随机访问(O(1)),而 LinkedList 则非常慢(O(n))

package com.jysemel.java.basic.collection;

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Vector;

public class ListRandomAccess {

    private static final int SIZE = 100_000;
    private static final int ACCESS_COUNT = 1_000_000;

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化列表
        ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>(SIZE);
        LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<>();
        Vector<Integer> vector = new Vector<>(SIZE);

        for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
            arrayList.add(i);
            linkedList.add(i);
            vector.add(i);
        }

        System.out.println("=== 随机访问性能测试(" + ACCESS_COUNT + "次)===");

        // ArrayList
        long start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < ACCESS_COUNT; i++) {
            int index = (int) (Math.random() * SIZE);
            arrayList.get(index);
        }
        long end = System.nanoTime();
        System.out.printf("ArrayList 耗时: %.2f ms%n", (end - start) / 1e6);

        // LinkedList
        start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < ACCESS_COUNT; i++) {
            int index = (int) (Math.random() * SIZE);
            linkedList.get(index);
        }
        end = System.nanoTime();
        System.out.printf("LinkedList 耗时: %.2f ms%n", (end - start) / 1e6);

        // Vector
        start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < ACCESS_COUNT; i++) {
            int index = (int) (Math.random() * SIZE);
            vector.get(index);
        }
        end = System.nanoTime();
        System.out.printf("Vector 耗时: %.2f ms%n", (end - start) / 1e6);
    }
}

线程安全性对比

  • Vector 方法使用 synchronized 修饰,保证了线程安全,但带来性能开销。
  • ArrayList 非线程安全 多线程环境下需要外部同步(如 Collections.synchronizedList)或使用 CopyOnWriteArrayList
package com.jysemel.java.basic.collection;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Vector;

public class ListThreadSafety {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 测试 ArrayList (线程不安全)
        ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                arrayList.add(i);
            }
        });
        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                arrayList.add(i);
            }
        });

        t1.start();
        t2.start();
        t1.join();
        t2.join();
        System.out.println("ArrayList 最终大小: " + arrayList.size());
        // 预期是2000,但实际可能小于2000,甚至抛出 ConcurrentModificationException 或 数组越界异常

        // 测试 Vector (线程安全)
        Vector<Integer> vector = new Vector<>();
        Thread t3 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                vector.add(i);
            }
        });
        Thread t4 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                vector.add(i);
            }
        });

        t3.start();
        t4.start();
        t3.join();
        t4.join();
        System.out.println("Vector 最终大小: " + vector.size());
        // 总是输出2000,不会出现异常
    }
}

扩容机制演示

package com.jysemel.java.basic.collection;

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Vector;

/**
 * 演示 ArrayList 和 Vector 的扩容机制
 * 运行前需要添加 JVM 参数(用于反射访问 ArrayList 内部数组):
 *     --add-opens java.base/java.util=ALL-UNNAMED
 */
public class ListCapacityDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // ---------- ArrayList 扩容演示 ----------
        System.out.println("=== ArrayList 扩容(初始容量 2,扩容因子 1.5)===");
        ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>(2); // 初始容量设为2
        System.out.println("初始容量: " + getCapacity(arrayList));

        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            arrayList.add(i);
            System.out.printf("添加第 %2d 个元素后,元素个数: %2d,底层数组容量: %2d%n",
                    i, arrayList.size(), getCapacity(arrayList));
        }

        // ---------- Vector 扩容演示 ----------
        System.out.println("\n=== Vector 扩容(初始容量 2,扩容增量 3)===");
        Vector<Integer> vector = new Vector<>(2, 3); // 初始容量2,每次扩容增加3
        System.out.println("初始容量: " + vector.capacity());

        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            vector.add(i);
            System.out.printf("添加第 %2d 个元素后,元素个数: %2d,底层数组容量: %2d%n",
                    i, vector.size(), vector.capacity());
        }
    }

    /**
     * 通过反射获取 ArrayList 的底层数组长度(容量)
     */
    private static int getCapacity(ArrayList<?> list) throws Exception {
        Field field = ArrayList.class.getDeclaredField("elementData");
        field.setAccessible(true);
        return ((Object[]) field.get(list)).length;
    }
}

总结

  • ArrayList: 动态数组,随机访问快(O(1)),尾部插入快,线程不安全,扩容1.5倍。
  • LinkedList: 双向链表,头部插入快(O(1)),随机访问慢(O(n)),线程不安全,无需扩容。
  • Vector: 动态数组,线程安全(synchronized),性能差,扩容2倍或指定增量,已淘汰。

选型:默认ArrayList;频繁头插改删用LinkedList;多线程用CopyOnWriteArrayList。

最近更新: 2026/3/5 15:45
Contributors: kcnf
Prev
Stream流