ArrayList与LinkedList性能对比分析

ArrayList凭借内存连续性和CPU缓存友好性，在随机读取、批量写入及遍历等绝大多数真实业务场景中性能远超LinkedList，后者仅在极少数生命周期极短、仅进行双端增删且完全规避随机访问的特化场景下才可能略有优势——而这类场景在大型项目中几乎不存在；真正影响性能的关键往往不是集合类型选择，而是是否预设容量、避免循环中调用size()、合理使用ArrayDeque替代LinkedList，以及结合线上监控（如Arthas、GC日志）做系统性优化。

ArrayList 和 LinkedList 的读写性能差异到底在哪

结论很直接：在绝大多数真实业务场景下，ArrayList 的随机读和批量写都比 LinkedList 快得多；只有在极少数「频繁中间插入/删除 + 不关心随机访问」的链表特化场景里，LinkedList 才可能有优势——但这种场景在大型项目里几乎不存在。

根本原因不是“数组慢、链表快”这种模糊印象，而是 CPU 缓存友好性 + 内存局部性：ArrayList 的元素连续存储，遍历或按索引取值时能高效预取；LinkedList 每个节点分散在堆内存各处，一次 get(i) 可能触发多次缓存未命中，实际耗时常是 ArrayList 的 5–10 倍（尤其在数据量 > 10k 后）。

• ArrayList.get(i) 是 O(1)，底层就是数组偏移计算
• LinkedList.get(i) 是 O(n)，必须从头或尾逐个 next，没有跳转优化
• 即使你用 Iterator 遍历两者，ArrayList 仍大概率更快——现代 JVM 对数组循环做了大量优化（如循环展开、向量化）

压测时最容易误判的三个操作

很多团队压出“LinkedList 插入更快”的假象，其实是测法错了。真实集合操作不是孤立调用单个方法，而要还原典型业务路径。

• 只测 addLast() 而忽略后续的 get() 或 stream().filter() —— 这等于只看汽车起步加速，不看高速巡航油耗
• 用 new LinkedList() 空集合压测，但生产环境里集合通常已含数万元素，此时 LinkedList 的遍历开销会指数级放大
• 在 JMH 测试中没加 @Fork 和 @Warmup，导致 JIT 尚未优化就采样，结果受解释执行干扰严重

正确做法：模拟真实链路，比如「从 DB 查 5w 条订单 → 装入集合 → 按用户 ID 过滤 → 取前 100 条」，全程对比两种集合的实际耗时与 GC 次数。

大型项目里真正该关注的集合性能瓶颈

与其纠结 ArrayList 还是 LinkedList，不如先确认这几件事：

• 是否在循环里反复调用 list.size()？这在 LinkedList 中是 O(n)，但很多人写成 for (int i = 0; i 却没意识到代价
• 是否用 ArrayList 存储了上百万对象却没预设初始容量？每次扩容触发 Arrays.copyOf() 复制整个数组，GC 压力陡增
• 是否把集合当缓存用（比如静态 Map 存全局配置），却没考虑并发安全？ConcurrentHashMap 的分段锁开销远大于集合类型本身的选择

示例：初始化 ArrayList 时，如果已知最终大小为 8000，直接写 new ArrayList(8000)，可避免至少 12 次扩容复制。

什么时候真该换 LinkedList（极少，但存在）

只有同时满足以下全部条件时，才值得考虑 LinkedList：

• 集合生命周期极短（如单次 HTTP 请求内创建 → 插入 → 删除 → 丢弃）
• 操作模式固定为「大量 addFirst()/addLast() + 少量 removeFirst()/removeLast()」，且从不调用 get(i) 或 indexOf()
• JVM 堆内存足够宽松，能容忍额外的对象头开销（每个 Node 比数组元素多 16–24 字节）

注意：ArrayDeque 在上述场景中通常比 LinkedList 更优——它用循环数组实现双端队列，无节点对象开销，缓存友好，且 JDK 自带优化。别被名字骗了，它不是“数组版 LinkedList”，而是更务实的替代品。

复杂点在于：压测结果高度依赖数据规模、JVM 参数、CPU 缓存状态。同一段代码，在 16G 内存机器上跑和在容器里限制 512M 的表现可能差 3 倍。别信单次 benchmark，要结合 Arthas 观察线上 Unsafe.copyMemory 调用频次和 GC 日志里的 promotion failed 次数。

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