年少往事
記得剛學資料連結清單的時候，老師是不是說，讀多寫少用數組，寫多讀少用連結清單，但你有沒有想過多少才算多？我也有這個疑問，剛好今天有時間，借這個話題一起探讨，ArrayList和LinkedList選擇之寫操作。
磁盤IO
我們都知道，磁盤IO以塊為機關讀取資料，如果你所需要的資料都存儲在一個塊呢，一次IO即可傳回。如果跨越多個塊，隻要你的塊是連續的，類似MYSQl，基于預讀機制，一次讀取多個塊的資料。這明顯利好數組，因為數組申請記憶體的時候，大小是固定且連續的。如果是連結清單，它的資料随機散落在不同的塊，意味着磁盤IO很快。
小結
- 數組讀性能好是因為資料順序存儲，一次IO即可傳回
- 連結清單讀性能差是因為資料随機存儲，多次IO才能傳回
擴容
我們都知道，ArrayList存在擴容問題，在頻繁寫入的時候，會因為容量不足需要重寫開辟新的數組空間，然後複制原數組資料到新的數組，這個過程消耗大量記憶體，這也是提出寫多用連結清單的原因。
那麼，是不是隻要寫多就用連結清單？這個回答顯然是否定的，不然沒有探讨的意義。下面我們看看大資料量下兩者寫入差異。
小試牛刀，500萬資料看看
ArrayList初始容量1萬，循環插入500萬資料，擴容9次，用時138ms，LinkedList隻需要不停建立節點，将節點next綁定即可，但用時724ms，差距5倍多。
小結
500萬資料寫入，用ArrayList是上策。不過能接觸到這麼多資料量的情況并不多，實際使用以實際情況為準，多測測你的業務和機器選擇比較好，不過對于我來說，優先考慮ArrayList，因為從GC的角度來說，順序存儲利于GC，不管是CMS還是G1。
加量-1千萬
可以看到，一千萬資料量依然有接近3倍的差異，看到這你還猶豫什麼，無腦ArrayList
2千萬
沒想到2千萬就被反超了，但是你以為這樣會說服我使用LinkedList嗎，我隻能說Naive
3千萬
已持平！
4千萬
重新反超，這麼大的資料量下，linkedList建立大量node，比需要開辟新數組記憶體的arrayList消耗的時間更多，記憶體也更多，不信Jmap看看？而arrayList可是擴容了12次
結論
沒得出什麼牛逼結論，反而看出兩個list在大資料量情況下，性能不是一定誰更好，可能是兩條有多個交點的曲線。在選擇上，無腦arrayList，如果是重要場景，最好根據業務和機器配置選擇合适的。但業務會增長，摸着良心問自己，業務增長到另一個交點的時候，你會改過來嗎！