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ArrayList源码全解：JDK8动态数组、1.5倍扩容与查快插慢本质

发表于 16 小时前 | 查看: 0| 回复: 0

哈喽，各位程序员伙伴～ 👋

上一篇我们拆解了LinkedList的双向链表结构，搞懂了它「头尾增删快、查询慢」的核心原因。而作为Java集合中使用频率最高的实现类，ArrayList几乎是后端开发的「必修课」——日常开发的列表查询、数据展示，九成以上的场景都会用到它。

但你真的懂ArrayList吗？

  • 它的「动态数组」到底怎么实现的？为什么能实现下标随机访问？
  • 扩容机制的底层逻辑是什么？每次扩容会带来哪些性能开销？
  • 为什么同样是O(n)，ArrayList中间增删比LinkedList更慢？
  • 看似万能的ArrayList，藏着哪些容易踩坑的性能陷阱？

这篇文章，我们延续「痛点开篇 + 通俗类比 + 源码精读 + 实战避坑」的风格，从底层结构到核心操作，从扩容机制到实战选型，彻底拆解ArrayList（基于JDK8源码），搞懂它「查快插慢」的本质，以及那些被忽略的性能优化点和高频坑点。

一、开篇痛点：为什么ArrayList是「默认首选」，却也最容易用错？

ArrayList能成为集合框架的「顶流」，核心原因是契合绝大多数业务场景——我们日常开发中，「查询多、增删少、尾部增删为主」的场景占比超90%，而这正是ArrayList的「主场」。

但看似简单的ArrayList，却藏着很多容易被忽略的问题：

  • 新手无脑用 add(int index, E element) 做中间插入，导致系统性能瓶颈；
  • 不知道ArrayList初始化容量的重要性，频繁扩容触发数组拷贝，浪费内存和CPU；
  • 误以为「ArrayList增删都是O(n)，随便用」，却忽略了扩容和元素移动的隐性开销；
  • 用ArrayList存储百万级数据，却没发现底层数组的冗余空间导致的内存浪费。

先看一组同场景性能对比数据（基于JDK8，10万次操作，数据量10万），直观感受ArrayList的优势与短板：

操作类型 ArrayList耗时（ms） LinkedList耗时（ms） 性能优势方 核心原因
随机下标查询 1 25 ArrayList 数组下标随机访问，O(1)
尾部插入 5 6 基本持平 均为O(1)操作
中间插入（下标5万） 421 312 LinkedList ArrayList需移动5万元素，LinkedList仅遍历5万节点
头部插入 1286 8 LinkedList ArrayList需移动全部10万元素，O(n)极致开销
迭代器遍历 3 4 ArrayList 数组连续内存，缓存命中率更高

核心结论：ArrayList的「快」是有边界的，它的优势集中在随机查询、尾部增删、连续遍历，而中间/头部增删是天生短板——这一切的根源，都在于它的底层结构：动态数组。

二、核心结构：动态数组的底层实现（源码拆解 + 通俗类比）

ArrayList的本质是对数组的封装与增强——普通数组是「固定长度」的，一旦创建无法扩容，而ArrayList实现了「动态扩容」，让数组能根据元素数量自动调整长度，这也是它和普通数组的核心区别。

1. 通俗类比：可弹性扩容的「储物柜」

把ArrayList想象成一组带编号的「储物柜」：

  • 每个储物柜有唯一编号（对应数组下标），从0开始依次递增，支持直接按编号找柜子（随机访问）；
  • 储物柜的总数量就是「数组容量」，初始时会规划一定数量的柜子（初始容量）；
  • 当储物柜被放满时，管理员会找一个更大的空间，把所有物品从旧柜子搬到新的更大的储物柜组（扩容 + 数组拷贝），这个过程会有额外开销；
  • 往储物柜中间放/拿物品时，需要把后面的物品全部往后/往前挪一位（中间增删的元素移动），物品越多，挪动越耗时。

这个类比完美对应ArrayList的核心特性：下标随机访问（快）、扩容拷贝（隐性开销）、中间增删元素移动（慢）。

2. 源码精读：ArrayList的核心属性与底层数组

基于JDK8源码，ArrayList的核心属性仅有几个，却决定了它的所有核心行为，我们逐行拆解：

public class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
        implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable {
    // 序列化ID
    private static final long serialVersionUID = 8683452581122892189L;
    // 默认初始容量：创建无参构造的ArrayList时，初始底层数组为EMPTY_ELEMENTDATA，首次添加元素时扩容为10
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;
    // 空数组常量：无参构造时的初始数组，区别于DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA，用于区分首次扩容逻辑
    private static final Object[] EMPTY_ELEMENTDATA = {};
    // 默认空数组常量：带初始容量为0的构造方法时使用
    private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {};
    // 核心：ArrayList的底层存储容器——真正存储元素的数组，transient表示不参与序列化
    transient Object[] elementData; 
    // 实际存储的元素个数，注意：size ≤ 数组容量（elementData.length）
    private int size;
    // 带初始容量的构造方法：指定初始数组大小
    public ArrayList(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity > 0) {
            this.elementData = new Object[initialCapacity];
        } else if (initialCapacity == 0) {
            this.elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
        } else {
            throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+ initialCapacity);
        }
    }
    // 无参构造方法：初始数组为DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA，首次add时扩容为10
    public ArrayList() {
        this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
    }
}

关键核心结论（必须吃透）

  1. 底层核心是Object数组：elementData 是真正存储元素的容器，所有增删查操作最终都是对这个数组的操作；
  2. size ≠ 数组容量：size 是实际元素个数，elementData.length 是数组总容量，二者的差值就是「数组冗余空间」；
  3. 默认初始容量的坑：无参构造的ArrayList，初始数组是空的，并非直接创建容量为10的数组，而是首次调用add方法时才会扩容为10（懒加载优化）；
  4. 标记接口的意义：实现 RandomAccess 接口——这是一个标记接口，没有任何方法，仅表示该集合「支持快速随机访问」，遍历工具类（如Collections）会根据该接口选择最优遍历方式（下标遍历/迭代器遍历）。

三、核心操作：为什么查快插慢？（源码 + 时间复杂度分析）

ArrayList所有核心操作的性能差异，都源于数组的固有特性：支持下标随机访问（O(1)），但增删需要移动元素（O(n)）。我们拆解最常用的「查、增、删」操作，结合源码讲清原理和性能。

1. 查询操作：O(1)快到极致，随机访问的天花板

ArrayList的查询是所有线性集合中效率最高的，核心原因是底层数组的下标随机访问特性——通过下标可以直接定位到数组的内存地址，无需任何遍历，时间复杂度稳定O(1)。

核心查询方法 get(int index) 源码（JDK8精简版）：

public E get(int index) {
    rangeCheck(index); // 校验下标合法性：index < size，否则抛IndexOutOfBoundsException
    return elementData(index); // 直接通过下标获取数组元素
}
// 私有方法：直接返回数组指定下标元素，真正的O(1)操作
@SuppressWarnings("unchecked")
E elementData(int index) {
    return (E) elementData[index];
}
// 下标校验：仅校验是否越界，不校验是否为负数（负数会直接触发数组本身的ArrayIndexOutOfBoundsException）
private void rangeCheck(int index) {
    if (index >= size)
        throw new IndexOutOfBoundsException(outOfBoundsMsg(index));
}

关键细节

  • 校验仅判断 index >= size，因为数组本身会对负数下标抛异常，无需额外处理，减少性能开销；
  • 无任何遍历、循环操作，直接通过「数组名[下标]」获取元素，这是最底层的内存访问方式，效率拉满；
  • 实现 RandomAccess 标记接口后，工具类会优先选择下标遍历，而非迭代器遍历，进一步提升效率。

对比LinkedList：LinkedList的 get(int index) 需遍历链表（即使优化了头尾遍历），时间复杂度O(n)，在大数据量下，查询效率和ArrayList天差地别。

2. 插入操作：尾部O(1)真香，中间/头部O(n)拉胯

ArrayList的插入操作分尾部插入和指定下标插入，二者的性能天差地别，核心差异在于「是否需要移动元素」。

（1）尾部插入：add(E e)（理想情况O(1)，扩容时O(n)）

这是ArrayList最常用、性能最好的插入方式，源码逻辑（精简版）：

public boolean add(E e) {
    ensureCapacityInternal(size + 1); // 确保数组容量足够，不足则扩容
    elementData[size++] = e; // 直接将元素放入数组尾部的空闲位置，O(1)
    return true;
}

核心两步：

  1. 容量校验：调用 ensureCapacityInternal 检查数组是否有空闲空间，若 size+1 > elementData.length，则触发扩容机制；
  2. 元素赋值：直接将元素赋值给 elementData[size]，然后 size++，无任何元素移动，纯O(1)操作。

隐性开销：如果触发扩容，会执行「新数组创建 + 旧数组元素拷贝」，这个过程是O(n)时间复杂度，这也是为什么建议提前指定ArrayList初始容量的核心原因。

（2）指定下标插入：add(int index, E element)（固定O(n)）

这是ArrayList的性能短板，也是最容易用错的方法，源码逻辑（精简版）：

public void add(int index, E element) {
    rangeCheckForAdd(index); // 校验下标合法性：0 ≤ index ≤ size
    ensureCapacityInternal(size + 1); // 容量校验，不足则扩容
    // 核心开销：数组拷贝，移动元素——将index后的所有元素往后挪一位
    System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1, size - index);
    elementData[index] = element; // 插入新元素
    size++; // 元素个数+1
}

性能核心：System.arraycopy 是本地方法（native），虽然效率比手动循环高，但本质还是移动元素——需要把下标 index 后的 size-index 个元素全部往后移动一位，腾出位置给新元素。

  • 头部插入（index=0）：需要移动全部size个元素，是最耗时的插入方式，时间复杂度O(n)；
  • 中间插入（index=size/2）：需要移动一半元素，时间复杂度仍为O(n)；
  • 尾部插入（index=size）：等价于 add(E e)，无需移动元素，O(1)。

对比LinkedList：二者中间插入均为O(n)，但ArrayList是「移动元素」，LinkedList是「遍历找节点」，在大数据量下，ArrayList中间插入的耗时通常更高（元素移动的开销 > 链表遍历的开销）。

3. 删除操作：和插入同理，中间/头部删除必移动元素（O(n)）

删除操作的性能逻辑和插入完全对称，核心开销仍是元素移动，源码以 remove(int index) 为例（精简版）：

public E remove(int index) {
    rangeCheck(index); // 下标校验
    modCount++; // 结构修改次数，用于迭代器并发修改校验
    E oldValue = elementData(index); // 获取待删除元素
    // 计算需要移动的元素个数：index后的元素个数
    int numMoved = size - index - 1;
    if (numMoved > 0)
        // 核心开销：将index后的元素往前挪一位，覆盖待删除元素
        System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index, numMoved);
    // 置空最后一个元素，让GC回收，避免内存泄漏
    elementData[--size] = null; 
    return oldValue;
}

关键细节

  1. 元素移动：numMoved > 0 表示待删除元素不是最后一个，需要将后续元素往前移动一位，覆盖待删除元素，时间复杂度O(n)；
  2. 内存优化：删除后会将 elementData[--size] 置为 null，让垃圾回收器能回收该对象，避免「数组持有对象引用导致的内存泄漏」；
  3. 快速失败：修改 modCount，如果迭代器遍历过程中发生删除操作，会触发 ConcurrentModificationException，避免并发修改导致的数据错乱。

核心结论：ArrayList的删除操作，只有尾部删除是真正的O(1)，其余位置的删除都需要移动元素，耗时随数据量增加而飙升。

四、核心机制：ArrayList的扩容逻辑（源码精读，避坑关键）

扩容机制是ArrayList的核心灵魂，也是最容易被忽略的性能点——频繁扩容会导致大量的数组拷贝和内存申请，严重影响性能。理解扩容逻辑，才能从根源上避免相关坑点。

1. 扩容的核心触发条件

当执行 add 系列方法时，会先调用 ensureCapacityInternal(size + 1) 校验容量，触发扩容的唯一条件：

size + 1 > elementData.length

即「添加新元素后，实际元素个数会超过数组当前容量」，此时必须扩容，否则会触发数组下标越界异常。

2. 完整扩容流程（源码拆解，从触发到完成）

我们以无参构造的ArrayList首次添加元素为例，拆解从容量校验到扩容完成的完整流程，核心方法调用链：
add(E e) → ensureCapacityInternal(int minCapacity) → calculateCapacity(Object[] elementData, int minCapacity) → ensureExplicitCapacity(int minCapacity) → grow(int minCapacity)（真正的扩容方法）

步骤1：计算最小需要的容量（calculateCapacity）

核心是处理「无参构造的空数组首次扩容」的特殊逻辑，源码：

private static int calculateCapacity(Object[] elementData, int minCapacity) {
    // 若数组是无参构造的默认空数组，最小容量取DEFAULT_CAPACITY(10)和minCapacity的最大值
    if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
        return Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
    }
    return minCapacity;
}

关键：无参构造的ArrayList，首次添加元素时，minCapacity 是1，会被修正为10，这就是「默认初始容量为10」的底层逻辑。

步骤2：判断是否需要扩容（ensureExplicitCapacity）

private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
    modCount++; // 结构修改次数+1
    // 最小需要的容量 > 数组当前容量 → 触发扩容
    if (minCapacity - elementData.length > 0)
        grow(minCapacity);
}

步骤3：真正的扩容实现（grow）—— ArrayList扩容的核心

这是扩容的最终执行方法，包含新容量计算和数组拷贝两个核心步骤，源码（JDK8精简版）：

private void grow(int minCapacity) {
    // 旧容量：数组当前的容量
    int oldCapacity = elementData.length;
    // 核心：新容量 = 旧容量 + 旧容量/2 → 即扩容1.5倍（位运算更高效，oldCapacity >> 1 等价于 oldCapacity/2）
    int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
    // 处理特殊情况：新容量 < 最小需要的容量（如旧容量为0时）
    if (newCapacity - minCapacity < 0)
        newCapacity = minCapacity;
    // 处理超大容量：新容量超过Integer.MAX_VALUE - 8，则扩容为Integer.MAX_VALUE
    if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
        newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
    // 核心：数组拷贝——创建新容量的数组，将旧数组元素拷贝到新数组
    elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}
// 处理超大容量的情况，避免数组容量超过JVM的限制
private static int hugeCapacity(int minCapacity) {
    if (minCapacity < 0) // 溢出
        throw new OutOfMemoryError();
    return (minCapacity > MAX_ARRAY_SIZE) ? Integer.MAX_VALUE : MAX_ARRAY_SIZE;
}

扩容核心结论（必须记住）

  1. 默认扩容倍数：1.5倍（通过位运算 oldCapacity >> 1 实现，比直接除法更高效）；
  2. 首次扩容特殊：无参构造的ArrayList，首次添加元素时，空数组会直接扩容为容量10；
  3. 扩容本质：创建新的更大容量的数组，并通过 Arrays.copyOf 完成旧数组元素到新数组的拷贝，这个过程是O(n)时间复杂度，且会申请新的内存空间；
  4. 超大容量限制：数组最大容量为 Integer.MAX_VALUE（约21亿），避免超出JVM的内存管理限制。

3. 手动扩容优化：ensureCapacity(int minCapacity)

既然自动扩容有O(n)开销，那么在已知元素数量的场景下，我们可以手动调用 ensureCapacity 方法，提前扩容到指定容量，避免多次自动扩容的开销：

// 手动扩容方法：直接指定数组的最小容量
public void ensureCapacity(int minCapacity) {
    int minExpand = (elementData != DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA)
        ? 0
        : DEFAULT_CAPACITY;
    if (minCapacity > minExpand) {
        ensureExplicitCapacity(minCapacity);
    }
}

使用场景：比如要往ArrayList中添加10000个元素，无参构造的ArrayList会经历多次自动扩容（10→15→22→33→...→10000+），每次都有数组拷贝开销；而提前调用 list.ensureCapacity(10000)，仅需一次扩容，大幅提升性能。

五、实战避坑：ArrayList的5个高频错误用法（90%的人踩过）

基于源码和底层原理，我们梳理了ArrayList最容易踩的5个坑，每个坑都给出错误写法和正确解决方案，从根源上避坑。

坑点1：无参构造后存储大量数据，导致频繁自动扩容

错误场景：创建无参构造的ArrayList，直接添加10万+元素，触发多次自动扩容（10→15→22→...），每次都做数组拷贝，性能极差。错误写法：

// 错误：无参构造，频繁自动扩容
List<String> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
    list.add("data" + i);
}

正确解决方案：提前指定初始容量，匹配实际元素数量，避免多次扩容：

// 正确：指定初始容量，仅一次扩容（若需要）
List<String> list = new ArrayList<>(100000);
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
    list.add("data" + i);
}

进阶优化：如果元素数量不确定，可指定「预估容量 + 20%」，预留一定的冗余空间，避免少量新增元素再次触发扩容。

坑点2：频繁做中间/头部增删操作，忽略元素移动开销

错误场景：用ArrayList实现「消息队列」「栈」等需要高频头尾/中间增删的场景，导致大量元素移动，性能瓶颈。错误写法：

// 错误：ArrayList头部插入，每次移动全部元素
List<String> msgQueue = new ArrayList<>();
// 高频头部插入新消息
msgQueue.add(0, "新消息1");
msgQueue.add(0, "新消息2");

正确解决方案：根据场景选择合适的集合：

  • 高频头尾增删：用LinkedList（O(1)）或ArrayDeque（底层数组，头尾操作O(1)，效率比LinkedList更高）；
  • 必须用ArrayList：尽量将增删操作放在尾部，避免中间/头部操作。

坑点3：遍历中直接调用remove/add方法，触发并发修改异常

错误场景：用普通for循环/增强for循环遍历ArrayList时，直接调用 remove/add 方法，修改 modCount 导致迭代器校验失败，抛出 ConcurrentModificationException。错误写法：

// 错误：增强for循环遍历中删除元素，触发并发修改异常
List<String> list = new ArrayList<>(Arrays.asList("a", "b", "c", "d"));
for (String s : list) {
    if ("b".equals(s)) {
        list.remove(s);
    }
}

正确解决方案：

  1. 用迭代器遍历并操作（推荐）：迭代器的 remove/add 方法会同步更新 modCount 和 expectedModCount，避免异常；
// 正确：迭代器遍历中安全删除
ListIterator<String> iterator = list.listIterator();
while (iterator.hasNext()) {
    String s = iterator.next();
    if ("b".equals(s)) {
        iterator.remove();
    }
}
  1. 倒序for循环遍历：从后往前遍历，删除元素后不会影响前面元素的下标，避免漏遍历；
  2. JDK8+流式操作：用 removeIf 方法，底层是迭代器实现，安全高效。

坑点4：误以为ArrayList是线程安全的，多线程环境下直接使用

错误场景：多线程同时对ArrayList进行增删查操作，导致数据错乱、数组下标越界、空指针异常——ArrayList是非线程安全的，底层数组和size均无同步机制。错误写法：

// 错误：多线程同时操作ArrayList，存在线程安全问题
List<String> list = new ArrayList<>();
new Thread(() -> {
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        list.add("thread1-" + i);
    }
}).start();
new Thread(() -> {
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        list.add("thread2-" + i);
    }
}).start();

正确解决方案：

  1. 用线程安全集合：Collections.synchronizedList(new ArrayList<>())（通过同步锁实现，简单但性能一般）；
  2. 高并发场景：用 CopyOnWriteArrayList（写时复制，读多写少场景性能极佳，底层也是动态数组）；
  3. 手动加锁：在增删查操作外层加 synchronized 锁，适合自定义同步逻辑的场景。

坑点5：用ArrayList存储超大对象，忽略冗余空间的内存浪费

错误场景：用ArrayList存储百万级超大对象（如每个对象占1MB），由于ArrayList扩容为1.5倍，会产生大量的冗余空间（比如实际存储100万元素，数组容量150万，冗余50万位置），导致堆内存严重浪费。正确解决方案：

  1. 手动缩容：调用 trimToSize() 方法，将数组容量缩为实际元素个数 size，释放冗余内存：
list.trimToSize(); // 数组容量 = size，无冗余空间
  1. 选择合适的集合：存储超大对象且元素数量固定时，直接用普通数组（无冗余空间），或用 LinkedList（按需创建节点，无提前内存申请）。

六、对比总结：ArrayList与LinkedList终极选型指南

我们结合ArrayList的源码细节，给出更精准、更落地的终极选型指南，附场景化选型建议，告别无脑选择。

1. 核心差异终极对比表（补充扩容、线程安全等细节）

对比维度 ArrayList（动态数组） LinkedList（双向链表）
底层结构 动态Object数组，支持扩容 双向链表（Node节点 + prev/next指针）
随机访问 O(1)（下标直接访问，实现RandomAccess） O(n)（必须遍历链表）
插入/删除 尾部O(1)（扩容时O(n)），中间/头部O(n)（元素移动） 头尾O(1)，中间O(n)（遍历找节点）
扩容机制 自动扩容1.5倍，需数组拷贝（O(n)隐性开销） 无扩容，按需创建节点（无拷贝开销）
内存占用 数组冗余空间（容量 > size），无额外指针开销 无冗余空间，但每个节点有prev/next指针（额外内存开销）
遍历效率 下标遍历O(1)，迭代器遍历O(n)，缓存命中率高 仅迭代器遍历O(n)，缓存命中率低（节点内存不连续）
线程安全 非线程安全 非线程安全
核心优势 随机查询、尾部增删、连续遍历、大数据量查询 高频头尾增删、无扩容开销、中间增删大数据量下更优

2. 场景化终极选型口诀 + 建议

核心选型口诀

查多增删少，尾部操作多 → 选ArrayList
头尾增删多，中间操作少 → 选LinkedList

精细化场景建议

  1. 优先选ArrayList的场景（90%的业务场景）：
    • 数据展示、列表查询、分页加载（高频随机查询）；
    • 仅尾部增删的场景（如日志收集、数据缓存）；
    • 已知元素数量，可提前指定初始容量（避免扩容）；
    • 需要高效遍历的场景（下标遍历效率拉满）。
  2. 必须选LinkedList的场景：
    • 实现栈、队列、双端队列（Deque）（高频头尾增删）；
    • 中间增删操作频繁，且数据量较大（元素移动开销 > 链表遍历开销）；
    • 内存敏感场景，避免数组冗余空间（但需接受指针的额外开销）。
  3. 进阶替代方案：
    • 高并发读多写少 → 用CopyOnWriteArrayList（ArrayList线程安全版）；
    • 高频头尾增删，追求更高效率 → 用ArrayDeque（底层循环数组，头尾操作O(1)，比LinkedList更快）；
    • 固定长度数据存储 → 用普通数组（无扩容、无冗余、效率最高）；
    • 海量数据存储 → 用Vector（不推荐，性能差）或第三方集合。

七、写在最后：理解底层，才能用好工具

ArrayList看似简单，实则是Java集合框架中最能体现数据结构思想的实现类——它的所有特性，都源于「数组」这个基础数据结构的固有属性：

  • 数组的下标随机访问，造就了ArrayList的查询优势；
  • 数组的固定长度，催生了动态扩容机制，也带来了拷贝开销；
  • 数组的连续内存存储，让中间增删必须移动元素，成为天生短板。

而LinkedList则是「链表」数据结构的完美落地，二者的差异，本质是数组与链表的经典对决。

作为开发者，我们无需死记硬背「谁快谁慢」，更重要的是理解底层数据结构的特性，根据业务场景选择合适的工具——这也是我们进行源码分析的核心目的：知其然，更知其所以然，让每一次技术选择都有底层逻辑支撑。更多深入的数据结构和Java集合框架的讨论，欢迎在云栈社区与大家交流。

下一篇预告

这篇我们拆解了ArrayList的动态数组结构、扩容机制和实战坑点，搞懂了它「查快插慢」的本质。下一篇，我们将进入Java并发集合的领域，拆解 《CopyOnWriteArrayList源码解析：写时复制，如何实现线程安全且高效读？》——彻底搞懂写时复制的核心原理，以及它在高并发场景下的应用。

评论区聊聊：你在项目中踩过ArrayList的哪些坑？是怎么解决的？




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