我們都知道，磁盤IO以塊為單位讀取數據，如果你所需要的數據都存儲在一個塊呢，一次IO即可返回。如果跨越多個塊，只要你的塊是連續的，類似MySQL，基于預讀機制，一次讀取多個塊的數據。這明顯利好數組，因為數組申請內存的時候，大小是固定且連續的。如果是鏈表，它的數據隨機散落在不同的塊，意味著磁盤IO很快。
年少往事
記得剛學數據鏈表的時候，老師是不是說，讀多寫少用數組，寫多讀少用鏈表，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，借這個話題一起探討，ArrayList和LinkedList選擇之寫操作。
磁盤IO
我們都知道，磁盤IO以塊為單位讀取數據，如果你所需要的數據都存儲在一個塊呢，一次IO即可返回。如果跨越多個塊，只要你的塊是連續的，類似MYSQl，基于預讀機制，一次讀取多個塊的數據。這明顯利好數組，因為數組申請內存的時候，大小是固定且連續的。如果是鏈表，它的數據隨機散落在不同的塊，意味著磁盤IO很快。
小結
- 數組讀性能好是因為數據順序存儲，一次IO即可返回
- 鏈表讀性能差是因為數據隨機存儲，多次IO才能返回
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，然后復制原數組數據到新的數組，這個過程消耗大量內存，這也是提出寫多用鏈表的原因。
那么，是不是只要寫多就用鏈表？這個回答顯然是否定的，不然沒有探討的意義。下面我們看看大數據量下兩者寫入差異。
小試牛刀，500萬數據看看
ArrayList初始容量1萬，循環插入500萬數據，擴容9次，用時138ms，LinkedList只需要不停創建節點，將節點next綁定即可，但用時724ms，差距5倍多。
小結
500萬數據寫入，用ArrayList是上策。不過能接觸到這么多數據量的情況并不多，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，一千萬數據量依然有接近3倍的差異，看到這你還猶豫什么，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，我只能說Naive
3千萬
已持平！
4千萬
重新反超，這么大的數據量下，linkedList創建大量node，比需要開辟新數組內存的arrayList消耗的時間更多，內存也更多，不信Jmap看看？而arrayList可是擴容了12次
結論
沒得出什么牛逼結論，反而看出兩個list在大數據量情況下，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適的。但業務會增長，摸著良心問自己，業務增長到另一個交點的時候，你會改過來嗎！
