Java集合框架源码解析与性能优化策略-源码库

Java集合框架源码解析与性能优化策略

前言：为什么我们需要深入集合框架源码

作为一名有多年Java开发经验的工程师，我经常在代码review中发现很多同事对集合框架的使用停留在表面。直到某次线上系统出现性能瓶颈，我才真正意识到理解集合框架源码的重要性。那次事故让我明白，只有深入源码，才能写出高性能的Java代码。

ArrayList vs LinkedList：选择比努力更重要

记得我刚入行时，总是凭感觉选择集合类型。直到阅读源码后才发现，ArrayList和LinkedList在性能特征上有着天壤之别。

ArrayList底层是数组，随机访问时间复杂度为O(1)，但插入删除操作在中间位置时，需要移动后续所有元素：

// 不推荐的用法 - 在ArrayList中间频繁插入
List list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    list.add(0, "element"); // 每次插入都要移动所有元素
}

而LinkedList基于双向链表，插入删除操作在已知位置时是O(1)，但随机访问需要遍历：

// 更优的用法 - 在已知位置频繁插入删除
LinkedList linkedList = new LinkedList<>();
ListIterator iterator = linkedList.listIterator();
while (iterator.hasNext()) {
    if (需要插入条件) {
        iterator.add("new element"); // O(1)操作
    }
}

HashMap的扩容机制与优化策略

在一次性能调优中，我发现某个HashMap频繁扩容导致性能下降。查看源码后发现，HashMap默认负载因子是0.75，当元素数量达到容量*0.75时就会扩容。

// 预估容量，避免频繁扩容
int expectedSize = 1000000;
Map map = new HashMap<>((int)(expectedSize / 0.75) + 1);

踩坑提示：HashMap在JDK8中引入了红黑树优化，但当hashCode()实现不当时，仍然会导致性能问题。我曾经遇到过String作为key时hash冲突严重的情况，后来改用更好的hash算法解决了问题。

ConcurrentHashMap的并发优化

在高并发场景下，我最初使用的是Hashtable，后来发现ConcurrentHashMap性能更好。阅读源码后发现，它采用了分段锁的设计（JDK7）或CAS+synchronized（JDK8）。

// 正确的并发Map使用方式
ConcurrentMap counterMap = new ConcurrentHashMap<>();
counterMap.computeIfAbsent("key", k -> new AtomicInteger(0)).incrementAndGet();

迭代器的正确使用与性能陷阱

我曾经犯过一个错误：在迭代过程中直接修改集合。这导致了ConcurrentModificationException。查看源码后发现，集合内部维护了modCount来检测并发修改。

// 错误的做法
List list = new ArrayList<>(Arrays.asList("a", "b", "c"));
for (String item : list) {
    if ("b".equals(item)) {
        list.remove(item); // 抛出ConcurrentModificationException
    }
}

// 正确的做法
Iterator iterator = list.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
    String item = iterator.next();
    if ("b".equals(item)) {
        iterator.remove(); // 安全删除
    }
}