JMH - List#addAll比ArrayList#new快吗？

JMH（Java Microbenchmark Harness）是一个用于编写Java微基准测试的工具。它可以帮助开发者准确地测量代码的性能。关于List#addAll与ArrayList#new的性能比较，我们需要考虑多个因素。

基础概念

List#addAll: 这是Java集合框架中的一个方法，用于将一个集合中的所有元素添加到另一个集合中。
ArrayList#new: 这是创建一个新的ArrayList实例的操作。

性能比较

List#addAll与ArrayList#new的性能取决于具体的使用场景和数据量。

优势

List#addAll:
- 当你需要将一个集合的元素添加到另一个集合时，addAll方法非常方便。
- 如果目标集合已经存在并且有足够的空间容纳新元素，addAll可能会比创建一个新的ArrayList并逐个添加元素更快。
ArrayList#new:
- 当你需要一个全新的集合，并且不确定初始容量时，创建一个新的ArrayList可能更合适。
- 如果源集合非常大，预先分配足够的空间可以避免多次扩容操作，从而提高性能。

类型

List#addAll:
- 这是一个方法，属于Java集合框架的一部分。
ArrayList#new:
- 这是一个构造函数调用，用于创建一个新的ArrayList实例。

应用场景

List#addAll:
- 当你需要合并两个集合时。
- 当你希望将一个集合的内容复制到另一个已存在的集合中时。
ArrayList#new:
- 当你需要一个新的集合来存储数据时。
- 当你希望避免修改现有集合时。

性能测试

为了准确比较两者的性能，可以使用JMH编写微基准测试。以下是一个简单的示例：

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 10, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(1)
@State(Scope.Benchmark)
public class ListAddAllBenchmark {

    private List<Integer> sourceList;
    private List<Integer> targetList;

    @Setup
    public void setup() {
        sourceList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            sourceList.add(i);
        }
        targetList = new ArrayList<>();
    }

    @Benchmark
    public void testAddAll() {
        targetList.addAll(sourceList);
    }

    @Benchmark
    public void testNewArrayList() {
        List<Integer> newList = new ArrayList<>(sourceList);
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        org.openjdk.jmh.Main.main(args);
    }
}

可能遇到的问题

性能差异:
- List#addAll可能会比ArrayList#new更快，因为它避免了多次元素添加操作。
- 但是，如果目标集合需要扩容，addAll的性能可能会受到影响。

内存使用:
- ArrayList#new在创建新实例时可能会占用更多的内存，因为它需要分配新的内存空间。

解决方法

优化初始容量:
- 在创建ArrayList时，可以通过指定初始容量来避免多次扩容操作。
- 在创建ArrayList时，可以通过指定初始容量来避免多次扩容操作。
预分配空间:
- 如果知道数据量，可以预先分配足够的空间以提高性能。
- 如果知道数据量，可以预先分配足够的空间以提高性能。