ArrayList底层原理源码分析

1 简介

ArrayList是用数组实现的,并且它是动态数组,也就是它的容量是可以自动增长的,看下面的类声明可知道它实现了众多接口,比如List,RandomAccess,Serializable,Cloneable

public class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
        implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable
  • 实现RandomAccess接口:所以ArrayList支持快速随机访问,本质上是通过下标序号随机访问
  • 实现Serializable接口:使ArrayList支持序列化,通过序列化传输
  • 实现Cloneable接口:使ArrayList能够克隆

2 底层关键

transient Object[] elementData;

ArrayList底层本质上是一个数组,用该数组来保存数据

transient:Java关键字,变量修饰符,如果用transient声明一个实例变量,当对象存储时,它的值不需要维持。换句话来说就是,用transient关键字标记的成员变量不参与序列化过程。

Java的serialization提供了一种持久化对象实例的机制。当持久化对象时,可能有一个特殊的对象数据成员,我们不想用serialization机制来保存它。为了在一个特定对象的一个域上关闭serialization,可以在这个域前加上关键字transient。当一个对象被序列化的时候,transient型变量的值不包括在序列化的表示中,然而非transient型的变量是被包括进去的。

3 构造函数

  • ArrayList():默认构造方法,构造一个初始容量为0的列表
    public ArrayList() {
        //无参构造器默认构造一个空数组
        this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
    }
  • ArrayList(int initialCapacity):构造一个具有指定初始容量的空列表
  public ArrayList(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity > 0) {
            //如果初始化容量大于零,则新建一个数组容量为initialCapacity
            this.elementData = new Object[initialCapacity];
        } else if (initialCapacity == 0) {
             //如果初始化容量等于零,则新建一个数组容量为空
            this.elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
        } else {
             //小于零时报异常
            throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
                                               initialCapacity);
        }
    }
  • ArrayList(Collection<? extends E> c):创建一个包含collection的ArrayList,返回的元素是按照该 collection 的迭代器在返回它们的顺序排列的(具体是在Collection的toArray()方法中)
   //创建一个包含collection的ArrayList 
    public ArrayList(Collection<? extends E> c) {
        //返回包含此 collection 中所有元素的数组,元素是按照该 collection 的迭代器返回它们的顺序排列的
        elementData = c.toArray();
        if ((size = elementData.length) != 0) {
            // c.toArray might (incorrectly) not return Object[] (see 6260652)
           //如果数组长度不等于0(就是有数据)
            if (elementData.getClass() != Object[].class)
                //复制elementData数组,截取或用 null 填充(如有必要),以使副本具有指定的长度,并返回Object[]类
                elementData = Arrays.copyOf(elementData, size, Object[].class);
        } else {
            // replace with empty array.
            this.elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
        }
    }

4 工具类

  • trimToSize(): 将当前容量值设为实际元素个数
 public void trimToSize() {
        modCount++;
        if (size < elementData.length) {
            //相当于缩小了容量
            elementData = Arrays.copyOf(elementData, size);
        }
    }
  • public void ensureCapacity(int minCapacity):扩容方法,ArrayList每次新增元素都会进行容量大小检测判断,若新增的后元素的个数会超过ArrayList的容量,就会进行扩容满足新增元素的需求
public void ensureCapacity(int minCapacity) {
        int minExpand = (elementData != EMPTY_ELEMENTDATA)
            ? 0
            //默认构造情况下,elementData 是空的,所以minExpand为10
            : DEFAULT_CAPACITY;

        if (minCapacity > minExpand) {
            ensureExplicitCapacity(minCapacity);
        }
    }

接下来看ensureExplicitCapacity()

private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
    // 数据结构发生改变,和fail-fast机制有关,在使用迭代器过程中,只能通过迭代器的方法(比如迭代器中add,remove等),修改List的数据结构,
    // 如果使用List的方法(比如List中的add,remove等),修改List的数据结构,会抛出ConcurrentModificationException
        modCount++;

        if (minCapacity - elementData.length > 0)
           //当前数组容量大小不足时,才会调用grow方法,自动扩容
            grow(minCapacity);
    }

fail-fast机制

实际上扩容的方法grow()

    private void grow(int minCapacity) {
        // overflow-conscious code
        int oldCapacity = elementData.length;
        // 新的容量大小 = 原容量大小的1.5倍,右移1位并相加本身近似于1.5倍
        int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        if (newCapacity - minCapacity < 0)
             //溢出判断
            newCapacity = minCapacity;
        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
        // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
        elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    }

1.5倍的神秘规律:因为一次性扩容太大(例如2.5倍)可能会浪费更多的内存
1.5倍:最多浪费33%
2.5倍:最多会浪费60%
3.5倍:则会浪费71%
但是一次性扩容太小,需要多次对数组重新分配内存,对性能消耗比较严重。所以1.5倍刚刚好,既能满足性能需求,也不会造成很大的内存消耗。


未完

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