为什么将第一项添加到集合中比第二项慢得多？

Question

我在将第一个和第二个项目添加到集合中时遇到了巨大的性能差异（尝试过 ArrayList 和 HashSet），但我无法解释原因。已搜索但未找到任何答案。

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        // also tried HashSet
        // also tried new ArrayList<>(2)
        ArrayList<String> collection = new ArrayList<>();
        long t1 = System.nanoTime();
        collection.add("a");
        long t2 = System.nanoTime();
        collection.add("b");
        long t3 = System.nanoTime();
        System.out.println(String.valueOf(t2 - t1) + "\n"
                + String.valueOf(t3 - t2));
        //typical output:
        //4399
        //1201
    }
}

一些猜测：

• 因为添加第一项时集合被延迟初始化？
• 还是我使用了错误的方法来衡量性能？
• 或与 jvm 的工作方式有关（我不知道）？

环境：jdk11、win10、intellij。

Answer 1

你的三个猜测都是正确的:)

你问了一个很好的问题。请注意：微基准非常危险，您可能很容易对代码部分的速度做出完全错误的假设。你对延迟初始化是正确的，但它是相当幸运的:)

最重要的是你的猜测是正确的，你“使用了错误的方法来衡量性能”。

您无法像这样衡量 Java 应用程序的速度。这根本不可能。该过程过于随机且过于依赖许多其他因素，尤其是运行时的 JIT（即时优化）。

试试看，例如这里：https://www.baeldung.com/java-microbenchmark-harness，尝试运行它并思考它是如何工作的。

TL;DR：JVM 必须首先“预热”，然后您必须多次运行测试代码并计算平均时间。仍然可能有很多优化导致某些代码根本没有执行:)

如果您不想玩微基准库，至少将您的代码移动到一个方法中并调用该方法 20 次。我就是这么做的（只是把\n换成了---）结果是这样的：

10800---1400
1500---200
600---100
500---100
700---100
400---100
400---100
400---100
400---100
500---100
400---100
400---100
400---100
400---100
300---100
400---100
300---100
500---100
400---100
300---100

如您所见，热身是最重要的因素。然而延迟初始化的影响也是可见的。

Answer 2

这是因为 Of 延迟初始化。当你运行这条线时

ArrayList<String> collection = new ArrayList<>();

它只持有对列表的引用，但该列表不会发生实际的内存分配。但是，当您将第一个元素添加到集合中时，它首先为列表的下 10 个元素分配内存（10 是数组列表的默认大小），然后添加第一个值。 接下来的 9 个元素的结果插入所需的时间更少，但再次插入第 11 个元素的结果将比以前花费更多的时间。

    public static void main(String[] args) {

    ArrayList<String> collection = new ArrayList<>();
    
    for (int i = 0; i < 12; i++) {
          long t1 = System.nanoTime();
          collection.add("a");
          long t2 = System.nanoTime();
          System.out.println("Index : "+ (i+1) +": Time: "+ String.valueOf(t2 - t1));
    }
    /** Output:
     *  Index : 1: Time: 6800
        Index : 2: Time: 800
        Index : 3: Time: 500
        Index : 4: Time: 700
        Index : 5: Time: 600
        Index : 6: Time: 500
        Index : 7: Time: 600
        Index : 8: Time: 600
        Index : 9: Time: 500
        Index : 10: Time: 500
        Index : 11: Time: 2800
        Index : 12: Time: 500
     */

}