ArrayList频繁扩容导致性能损耗，应预估容量初始化、批量添加前调用ensureCapacity预留空间、内存敏感时trimToSize收缩容量，并依场景选用LinkedList、CopyOnWriteArrayList等替代结构。
ArrayList 频繁扩容会触发数组复制，造成明显性能损耗。核心解决思路是：**预估容量、避免动态增长、必要时手动收缩**。
初始化时指定合理初始容量
默认构造函数创建的 ArrayList 初始容量为 10，一旦元素数量超过该值，就会触发扩容（1.5 倍增长），并复制原数组内容。若已知大致数据规模，应直接传入足够大的初始容量：
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推荐写法：
new ArrayList(expectedSize) - 例如预计存 5000 条日志，用
new ArrayList(5000)，可避免前几次扩容 - 若 size 波动大但有上限（如最多 10000），按上限设更稳妥
批量添加前调用 ensureCapacity
当已有 ArrayList 实例，又要一次性加入大量新元素（比如从数据库查出一批记录），可在 addAll 前主动预留空间：
list.ensureCapacity(list.size() + batchSize);- 这能确保后续 add 或 addAll 不触发中间扩容，尤其适合循环 add 场景
- 注意：ensureCapacity 是 public 方法，无需反射或额外依赖
扩容后考虑 trimToSize（仅当内存敏感时）
扩容会使底层数组容量远大于实际元素数（如 size=105，capacity 可能达 160）。若列表后续长期只读或不再增长，且内存占用关键（如移动端、缓存场景），可调用：
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list.trimToSize();—— 将 capacity 缩至当前 size - 慎用：频繁 trim 再 add 会造成反复复制，得不偿失
- 适合场景：构建完成即冻结的配置列表、一次生成多次读取的缓存集合
替代方案：根据场景选更合适的结构
如果业务中增删极为频繁且无法预估大小，ArrayList 本身可能不是最优选：
- 纯追加 + 随机读 → 仍用 ArrayList（配合预分配）
- 频繁在头部/中间插入/删除 → 考虑 LinkedList（但注意随机访问慢）
- 需高并发写 → 用 CopyOnWriteArrayList（适用于读多写少）
- 超大数据流 → 分块处理或用 Stream.iterate / Spliterator 避免全量加载
