预设初始容量是优化ArrayList大容量数据传输性能的关键，可避免反复扩容导致的数组复制开销；需区分size()与capacity，万级以上数据建议预设并留5%~10%余量，或用ensureCapacity提前扩容。
Java 中 ArrayList 处理大容量数据传输，关键不是“传数据”本身，而是避免在填充过程中反复扩容——这才是性能卡点。真正耗时的不是 add 操作，而是背后隐式的数组复制。
预设足够初始容量是最直接有效的手段
如果已知要装多少条数据，创建时就指定容量，一步到位：
- 比如预计插入 80 万条记录：new ArrayList(800000)
- 若规模可估算，建议留 5%~10% 余量（如预估 92 万，设 97 万），既防错估，又不浪费内存
- 注意：size() 返回当前元素个数；capacity 是 elementData.length，二者不同，别混淆
无法构造时，用 ensureCapacity 提前“划好地盘”
适用于运行时才确定规模、但批量添加前能预估的情形：
- 在 for 循环 add 前调用一次：list.ensureCapacity(1000000)
- 它只在当前容量不足时才真正扩容，否则开销几乎为零
- 比在循环里反复判断是否该扩容更安全、更高效
避开扩容优化覆盖不了的操作模式
预设容量只加速尾部添加（add(E)）和随机访问（get(i)）。以下操作仍慢，需另寻方案：
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- 避免在循环中用 add(index, e) 或 remove(index) 插入/删除中间元素——每次都要移动后续所有元素
- 批量加多个元素，优先用 addAll(collection)，它内部会做容量预判和批量复制
- 若业务大量涉及中间增删，ArrayList 本身就不合适，应考虑 LinkedList 或重构逻辑（如先收集再一次性组装）
结合实际规模做合理取舍
优化不是越激进越好，要看场景：
- 几百条以内：默认构造更简洁，没必要预设
- 万级及以上、写入高频且规模稳定（如日志缓冲、DB 批量导出）：强烈建议预设，实测提速 40%~60%，扩容次数归零
- 规模波动大又不敢错估太多：可先设保守值，再结合 JVM 监控（GC 频率、堆内存走势）反向调整
