Протирічно, найшвидша версія Hotspot 8 - це:
MyClass[] arr = myList.toArray(new MyClass[0]);
Я запустив мікро-орієнтир, використовуючи jmh, результати та код наведені нижче, показуючи, що версія з порожнім масивом постійно перевершує версію з пресифікованим масивом. Зауважте, що якщо ви можете повторно використовувати наявний масив правильного розміру, результат може бути різним.
Результати порівняльної оцінки (оцінка в мікросекундах, менша = краща):
Benchmark (n) Mode Samples Score Error Units
c.a.p.SO29378922.preSize 1 avgt 30 0.025 ▒ 0.001 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 100 avgt 30 0.155 ▒ 0.004 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 1000 avgt 30 1.512 ▒ 0.031 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 5000 avgt 30 6.884 ▒ 0.130 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 10000 avgt 30 13.147 ▒ 0.199 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 100000 avgt 30 159.977 ▒ 5.292 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 1 avgt 30 0.019 ▒ 0.000 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 100 avgt 30 0.133 ▒ 0.003 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 1000 avgt 30 1.075 ▒ 0.022 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 5000 avgt 30 5.318 ▒ 0.121 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 10000 avgt 30 10.652 ▒ 0.227 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 100000 avgt 30 139.692 ▒ 8.957 us/op
Для довідки, код:
@State(Scope.Thread)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public class SO29378922 {
@Param({"1", "100", "1000", "5000", "10000", "100000"}) int n;
private final List<Integer> list = new ArrayList<>();
@Setup public void populateList() {
for (int i = 0; i < n; i++) list.add(0);
}
@Benchmark public Integer[] preSize() {
return list.toArray(new Integer[n]);
}
@Benchmark public Integer[] resize() {
return list.toArray(new Integer[0]);
}
}
Ви можете знайти подібні результати, повний аналіз та обговорення в блозі " Масиви мудрості древніх" . Підводячи підсумок: компілятор JVM та JIT містить кілька оптимізацій, які дозволяють йому дешево створити та ініціалізувати новий правильний розмір масиву, і ці оптимізації не можна використовувати, якщо ви створюєте масив самостійно.