需要频繁在开头或中间增删元素时优先选 LinkedList，因其 addFirst()、removeLast() 等操作为 O(1)，而 ArrayList 对应操作需移动数组、为 O(n)；末尾追加则选 ArrayList。
需要频繁增删元素时优先选 ArrayList 还是 LinkedList？
不是看“哪个更高级”，而是看操作位置：如果主要在末尾 add() 或按索引随机读取，ArrayList 更快；如果大量在开头或中间插入/删除（比如实现队列缓冲、消息重排），LinkedList 的 addFirst()、removeLast() 是 O(1)，而 ArrayList 对应操作要移动数组，O(n)。
常见误用：用 ArrayList 模拟栈但频繁调用 add(0, item)，性能会断崖式下降。
- 末尾追加日志条目 →
ArrayList - 解析协议帧时动态调整字段顺序 →
LinkedList - 实时弹幕缓存需头插新消息、尾删过期项 →
LinkedList或更合适的ArrayDeque
多线程环境下不能直接用 HashMap 或 ArrayList
它们不是线程安全的。并发 put() 可能触发扩容时形成链表环（JDK 7）或数据覆盖（JDK 8+），add() 可能丢元素或抛 ConcurrentModificationException。
别急着加 synchronized 块——锁粒度太大，吞吐低。优先考虑：
- 只读场景：用
Collections.unmodifiableMap()包装后发布 - 高并发读 + 低频写：用
ConcurrentHashMap（JDK 8 后用Node分段 + CAS，比Hashtable快得多） - 需要强一致性遍历（如定时汇总）：改用
CopyOnWriteArrayList，但注意写操作复制整个数组，仅适用于读远多于写的场景（如监听器列表）
需要去重且保持插入顺序？别只记得 HashSet
HashSet 底层是 HashMap，不保证顺序；TreeSet 虽有序但基于红黑树，开销大且要求元素可比较。
真正该用的是 LinkedHashSet：哈希表 + 双向链表，插入顺序稳定，查、增、删都是 O(1)，内存略高但通常可接受。
典型场景：
- HTTP 请求参数去重并按客户端传入顺序保留 →
LinkedHashSet - 解析 CSV 表头时过滤重复列名，同时记录首次出现位置 →
LinkedHashSet配合indexOf()不适用，改用Map记录第一次
索引
- 避免用
TreeSet实现“最近 N 条”缓存——它排序靠compareTo()，不是时间戳，逻辑易错
处理海量数据时，集合不是万能的中转站
把几百万行数据库结果全塞进 ArrayList，GC 压力大、OOM 风险高，且后续筛选还得遍历。
更合理的分层思路：
- 查询阶段：用
ResultSet流式处理，逐行映射为对象，满足条件立即处理（如写文件、发消息），不缓存全量 - 聚合计算：交给数据库
GROUP BY+HAVING，比 Java 端stream().collect()省内存且快 - 必须本地处理：考虑
Iterator或StreamSupport.stream()配合forEachRemaining()，避免提前收集
集合类设计初衷是组织逻辑相关的对象，不是替代数据库或消息队列的缓冲区。越早明确数据边界和生命周期，越不容易在后期被 OutOfMemoryError 追着改。
