Files
obsidian/Kotlin/Коллекции/Коллекции под капотом.md
T

283 lines
17 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
---
title: Коллекции под капотом
description: Что лежит в байт-коде, сложность операций, расход памяти и упаковка примитивов
tags:
- kotlin
- collections
- performance
---
Отдельных классов коллекций у Kotlin нет. `List`, `MutableList`, `Map` - это интерфейсы, которые при компиляции отображаются в типы `java.util`.
```kotlin
fun main() {
println(listOf(1, 2, 3).javaClass.name) // java.util.Arrays$ArrayList
println(mutableListOf(1, 2).javaClass.name) // java.util.ArrayList
println(setOf(1, 2).javaClass.name) // java.util.LinkedHashSet
println(mapOf("a" to 1, "b" to 2).javaClass.name) // java.util.LinkedHashMap
println(emptyList<Int>().javaClass.name) // kotlin.collections.EmptyList
println(listOf(1).javaClass.name) // java.util.Collections$SingletonList
println(mapOf("a" to 1).javaClass.name) // java.util.Collections$SingletonMap
}
```
Обратите внимание: `listOf` возвращает **три разные** реализации в зависимости от числа аргументов, и `mapOf` ведёт себя так же. Это оптимизация под частые случаи - пустая коллекция и коллекция из одного элемента не требуют ни массива, ни хеш-таблицы.
## Соответствие типов
| Kotlin | JVM | Примечание |
|---|---|---|
| `List<T>` | `java.util.List` | тот же интерфейс |
| `MutableList<T>` | `java.util.List` | **тот же**, различия только в компиляторе |
| `Map<K, V>` | `java.util.Map` | |
| `Array<T>` | `T[]` | настоящий массив |
| `IntArray` | `int[]` | без упаковки |
| `Array<Int>` | `Integer[]` | с упаковкой |
`List` и `MutableList` - это один и тот же `java.util.List` в байт-коде. Разделение существует только при компиляции Kotlin, что объясняет две вещи: из Java read-only коллекция изменяема, и каст `List` в `MutableList` компилируется.
```kotlin
fun main() {
val ro: List<Int> = mutableListOf(1, 2)
println(ro is MutableList<*>) // true — в рантайме это один тип
}
```
## Сложность операций
| Операция | `ArrayList` | `LinkedHashSet` | `LinkedHashMap` | `TreeMap` |
|---|---|---|---|---|
| доступ по индексу | O(1) | - | - | - |
| поиск элемента | O(n) | O(1) | O(1) по ключу | O(log n) |
| вставка в конец | O(1)* | O(1) | O(1) | O(log n) |
| вставка в начало | O(n) | O(1) | O(1) | O(log n) |
| удаление по индексу | O(n) | - | - | - |
| удаление по значению | O(n) | O(1) | O(1) | O(log n) |
\* амортизированная: при переполнении массив копируется в новый, вдвое больший.
Практические следствия:
```kotlin
fun main() {
val list = List(10_000) { it }
val set = list.toSet()
// O(n) против O(1)
println(9999 in list) // true, но обошёл весь список
println(9999 in set) // true, один хеш
// вставка в начало ArrayList — сдвиг всего массива
val deque = ArrayDeque(list)
deque.addFirst(-1) // O(1)
println(deque.first()) // -1
}
```
## Упаковка примитивов
Главный источник неожиданных расходов памяти:
```kotlin
fun main() {
val boxed: List<Int> = List(5) { it } // каждый элемент — объект Integer
val primitive: IntArray = IntArray(5) { it } // настоящий int[]
println(boxed.sum()) // 10
println(primitive.sum()) // 10
println(primitive.javaClass.name) // [I — массив int
}
```
Разница в памяти на 1 млн элементов:
| Структура | Примерный размер |
|---|---|
| `IntArray(1_000_000)` | ~4 МБ |
| `Array<Int>(1_000_000)` | ~20 МБ (ссылки + объекты) |
| `List<Int>` из 1 млн | ~20 МБ |
Кеш `Integer` смягчает это для малых чисел:
```kotlin
fun main() {
val a: Int? = 127
val b: Int? = 127
println(a === b) // true — из кеша -128..127
val c: Int? = 128
val d: Int? = 128
println(c === d) // false — разные объекты
println(c == d) // true — значения равны
}
```
Это ровно та же ловушка, что с `Integer` в Java. Правило: для чисел всегда `==`, никогда `===`. Подробнее: [Числа и переполнение](../Синтаксис%20и%20типы/Работа%20с%20данными/Числа%20и%20переполнение.md)
Специализированные массивы без упаковки:
```kotlin
fun main() {
println(intArrayOf(1, 2, 3).sum()) // 6
println(doubleArrayOf(1.0, 2.0).average()) // 1.5
println(booleanArrayOf(true, false).count { it }) // 1
println(longArrayOf(1L).size) // 1
}
```
Их стоит использовать, когда элементов много и они числовые: матрицы, буферы, обработка сигналов. В обычном бизнес-коде разница несущественна.
## Рост ArrayList
```kotlin
fun main() {
val withoutCapacity = ArrayList<Int>() // начальная ёмкость 10
repeat(1000) { withoutCapacity.add(it) } // ~8 перевыделений массива
val withCapacity = ArrayList<Int>(1000) // сразу нужный размер
repeat(1000) { withCapacity.add(it) } // перевыделений нет
println("${withoutCapacity.size} ${withCapacity.size}") // 1000 1000
}
```
При каждом переполнении создаётся массив в 1.5 раза больше и копируется содержимое. Для заранее известного размера задавайте ёмкость - это убирает лог n копирований.
## Что делает цепочка операций
```kotlin
fun main() {
val source = List(1000) { it }
val result = source
.map { it * 2 } // новый ArrayList на 1000
.filter { it > 100 } // новый ArrayList на ~950
.take(5) // новый ArrayList на 5
println(result) // [102, 104, 106, 108, 110]
}
```
Три промежуточных списка, 1000 + 950 операций ради 5 результатов. Та же цепочка на `Sequence` не создаст ни одного промежуточного списка и выполнит ~56 операций. Подробнее: [Sequence](Sequence.md)
Измерить разницу можно так:
```kotlin
fun main() {
val source = List(1_000_000) { it }
val t1 = System.nanoTime()
val a = source.map { it * 2 }.filter { it > 100 }.first()
val eager = (System.nanoTime() - t1) / 1_000_000
val t2 = System.nanoTime()
val b = source.asSequence().map { it * 2 }.filter { it > 100 }.first()
val lazy = (System.nanoTime() - t2) / 1_000_000
println("$a == $b") // 102 == 102
println("list ${eager}мс, sequence ${lazy}мс — ленивый быстрее: ${lazy < eager}")
}
```
## Inline и отсутствие объектов-лямбд
Операции над коллекциями объявлены `inline`, поэтому лямбда не создаёт объект:
```kotlin
fun main() {
val sum = listOf(1, 2, 3).filter { it > 1 }.sumOf { it * 2 }
println(sum) // 10
}
```
Компилятор подставляет тело лямбды прямо в цикл - в байт-коде нет ни объекта `Function1`, ни виртуального вызова. Это то, чего не даёт Java-стрим: там каждая лямбда - объект, а цепочка строит конвейер из `Spliterator`-ов.
Исключение - `Sequence`: там операции не могут быть полностью inline, потому что элементы обрабатываются лениво через итератор. Это и есть источник накладных расходов `Sequence` на малых данных. Подробнее: [Inline-функции](../Функциональный%20Kotlin/Inline-функции.md)
## Как выбирают структуру
```kotlin
fun main() {
// частый поиск -> Set
val allowed = setOf("a", "b", "c")
println(listOf("a", "x").count { it in allowed }) // 1
// частое добавление в начало и конец -> ArrayDeque
val queue = ArrayDeque<Int>()
queue.addLast(1); queue.addFirst(0)
println(queue) // [0, 1]
// нужен отсортированный обход и диапазоны -> TreeMap
val sorted = sortedMapOf(3 to "c", 1 to "a", 2 to "b")
println(sorted.headMap(3)) // {1=a, 2=b}
// много числовых данных -> примитивный массив
val buffer = IntArray(1000)
println(buffer.size) // 1000
}
```
## Потокобезопасность
```kotlin
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
fun main() {
val map = ConcurrentHashMap<String, Int>()
map["a"] = 1
map.compute("a") { _, v -> (v ?: 0) + 1 }
println(map) // {a=2}
val sync = java.util.Collections.synchronizedMap(mutableMapOf("a" to 1))
println(sync.size) // 1
}
```
Обычные коллекции Kotlin не потокобезопасны - это те же `ArrayList` и `HashMap`. Варианты:
- read-only копия на каждый поток (`toList()`) - проще всего
- `ConcurrentHashMap` и `CopyOnWriteArrayList` из JDK
- корутины с ограничением доступа одним потоком или `Mutex`
Подробнее: [Разделяемое состояние](../Корутины/Разделяемое%20состояние.md)
> [!info] Отличия от Java
> | Java | Kotlin |
> |---|---|
> | `ArrayList` явно | `mutableListOf()` -> `ArrayList` |
> | `new HashMap<>()` | `mutableMapOf()` -> `LinkedHashMap` |
> | `IntStream` без упаковки | `IntArray` или Java-стрим |
> | лямбда - объект `Function` | лямбда инлайнится |
> | `Stream` ленив | `Iterable`-операции энергичны |
> | `new ArrayList<>(100)` | `ArrayList(100)` |
>
> **Коллекции те же самые - это не «Kotlin-коллекции».** Любая `List<T>` из Kotlin принимается Java-методом, принимающим `java.util.List`, без конвертации и накладных расходов. Это принципиальное отличие от языков со своей библиотекой коллекций (например, Scala), где на границе нужны обёртки.
>
> **Умолчание `LinkedHashMap` вместо `HashMap`.** `mutableMapOf()` создаёт `LinkedHashMap`, который на ~20% тяжелее по памяти (хранит ссылки на соседей), но даёт предсказуемый порядок обхода. Если порядок не нужен и записей миллионы, `hashMapOf()` экономнее.
>
> **Инлайн лямбд - преимущество перед стримами.** В Java `list.stream().filter(x -> x > 1)` создаёт объект лямбды и конвейер стрима. В Kotlin `list.filter { it > 1 }` компилируется в обычный цикл `for` с телом лямбды внутри - объектов не создаётся вовсе. Для коротких цепочек на небольших коллекциях Kotlin обычно быстрее Java-стримов именно поэтому.
>
> **Нет `IntStream`.** Java даёт специализации для `int`, `long`, `double`, избегающие упаковки в цепочках. В Kotlin эквивалента нет: `Sequence<Int>` упаковывает. Для числовых расчётов на больших объёмах используйте `IntArray` с обычным циклом или вызывайте Java-стримы.
>
> Сравнить: [HashMap в Java](../../Программирование%20на%20Java/Коллекции/HashMap.md), [JIT](../../Программирование%20на%20Java/JVM/JIT.md)
> [!warning] Подводные камни
> **`listOf` возвращает разные классы** - полагаться на конкретный тип нельзя:
> ```kotlin
> fun main() {
> println(listOf<Int>().javaClass.simpleName) // EmptyList
> println(listOf(1).javaClass.simpleName) // SingletonList
> println(listOf(1, 2).javaClass.simpleName) // ArrayList (Arrays$ArrayList)
> }
> ```
> Ни один из них не поддерживает `add`, но по разным причинам, и сообщения об ошибках будут разными.
>
> **`Arrays$ArrayList` - не `java.util.ArrayList`.** Это обёртка над массивом с фиксированным размером: `set` работает, `add` бросает `UnsupportedOperationException`.
>
> **`List<Int>` упаковывает каждое число.** Для миллиона элементов это ~20 МБ вместо 4 МБ и нагрузка на сборщик мусора. В горячем численном коде используйте `IntArray`.
>
> **`===` на числах даёт разные результаты в зависимости от значения** - из-за кеша `Integer` в диапазоне -128..127. Сравнивайте только через `==`.
>
> **`list.contains` в цикле - O(n²).** Самая частая проблема производительности:
> ```kotlin
> fun main() {
> val a = List(2000) { it }
> val b = List(2000) { it * 2 }
> println(a.count { it in b }) // 4 млн сравнений
> val bSet = b.toSet()
> println(a.count { it in bSet }) // 2000 операций, тот же результат
> }
> ```
>
> **Каждая операция создаёт коллекцию.** Цепочка из пяти операций по большому списку - пять списков в памяти одновременно. Для больших данных нужен `Sequence`.
>
> **`ArrayList` без начальной ёмкости перевыделяет массив.** При известном размере задавайте его: `ArrayList(n)` или `buildList(n) { }`.
>
> **`subList` держит ссылку на исходный список** - он не будет собран сборщиком мусора, даже если нужен только маленький срез большого списка. Для среза, который переживёт оригинал, используйте `slice` или `toList`.
>
> **Коллекции Kotlin не потокобезопасны.** `mutableListOf()` - обычный `ArrayList`. Одновременное изменение из двух потоков повреждает структуру или бросает `ConcurrentModificationException`.
>
> **Изменяемый ключ ломает `HashMap`.** Запись становится недостижимой, хотя `size` её считает. Ключи должны быть неизменяемыми - `data class` с `val`-полями. Подробнее: [equals, hashCode и toString](../Синтаксис%20и%20типы/Базовые%20типы%20ООП/equals,%20hashCode%20и%20toString.md)
>
> **Измерения производительности на JVM без прогрева врут.** Пример с `System.nanoTime` выше показывает порядок величины, но JIT компилирует горячий код только после тысяч вызовов. Для настоящих измерений нужен JMH.
Далее: [Параметрический полиморфизм](../Дженерики/Параметрический%20полиморфизм.md)