一、概述
天下苦
ArrayMap久矣。
这并非 哗众取宠，如果有幸翻阅了 Glide 的代码仓库，你会在 issues 中发现在一堆奇怪的 ClassCastException:
难以置信，一个 2018 年的问题，历经 6 年Glide 官方仍然未解决。最近笔者线上发现了类似的崩溃，经过排查，崩溃原因竟然和业务代码或 Glide本身 毫无关系——其根本原因，是源自 Google 官方的 ArrayMap 的设计缺陷，并且从 Android 8.0 保留至今仍未修复。
本文针对 ArrayMap 的设计理念和实现历程进行一个简单的回顾，最终回答以下几个问题：
ArrayMap初衷是为了解决什么问题？ArrayMap的设计缺陷是什么，如何正确使用？ArrayMap和HashMap的对比，如何取舍？
二、设计与实现
ArrayMap 是官方提供的一种 键值对集合 ，我们知道，虽然 HashMap 已经提供了足够高的读写效率，但这是基于较高的 内存占用 和 垃圾回收频率 实现的。
因此 Google 设计了 ArrayMap 解决这两个问题。
2.1 减少pc成本
本文不会对
ArrayMap进行源码级的讲解，读者仅需梳理思路即可。
首先，ArrayMap 的思路是使用两个并列的数组来存储键值对，可以极大地减少内存分配的次数，降低垃圾回收的压力：
public final class ArrayMap<K, V> implements Map<K, V> {
int[] mHashes;
Object[] mArray;
int mSize;
}
简单介绍最重要的2个数组成员：
- mHashes: 整数数组，保存
key的hashcode - mArray: 对象数组，顺序保存
key-value
借用网上图描述下：
2.2 减少内存占用
这很好理解，ArrayMap 内部结构简单，提供了更紧凑的数据结构，而非类似 HashMap 复杂的数据结构（链表或红黑树），因此在存储少量数据时，比 HashMap 更加节省内存。
2.3 较高的读写效率
解决了 HashMap 内存效率的问题，ArrayMap 还需要保证 性能优势，众所周知，平均情况下，HashMap 的查找、插入和删除操作时间复杂度是 O(1)。
ArrayMap 使用 有序数组 和 二分查找 来定位键值对：
- 若找到存在相同键的位置，那就直接覆盖值。
- 若未找到，则在插入键值对时动态调整数组并保持 有序性。
由于使用了二分查找，因此时间复杂度是 O(log n)，由于其使用场景为 内存受限的小数据集操作，因此对数级别的时间复杂度是可以接受的。
2.4 进一步优化
ArrayMap 使用场景通常数据很少，而为了进一步 优化内存的分配和回收，其内部引入了 缓存池 概念：
public final class ArrayMap<K, V> implements Map<K, V> {
static Object[] mBaseCache;
static Object[] mTwiceBaseCache;
}
简而言之，其内部使用一个 静态缓存池 存储已被回收但还可重用的内部存储结构。这包括一组预先定义的对象缓存队列，用来存储不同大小的数组。
当需要分配新的数组时，首先尝试从缓存中获取，而不是直接进行新的内存分配：
private void allocArrays(int size) {
if (size == BASE_SIZE) {
synchronized (sBaseCacheLock) {
if (mBaseCache != null) {
// 1.从静态缓存池中取出
final Object[] array = mBaseCache;
// 2.复用之
mArray = array;
mBaseCache = (Object[]) array[0]; // 【重要】3.3 会讲
mHashes = (int[]) array[1];
array[0] = array[1] = null;
// ....
}
}
}
// 3. 无可用缓存，再new
mKeys = new Object[size];
mValues = new Object[size];
}
迄今为止，ArrayMap 为我们呈现了 Google 设计人员极致的优化追求，以进一步提升在 Android 内存受限环境下的性能。
三、缺陷
3.1 线上的奇怪崩溃
使用ArrayMap 一段时间后，线上逐渐出现越来越多奇怪的 崩溃：
java.lang.ClassCastException: java.lang.String cannot be cast to java.lang.Object[]
at androidx.collection.SimpleArrayMap.allocArrays(SimpleArrayMap.java:184)
at androidx.collection.SimpleArrayMap.put(SimpleArrayMap.java:458)
at com.bumptech.glide.util.CachedHashCodeArrayMap.put(CachedHashCodeArrayMap.java:34)
at com.bumptech.glide.request.BaseRequestOptions.transform(BaseRequestOptions.java:1017)
at com.bumptech.glide.request.BaseRequestOptions.transform(BaseRequestOptions.java:971)
令人摸不到头脑的日志，来看崩溃的业务代码：
GlideApp.with(context).load(path).transform(xxx).into(imageView);
有点更蒙圈了，自测几乎无法复现，这到底什么情况？
于是 Glide 官方仓库的 issues 中出现了若干类似的反馈。
3.2 超级不安全
崩溃的根本原因在于 ArrayMap 本身的 线程不安全。
请注意，这里还有点特殊，我们知道 HashMap 本身也是线程不安全的，但通常只是指 对象本身的线程不安全：并发场景下，只影响到单个对象，对其它场景的 HashMap 实例及内部数据是没有影响的。
ArrayMap 就厉害了，并发场景下，一个数据异常，会影响到其它场景的其它 ArrayMap 实例。
笔者词穷，确需一个词描述以区分ArrayMap，那就是 线程超级不安全 。
具体流程可靠参考 2.4 小节的源码，当并发场景下，缓存池内的数据有可能会收到污染，代码执行顺序如下：
// SimpleArrayMap.java
private void allocArrays(int size) {
// 省略其它
// 1.从静态缓存池中取出
final Object[] array = mBaseCache;
// 2.复用之
mArray = array;
// *************************
// 3.此时，其它线程进行了写操作，如 mArray.put(XXX)，即 mBaseCache 缓存池受到了污染.
// *************************
mBaseCache = (Object[]) array[0]; // 4.此时读取缓存池数据，脏数据导致类型异常，app崩溃
// 省略其它
}
需要强调的是，当 mBaseCache 缓存池受到污染后，可能并不会引起崩溃，而是把隐患埋了下来，当下一次，在其它业务场景下，通过 new ArrayMap() 创建对象并申请内存时，缓存池复用才会抛出异常。
这也就解释了，为何 Glide 会在极度偶现的场景下崩溃，其本质可能是由于其它线程使用 ArrayMap 引起，只不过后续 Glide 加载图片时引爆了炸弹而已。
3.3 使用建议
由于 frameWork、Glide等框架内部依然大量使用了 ArrayMap, 作为开发者，我们仍需尽量避免类似问题的发生。
最好的方式是保证使用时的线程安全，即和 Glide 等源码保持一致，只在 主线程使用 ArrayMap 及其子类。
3.4 躲都躲不掉
即使小心翼翼，正确线程的使用、甚至不使用ArrayMap，开发者仍然会遇到 ArrayMap 带来的崩溃问题：
如图，在 androidx.palette 官方的提色板组件中，Palette 实例的构建默认是通过 AsyncTask 创建在子线程中的，而内部的 ArrayMap 也自然在子线程中创建，因此也会导致上文中的崩溃问题。
读到这里，即使开发者业务中从未使用 ArrayMap，仍很难避免 三方库 甚至 官方库 内部ArrayMap的错误使用导致的崩溃。
笔者不禁疑惑，至此，ArrayMap 中的缓存池设计真的合理吗，如果不合理，为何其所在的 androidx.collection 库一直对该问题视而不见呢？
感谢评论区 @Goooler 的提醒（评论误删了..），1.4.3 版本 SimpleArrayMap 使用 kotlin 进行了重写，源码解决了静态缓存池所带来的线程不安全的问题，大家可以通过手动指定 collcetion 库的版本的方式规避。
小结
ArrayMap 设计的初衷是为了提高在 内存受限环境下 的 小数据集操作 的内存效率和性能，大量的官方、三方源码中都有应用。
遗憾的是，ArrayMap 线程超级不安全，尽量在主线程使用，避免子线程使用引起崩溃。
进一步的，考虑到这个类并不是那么好用，且该类崩溃问题不易定位问题原因。普通业务场景下，笔者还是倾向HashMap。
