前言
在 .NET 开发中，List<T> 是常用的数据存储容器。然而，在某些特殊场景下，List.Insert 方法可能会引发严重的性能问题，例如 CPU 占用率飙升。
本文将分析 List.Insert 导致 CPU 爆高的原因，并提供优化方案。
正文
以下是一个简单的控制台程序，模拟在 List 的开头不断插入数据：
internal class Program
{
static void Main(string[] args)
{
List<string> numbers = new List<string>();
string orderNumber = "order12345678912456";
Console.WriteLine($"从数据库读取到数据，逐条放入list");
Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
numbers.Insert(0, orderNumber);
// 每次插入到列表开头
//numbers.Add(orderNumber);
if (i % 1000 == 0)
{
Console.WriteLine($"已插入 {i} 次");
}
}
//numbers.Reverse();
sw.Stop();
Console.WriteLine
($"插入完成，耗时：{sw.ElapsedMilliseconds} ms，按任意键退出...");
Console.ReadLine();
}
}
运行上述代码后，当插入数据量逐渐增大时，CPU 的占用率会显著提升，执行完以后CPU恢复正常。原因何在？我们从源码和数据结构的角度进行分析。
List.Insert 的底层实现
以下是 List.Insert 方法的核心实现（通过ILSpy查看）：
public void Insert(int index, T item)
{
if ((uint)index > (uint)_size)
{
ThrowHelper.ThrowArgumentOutOfRangeException
(ExceptionArgument.index,
ExceptionResource.ArgumentOutOfRange_ListInsert);
}
if (_size == _items.Length)
{
Grow(_size + 1);
}
if (index < _size)
{
Array.Copy(_items, index, _items,
index + 1, _size - index);
}
_items[index] = item;
_size++;
_version++;
}
关键点：
1、Array.Copy：当插入位置在列表中间或开头时，需要将插入点之后的所有元素向后移动一位，以腾出空间存放新元素。
2、时间复杂度：
单次插入操作的时间复杂度为 (O(n))，其中 (n) 是列表的当前长度。
当在循环中多次调用 Insert，整体复杂度会累积。
插入过程的图解
以下用一张图示意 numbers.Insert(0, i) 的操作过程：
1、初始状态：
[1, 2, 3, 4, 5] (原始数组)`` ^ Insert(0, 10)
2、插入后：
[10, 1, 2, 3, 4, 5] (新状态)
首先会进行扩容检查，如果_size已达到_items.Length，会调用EnsureCapacity扩容。在插入过程中， Array.Copy 从索引 0 开始，将每个元素向右移动一位，最终完成插入。
复杂度分析
对于长度为 (n) 的 List，在头部插入元素的时间复杂度为 (O(n))。在一个循环中执行 (m) 次插入操作，累积复杂度为：
[ O(1) + O(2) + O(3) + \ldots + O(m) = O\left(\frac{m^2}{2}\right) ]
示例计算
假设 List<int> 的长度为 100,000，每次在头部插入数据：
第 1 次插入移动 0 个元素•第 2 次插入移动 1 个元素•第 3 次插入移动 2 个元素•...•第 100,000 次插入移动 99,999 个元素
总移动次数为：
[ T = 0 + 1 + 2 + \ldots + (100,000 - 1) = \frac{(100,000) \times (100,000 - 1)}{2} = 4,999,950,000 ]
移动了 49.9 亿次元素，这就是导致 CPU 爆高的根本原因。
解决方案
需要注意的是，LinkedList 的遍历效率不如 List，因此适用场景有限。
1、使用 List.Add + Reverse 优化
可以先用 List.Add 插入，再调用 Reverse 方法。List.Add 方法，复杂度为 (O(1))。
var numbers = new List<int>();
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
numbers.Add(orderNumber);
}
numbers.Reverse();
2、使用 LinkedList
对于频繁在头部插入的场景，可以选择 LinkedList，插入操作复杂度为 (O(1))。
var linkedNumbers = new LinkedList<int>();
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
linkedNumbers.AddFirst(i);
}
性能测试
以下是一个性能测试示例，展示了 List.Insert 和 List.Add 的性能差异：
var size = 200000;
List<object> SomeList = new List<object>();
Stopwatch sw = new Stopwatch();
// List Insert By Index without Capacity
sw.Start();
for (var i = 0; i < size; i++)
SomeList.Insert(i, String.Empty);
sw.Stop();
Console.WriteLine
(sw.Elapsed.TotalMilliseconds
+ " - List Insert By Index without Capacity");
// List Add without Capacity
SomeList = new List<object>();
sw.Reset();
sw.Start();
for (var i = 0; i < size; i++)
SomeList.Add(String.Empty);
sw.Stop();
Console.WriteLine(sw.Elapsed.TotalMilliseconds
+ " - List Add without Capacity");
测试结果表明，List.Add 的性能明显优于 List.Insert
总结
List<T> 存放的数据可能有一定量时候，要考虑的List.Insert性能问题。了解常见集合类型及其操作背后的数据结构原理，选择合适的数据结构。
List.Insert 在插入大量数据时会导致 CPU 占用率飙升，主要原因是每次插入操作都需要移动大量元素。通过使用 List.Add + Reverse 或 LinkedList，可以有效优化性能，避免 CPU 爆高。
最后
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作者：dotNet工控上位机
出处：mp.weixin.qq.com/s/z8yd2Kwo5cRwY4Tzz0EJlg
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