336. Java Stream API - 理解 Data Locality：为何你的数组比链表快得多？

336. Java Stream API - 理解 Data Locality：为何你的数组比链表快得多？

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🎯 什么是数据局部性（Data Locality）？

简单来说，数据局部性好 = CPU 取数据快，性能高！

🧠 类比一下：

想象你在家办公，把需要的文件都放在办公桌上（这就是“Cache”）；如果每次都要从仓库里走过去拿一个文件（这是“Main Memory”），那效率就惨不忍睹。

Cache hit = 文件就在手边 Cache miss = 得跑去仓库找

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🔧 为什么会发生 Cache Miss？

当 CPU 要读取一个数据时，流程如下：

1. 先查缓存（Cache）：在就用，快！
2. 不在就去主内存拿（Main Memory）：慢！很慢！

而且数据是按“缓存行”（cache line）传输的：

• 每次传输 一整行（通常是 64 字节）
• 也就是说，即使你只要一个 int，也会一起带上它“邻居”的值（如果它们是挨着的）

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📌 示例一：数组（int[]）——数据局部性极佳 ✅

int[] arr = new int[1_000_000];
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    arr[i]++;
}

• 一个 int 占 4 字节，64 字节的缓存行可容纳 16 个 int
• 即使第一次读取是 Cache Miss，后续 15 个值已经一并加载
• 这叫 优良的数据局部性：访问数据几乎总是命中缓存！

🔋 性能最佳，几乎没有指针跳转（pointer chasing）！

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📌 示例二：装箱类型数组（Integer[]）——局部性变差 ⚠️

Integer[] arr = new Integer[1_000_000];
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    arr[i] = i;
}

• Integer[] 实际上是一个引用数组，每个元素指向一个对象
• 即使引用是连续的，对象内容不一定连续
• 所以每次 arr[i] 实际是两步走：
  1. 读取指针地址（可能命中）
  2. 根据地址去内存查找真正的 Integer 值（很可能 Cache Miss）

🚫 频繁指针跳转（pointer chasing），效率大打折扣

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📌 示例三：链表（LinkedList）——数据局部性极差 ❌

List<Integer> list = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
    list.add(i);
}

for (int val : list) {
    // 迭代访问每个元素
}

• 每个 Node 是一个独立对象，包含：
  • 指向下一个节点的指针
  • 包含的 Integer 值
• 每次迭代都要：
  1. 加载节点对象（Cache Miss）
  2. 再跳到 Integer 对象（Cache Miss again）

😵‍💫 一个元素 = 两次指针追踪（pointer chasing）

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🔎 表格总结：三种结构的数据局部性对比

数据结构	局部性	指针追踪	性能期望
int[]	✅ 优秀	❌ 无	🚀 极快
Integer[]	⚠️ 一般	✅ 有	🐢 较慢
LinkedList<Integer>	❌ 差	✅✅ 很多	🐌 非常慢

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🔥 提升建议：避免 Pointer Chasing 的策略

1. 优先使用原始类型数组（如 int[] 而不是 Integer[]）
2. 避免频繁使用链表进行计算型遍历
3. 只在插入/删除频繁，且不关心遍历性能时考虑使用链表
4. 对大数据计算场景，尽量选择 内存布局连续 的结构

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🧠 术语解释：什么是 Pointer Chasing？

指为了访问一个数据，需要先访问一个指针，再通过指针跳转到目标位置。

💣 在现代 CPU 中，指针追踪会导致频繁 Cache Miss，成为性能杀手！

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📦 总结口诀

原始数组排排坐，缓存命中效率高； 装箱类型指东跑，链表结构最苦恼； 要快？别追指针跑，数据连续最重要！