浅谈Java集合

List.of()最多支持多少个元素

List.of()方法在Java中没有明确的元素数量上限，它主要受限于JVM的内存大小。

List.of()方法用于创建不可变的List集合，其大小理论上受限于JVM的堆内存大小。在Java中，List的实现（如ArrayList）会有一个初始容量，但这个容量是可以动态扩展的。当向List中添加元素时，如果超出了初始容量，List会自动增长以容纳更多元素，直到达到JVM允许的最大内存限制。

具体到List.of()方法，由于它创建的是固定大小的List，所以在创建时需要提供所有元素，这些元素将被存储在内部数组中。因此，List的大小实际上取决于传入的元素数量以及每个元素所占用的内存空间。在64位JVM中，理论上可以创建非常大的List，只要不超过JVM的最大内存限制。

需要注意的是，尽管理论上List的大小可以非常大，但在实际应用中，过大的List可能会导致性能问题，因为对大List的操作（如搜索、排序等）可能需要更多的计算资源和时间。此外，过大的List也可能导致内存溢出错误，如果在内存有限的情况下尝试创建过大的List。

综上所述，List.of()方法创建的List大小主要受限于JVM的内存大小，而不是一个固定的数值。在使用时，应根据实际需求和可用内存来合理规划List的大小。

不对，是有大小限制的

List.of()方法在Java中最多支持10个参数。

List.of()方法是Java 9中引入的一个静态工厂方法，用于创建不可变的List集合。这个方法接受可变参数，但是有一个限制，即最多只能接受10个参数。这是因为该方法是使用varargs（可变参数）实现的，而Java的varargs在编译时会转换为数组，对于数组，Java提供了一个默认的限制，即数组的最大长度为 Integer.MAX_VALUE（约21亿），但实际上，由于JVM和操作系统的限制，这个最大值可能会更小。

在使用List.of()方法时，如果尝试传入超过10个参数，编译器将会报错，提示“错误：代码中的方法调用参数过多”。因此，当需要创建一个包含超过10个元素的不可变List时，可以考虑使用Arrays.asList()方法或者Collections.unmodifiableList()方法来创建。需要注意的是，这些方法也有其限制和特点，例如Arrays.asList()返回的List是固定大小的，不能添加或删除元素，但可以修改元素的值；而Collections.unmodifiableList()返回的List则是对原始List的一个不可修改的视图，如果原始List发生变化，那么不可修改的List也会随之变化。

总的来说，List.of()方法提供了一种简洁的方式来创建不可变的List集合，但它有一个参数数量的限制。在实际开发中，应根据具体需求选择合适的方法来创建List。

为什么ArrayList每次扩容不是2倍+2呢？

ArrayList的扩容策略是每次变为原来的1.5倍，而不是2倍加2。

这种设计决策是基于对性能和资源利用的综合考虑。ArrayList的扩容机制主要考虑以下几个因素：

避免频繁扩容：如果扩容的容量太小，会导致ArrayList频繁地进行扩容操作，这不仅会增加内存分配的次数，还会增加数组复制的次数，从而影响性能。
充分利用空间：如果扩容的容量太大，会导致内存空间的浪费。ArrayList需要在保持较快的增长速度和避免过度消耗内存之间找到平衡点。
保证足够的容量：ArrayList的扩容策略确保了新容量总是大于过去所有废弃的数组容量，这样可以避免因容量不足而导致的性能问题。
此外，ArrayList的扩容机制是通过位运算实现的，这种方式在计算机底层非常高效。对于偶数容量，扩容后确实是1.5倍；对于奇数容量，由于丢弃小数部分，实际增长略小于1.5倍，但仍然遵循相同的原则。

综上所述，ArrayList的扩容策略是为了在保证性能的同时，尽可能地减少内存的浪费，这是一种在实际应用中经过验证的平衡方案。

stringbuffer为什么一次扩容是2倍+2呢？

StringBuffer在扩容时，新的容量大小通常是原来的容量的两倍再加2。具体来说，当StringBuffer需要扩容时，它会通过Arrays.copyOf()方法来实现，这个方法会创建一个新的数组，其长度是原数组长度的两倍再加2。这种设计考虑了以下几个因素：

性能优化：通过增加额外的两个空间，可以减少因频繁追加操作导致的多次扩容，从而提高性能。
预留空间：额外的两个空间可以作为缓冲，为未来可能的扩展预留空间，减少后续扩容的次数。
内存分配策略：计算机内存分配通常以2的幂次方进行，这样可以提高内存的使用效率和访问速度。
综上所述，StringBuffer的扩容机制是为了在保证性能的同时，尽可能地减少内存的浪费，这是一种在实际应用中经过验证的平衡方案。