如何理解java8 stream性能

这篇文章主要讲解了“如何理解java8 stream性能”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何理解java8 stream性能”吧！

Java 8 Stream的性能到底如何？

之前的文章中我们介绍了Java 8中Stream相关的API，我们提到Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

那么，Stream API的性能到底如何呢，代码整洁的背后是否意味着性能的损耗呢？本文我们对Stream API的性能一探究竟。

为保证测试结果真实可信，我们将JVM运行在-server模式下，测试数据在GB量级，测试机器采用常见的商用服务器，配置如下：

测试方法和测试数据

性能测试并不是容易的事，Java性能测试更费劲，因为虚拟机对性能的影响很大，JVM对性能的影响有两方面：

1. GC的影响。GC的行为是Java中很不好控制的一块，为增加确定性，我们手动指定使用CMS收集器，并使用10GB固定大小的堆内存。具体到JVM参数就是-XX:+UseConcMarkSweepGC -Xms10G -Xmx10G

2. JIT(Just-In-Time)即时编译技术。即时编译技术会将热点代码在JVM运行的过程中编译成本地代码，测试时我们会先对程序预热，触发对测试函数的即时编译。相关的JVM参数是-XX:CompileThreshold=10000。

Stream并行执行时用到ForkJoinPool.commonPool()得到的线程池，为控制并行度我们使用Linux的taskset命令指定JVM可用的核数。

测试数据由程序随机生成。为防止一次测试带来的抖动，测试4次求出平均时间作为运行时间。

实验一 基本类型迭代

测试内容：找出整型数组中的最小值。对比for循环外部迭代和Stream API内部迭代性能。

测试程序代码：

/**
 * java -server -Xms10G -Xmx10G -XX:+PrintGCDetails 
 * -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CompileThreshold=1000 lee/IntTest
 * taskset -c 0-[0,1,3,7] java ...
 * @author CarpenterLee
 */public class IntTest {public static void main(String[] args) {new IntTest().doTest();}public void doTest(){warmUp();int[] lengths = {10000, 100000, 1000000, 10000000, 100000000, 1000000000};for(int length : lengths){System.out.println(String.format("---array length: %d---", length));int[] arr = new int[length];randomInt(arr);int times = 4;int min1 = 1;int min2 = 2;int min3 = 3;long startTime;startTime = System.nanoTime();for(int i=0; i<times; i++){min1 = minIntFor(arr);}TimeUtil.outTimeUs(startTime, "minIntFor time:", times);startTime = System.nanoTime();for(int i=0; i<times; i++){min2 = minIntStream(arr);}TimeUtil.outTimeUs(startTime, "minIntStream time:", times);startTime = System.nanoTime();for(int i=0; i<times; i++){min3 = minIntParallelStream(arr);}TimeUtil.outTimeUs(startTime, "minIntParallelStream time:", times);System.out.println(min1==min2 && min2==min3);}}private void warmUp(){int[] arr = new int[100];randomInt(arr);for(int i=0; i<20000; i++){//          minIntFor(arr);minIntStream(arr);minIntParallelStream(arr);}}private int minIntFor(int[] arr){int min = Integer.MAX_VALUE;for(int i=0; i<arr.length; i++){if(arr[i]<min)min = arr[i];}return min;}private int minIntStream(int[] arr){return Arrays.stream(arr).min().getAsInt();}private int minIntParallelStream(int[] arr){return Arrays.stream(arr).parallel().min().getAsInt();}private void randomInt(int[] arr){Random r = new Random();for(int i=0; i<arr.length; i++){arr[i] = r.nextInt();}}}

测试结果如下图：

图中展示的是for循环外部迭代耗时为基准的时间比值。分析如下：

1. 对于基本类型Stream串行迭代的性能开销明显高于外部迭代开销（两倍）；

2. Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。

并行迭代性能跟可利用的核数有关，上图中的并行迭代使用了全部12个核，为考察使用核数对性能的影响，我们专门测试了不同核数下的Stream并行迭代效果：

分析，对于基本类型：

1. 使用Stream并行API在单核情况下性能很差，比Stream串行API的性能还差；

2. 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，比使用for循环外部迭代的性能还好。

以上两个测试说明，对于基本类型的简单迭代，Stream串行迭代性能更差，但多核情况下Stream迭代时性能较好。

实验二 对象迭代

再来看对象的迭代效果。

测试内容：找出字符串列表中最小的元素（自然顺序），对比for循环外部迭代和Stream API内部迭代性能。

测试程序代码：

/**
 * java -server -Xms10G -Xmx10G -XX:+PrintGCDetails 
 * -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CompileThreshold=1000 lee/StringTest
 * taskset -c 0-[0,1,3,7] java ...
 * @author CarpenterLee
 */public class StringTest {public static void main(String[] args) {new StringTest().doTest();}public void doTest(){warmUp();int[] lengths = {10000, 100000, 1000000, 10000000, 20000000, 40000000};for(int length : lengths){System.out.println(String.format("---List length: %d---", length));ArrayList<String> list = randomStringList(length);int times = 4;String min1 = "1";String min2 = "2";String min3 = "3";long startTime;startTime = System.nanoTime();for(int i=0; i<times; i++){min1 = minStringForLoop(list);}TimeUtil.outTimeUs(startTime, "minStringForLoop time:", times);startTime = System.nanoTime();for(int i=0; i<times; i++){min2 = minStringStream(list);}TimeUtil.outTimeUs(startTime, "minStringStream time:", times);startTime = System.nanoTime();for(int i=0; i<times; i++){min3 = minStringParallelStream(list);   }TimeUtil.outTimeUs(startTime, "minStringParallelStream time:", times);System.out.println(min1.equals(min2) && min2.equals(min3));//          System.out.println(min1);}}private void warmUp(){ArrayList<String> list = randomStringList(10);for(int i=0; i<20000; i++){minStringForLoop(list);minStringStream(list);minStringParallelStream(list);}}private String minStringForLoop(ArrayList<String> list){String minStr = null;boolean first = true;for(String str : list){if(first){first = false;minStr = str;}if(minStr.compareTo(str)>0){minStr = str;}}return minStr;}private String minStringStream(ArrayList<String> list){return list.stream().min(String::compareTo).get();}private String minStringParallelStream(ArrayList<String> list){return list.stream().parallel().min(String::compareTo).get();}private ArrayList<String> randomStringList(int listLength){ArrayList<String> list = new ArrayList<>(listLength);Random rand = new Random();int strLength = 10;StringBuilder buf = new StringBuilder(strLength);for(int i=0; i<listLength; i++){buf.delete(0, buf.length());for(int j=0; j<strLength; j++){buf.append((char)('a'+rand.nextInt(26)));}list.add(buf.toString());}return list;}}

测试结果如下图：

结果分析如下：

1. 对于对象类型Stream串行迭代的性能开销仍然高于外部迭代开销（1.5倍），但差距没有基本类型那么大。

2. Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。

再来单独考察Stream并行迭代效果：

分析，对于对象类型：

1. 使用Stream并行API在单核情况下性能比for循环外部迭代差；

2. 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。

以上两个测试说明，对于对象类型的简单迭代，Stream串行迭代性能更差，但多核情况下Stream迭代时性能较好。

实验三 复杂对象归约

从实验一、二的结果来看，Stream串行执行的效果都比外部迭代差（很多），是不是说明Stream真的不行了？先别下结论，我们再来考察一下更复杂的操作。

测试内容：给定订单列表，统计每个用户的总交易额。对比使用外部迭代手动实现和Stream API之间的性能。

我们将订单简化为<userName, price, timeStamp>构成的元组，并用Order对象来表示。

测试程序代码：

/**
 * java -server -Xms10G -Xmx10G -XX:+PrintGCDetails 
 * -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CompileThreshold=1000 lee/ReductionTest
 * taskset -c 0-[0,1,3,7] java ...
 * @author CarpenterLee
 */public class ReductionTest {public static void main(String[] args) {new ReductionTest().doTest();}public void doTest(){warmUp();int[] lengths = {10000, 100000, 1000000, 10000000, 20000000, 40000000};for(int length : lengths){System.out.println(String.format("---orders length: %d---", length));List<Order> orders = Order.genOrders(length);int times = 4;Map<String, Double> map1 = null;Map<String, Double> map2 = null;Map<String, Double> map3 = null;long startTime;startTime = System.nanoTime();for(int i=0; i<times; i++){map1 = sumOrderForLoop(orders);}TimeUtil.outTimeUs(startTime, "sumOrderForLoop time:", times);startTime = System.nanoTime();for(int i=0; i<times; i++){map2 = sumOrderStream(orders);}TimeUtil.outTimeUs(startTime, "sumOrderStream time:", times);startTime = System.nanoTime();for(int i=0; i<times; i++){map3 = sumOrderParallelStream(orders);  }TimeUtil.outTimeUs(startTime, "sumOrderParallelStream time:", times);System.out.println("users=" + map3.size());}}private void warmUp(){List<Order> orders = Order.genOrders(10);for(int i=0; i<20000; i++){sumOrderForLoop(orders);sumOrderStream(orders);sumOrderParallelStream(orders);}}private Map<String, Double> sumOrderForLoop(List<Order> orders){Map<String, Double> map = new HashMap<>();for(Order od : orders){String userName = od.getUserName();Double v; if((v=map.get(userName)) != null){map.put(userName, v+od.getPrice());}else{map.put(userName, od.getPrice());}}return map;}private Map<String, Double> sumOrderStream(List<Order> orders){return orders.stream().collect(Collectors.groupingBy(Order::getUserName, Collectors.summingDouble(Order::getPrice)));}private Map<String, Double> sumOrderParallelStream(List<Order> orders){return orders.parallelStream().collect(Collectors.groupingBy(Order::getUserName, Collectors.summingDouble(Order::getPrice)));}}class Order{private String userName;private double price;private long timestamp;public Order(String userName, double price, long timestamp) {this.userName = userName;this.price = price;this.timestamp = timestamp;}public String getUserName() {return userName;}public double getPrice() {return price;}public long getTimestamp() {return timestamp;}public static List<Order> genOrders(int listLength){ArrayList<Order> list = new ArrayList<>(listLength);Random rand = new Random();int users = listLength/200;// 200 orders per userusers = users==0 ? listLength : users;ArrayList<String> userNames = new ArrayList<>(users);for(int i=0; i<users; i++){userNames.add(UUID.randomUUID().toString());}for(int i=0; i<listLength; i++){double price = rand.nextInt(1000);String userName = userNames.get(rand.nextInt(users));list.add(new Order(userName, price, System.nanoTime()));}return list;}@Overridepublic String toString(){return userName + "::" + price;}}

测试结果如下图：

分析，对于复杂的归约操作：

1. Stream API的性能普遍好于外部手动迭代，并行Stream效果更佳；

再来考察并行度对并行效果的影响，测试结果如下：

分析，对于复杂的归约操作：

1. 使用Stream并行归约在单核情况下性能比串行归约以及手动归约都要差，简单说就是最差的；

2. 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。

以上两个实验说明，对于复杂的归约操作，Stream串行归约效果好于手动归约，在多核情况下，并行归约效果更佳。我们有理由相信，对于其他复杂的操作，Stream API也能表现出相似的性能表现。

结论

上述三个实验的结果可以总结如下：

1. 对于简单操作，比如最简单的遍历，Stream串行API性能明显差于显示迭代，但并行的Stream API能够发挥多核特性。

2. 对于复杂操作，Stream串行API性能可以和手动实现的效果匹敌，在并行执行时Stream API效果远超手动实现。

所以，如果出于性能考虑，1. 对于简单操作推荐使用外部迭代手动实现，2. 对于复杂操作，推荐使用Stream API， 3. 在多核情况下，推荐使用并行Stream API来发挥多核优势，4.单核情况下不建议使用并行Stream API。

如果出于代码简洁性考虑，使用Stream API能够写出更短的代码。即使是从性能方面说，尽可能的使用Stream API也另外一个优势，那就是只要Java Stream类库做了升级优化，代码不用做任何修改就能享受到升级带来的好处。

感谢各位的阅读，以上就是“如何理解java8 stream性能”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何理解java8 stream性能这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！