来源:https://dwz.cn/pSW0u0Qr(后台回复 2TB 获取超2TB Java 学习资源)
Java8 的 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:
OS | CentOS 6.7 x86_64 |
---|---|
CPU | Intel Xeon X5675, 12M Cache 3.06 GHz, 6 Cores 12 Threads |
内存 | 96GB |
JDK | java version 1.8.0_91, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM |
测试所用代码在这里:
测试结果汇总:
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:
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。
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:
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:
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。
再来看对象的迭代效果。
对 Stream 不熟悉的,可以关注微信公众号:江南一点雨,在后台回复:java8。
测试结果如下图:
结果分析如下:
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。
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。
<userName,price,timeStamp>
构成的元组,并用 Order 对象来表示。测试程序 ReductionTest:https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/StreamBenchmark/src/lee/ReductionTest.java测试结果如下图:
分析,对于复杂的归约操作:
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:
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。
上述三个实验的结果可以总结如下:
所以,如果出于性能考虑:
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。