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社区首页 >专栏 >牛逼哄哄的 Java 8 Stream,性能也牛逼么?

牛逼哄哄的 Java 8 Stream,性能也牛逼么?

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江南一点雨
发布2019-11-27 00:03:23
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发布2019-11-27 00:03:23
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文章被收录于专栏:玩转JavaEE

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:

  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。集体到 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。

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:

  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。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-11-21,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 实验一 基本类型迭代
  • 实验二 对象迭代
  • 实验三 复杂对象归约
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