Stream Performance
已经对 Stream API 的用法鼓吹够多了,用起简洁直观,但性能到底怎么样呢?会不会有很高的性能损失?
本节我们对 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:
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 IntTest,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。
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 StringTest,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:
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。
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 ReductionTest,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。