一探究竟Java 8的Stream API性能

一探究竟Java 8的Stream API性能

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

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

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。

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：

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）；

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：

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；

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 StringTest，测试结果如下图：

结果分析如下：

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。

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：

使用 Stream 并行 API 在单核情况下性能比 for 循环外部迭代差；

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：

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：

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；

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：

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。

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，

对于简单操作推荐使用外部迭代手动实现，

对于复杂操作，推荐使用 Stream API，

在多核情况下，推荐使用并行 Stream API 来发挥多核优势，

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。

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