JDK8 Stream数据流效率分析

JDK8 Stream 数据流效率分析

Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象，它被定义于 java.util.stream （这个包里有若干流类型：Stream 代表对象引用流，此外还有一系列特化流，如 IntStream，LongStream，DoubleStream等 ）。

Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分Collection的操作，每个流代表一个值序列，流提供一系列常用的聚集操作，可以便捷的在它上面进行各种运算。集合类库也提供了便捷的方式使我们可以以操作流的方式使用集合、数组以及其它数据结构；

stream 的操作种类

①中间操作

• 当数据源中的数据上了流水线后，这个过程对数据进行的所有操作都称为“中间操作”；
• 中间操作仍然会返回一个流对象，因此多个中间操作可以串连起来形成一个流水线；
• stream 提供了多种类型的中间操作，如 filter、distinct、map、sorted 等等；

②终端操作

• 当所有的中间操作完成后，若要将数据从流水线上拿下来，则需要执行终端操作；

• stream 对于终端操作，可以直接提供一个中间操作的结果，或者将结果转换为特定的 collection、array、String 等；

stream 的特点

①只能遍历一次：

数据流的从一头获取数据源，在流水线上依次对元素进行操作，当元素通过流水线，便无法再对其进行操作，可以重新在数据源获取一个新的数据流进行操作；

②采用内部迭代的方式：

对Collection进行处理，一般会使用 Iterator 遍历器的遍历方式，这是一种外部迭代；

而对于处理Stream，只要申明处理方式，处理过程由流对象自行完成，这是一种内部迭代，对于大量数据的迭代处理中，内部迭代比外部迭代要更加高效；

stream 相对于 Collection 的优点

注无存储： 流并不存储值；流的元素源自数据源（可能是某个数据结构、生成函数或I/O通道等等），通过一系列计算步骤得到；

• 函数式风格： 对流的操作会产生一个结果，但流的数据源不会被修改；
• 惰性求值： 多数流操作（包括过滤、映射、排序以及去重）都可以以惰性方式实现。这使得我们可以用一遍遍历完成整个流水线操作，并可以用短路操作提供更高效的实现；
• 无需上界： 不少问题都可以被表达为无限流（infinite stream）：用户不停地读取流直到满意的结果出现为止（比如说，枚举 完美数 这个操作可以被表达为在所有整数上进行过滤）；集合是有限的，但流可以表达为无线流；
• 代码简练： 对于一些collection的迭代处理操作，使用 stream 编写可以十分简洁，如果使用传统的 collection 迭代操作，代码可能十分啰嗦，可读性也会比较糟糕；

stream 和 iterator 迭代的效率比较

好了，上面 stream 的优点吹了那么多，stream 函数式的写法是很舒服，那么 steam 的效率到底怎样呢？

先说结论：

• 传统 iterator (for-loop) 比 stream(JDK8) 迭代性能要高，尤其在小数据量的情况下；

• 在多核情景下，对于大数据量的处理，parallel stream 可以有比 iterator 更高的迭代处理效率；

我分别对一个随机数列 List （数量从 10 到 10000000）进行映射、过滤、排序、规约统计、字符串转化场景下，对使用 stream 和 iterator 实现的运行效率进行了统计。

测试环境如下：

System：Ubuntu 16.04 xenial

CPU：Intel Core i7-8550U

RAM：16GB

JDK version：1.8.0_151

JVM：HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode)

JVMSettings:

-Xms1024m

-Xmx6144m

-XX:MaxMetaspaceSize=512m

-XX:ReservedCodeCacheSize=1024m

-XX:+UseConcMarkSweepGC

-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=100

1. 映射处理测试

把一个随机数列（List）中的每一个元素自增1后，重新组装为一个新的 List，测试的随机数列容量从 10 - 10000000，跑10次取平均时间；

//stream
Listresult=list.stream()
.mapToInt(x->x)
.map(x->++x)
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//iterator
Listresult=newArrayList<>();
for(Integere:list){
result.add(++e);
}
//parallelstream
Listresult=list.parallelStream()
.mapToInt(x->x)
.map(x->++x)
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

2. 过滤处理测试

取出一个随机数列（List）中的大于 200 的元素，并组装为一个新的 List，测试的随机数列容量从 10 - 10000000，跑10次取平均时间；

//stream
Listresult=list.stream()
.mapToInt(x->x)
.filter(x->x>200)
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//iterator
Listresult=newArrayList<>(list.size());
for(Integere:list){
if(e>200){
result.add(e);
}
}
//parallelstream
Listresult=list.parallelStream()
.mapToInt(x->x)
.filter(x->x>200)
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

3. 自然排序测试

对一个随机数列（List）进行自然排序，并组装为一个新的 List，iterator 使用的是 Collections # sort API（使用归并排序算法实现），测试的随机数列容量从 10 - 10000000，跑10次取平均时间；

//stream
Listresult=list.stream()
.mapToInt(x->x)
.sorted()
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//iterator
Listresult=newArrayList<>(list);
Collections.sort(result);
//parallelstream
Listresult=list.parallelStream()
.mapToInt(x->x)
.sorted()
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

4. 归约统计测试

获取一个随机数列（List）的最大值，测试的随机数列容量从 10 - 10000000，跑10次取平均时间；

//stream
intmax=list.stream()
.mapToInt(x->x)
.max()
.getAsInt();
//iterator
intmax=-1;
for(Integere:list){
if(e>max){
max=e;
}
}
//parallelstream
intmax=list.parallelStream()
.mapToInt(x->x)
.max()
.getAsInt();

5. 字符串拼接测试

获取一个随机数列（List）各个元素使用“,”分隔的字符串，测试的随机数列容量从 10 - 10000000，跑10次取平均时间；

//stream
Stringresult=list.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.joining(","));
//iterator
StringBuilderbuilder=newStringBuilder();
for(Integere:list){
builder.append(e).append(",");
}
Stringresult=builder.length()==0?"":builder.substring(0,builder.length()-1);
//parallelstream
Stringresult=list.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.joining(","));

6. 混合操作测试

对一个随机数列（List）进行去空值，除重，映射，过滤，并组装为一个新的 List，测试的随机数列容量从 10 - 10000000，跑10次取平均时间；

//stream
Listresult=list.stream()
.filter(Objects::nonNull)
.mapToInt(x->x+1)
.filter(x->x>200)
.distinct()
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//iterator
HashSetset=newHashSet<>(list.size());
for(Integere:list){
if(e!=null&&e>200){
set.add(e+1);
}
}
Listresult=newArrayList<>(set);
//parallelstream
Listresult=list.parallelStream()
.filter(Objects::nonNull)
.mapToInt(x->x+1)
.filter(x->x>200)
.distinct()
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

实验结果总结

从以上的实验来看，可以总结处以下几点：

• 在少低数据量的处理场景中（size<=1000），stream 的处理效率是不如传统的 iterator 外部迭代器处理速度快的，但是实际上这些处理任务本身运行时间都低于毫秒，这点效率的差距对普通业务几乎没有影响，反而 stream 可以使得代码更加简洁；

• 在大数据量（szie>10000）时，stream 的处理效率会高于 iterator，特别是使用了并行流，在cpu恰好将线程分配到多个核心的条件下（当然parallel stream 底层使用的是 JVM 的 ForkJoinPool，这东西分配线程本身就很玄学），可以达到一个很高的运行效率，然而实际普通业务一般不会有需要迭代高于10000次的计算；

• Parallel Stream 受引 CPU 环境影响很大，当没分配到多个cpu核心时，加上引用 forkJoinPool 的开销，运行效率可能还不如普通的 Stream；

使用 Stream 的建议

• 简单的迭代逻辑，可以直接使用 iterator，对于有多步处理的迭代逻辑，可以使用 stream，损失一点几乎没有的效率，换来代码的高可读性是值得的；

• 单核 cpu 环境，不推荐使用 parallel stream，在多核 cpu 且有大数据量的条件下，推荐使用 paralle stream；

• stream 中含有装箱类型，在进行中间操作之前，最好转成对应的数值流，减少由于频繁的拆箱、装箱造成的性能损失；

审核编辑：汤梓红