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<T> 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；

这一部分详细的说明可以参见：JDK8 Stream 详细使用

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

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，测试代码基准测试代码链接

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)

JVM Settings:

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






//stream





List<Integer> result = list.stream()





.mapToInt(x -> x)





.map(x -> ++x)





.boxed()





.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));





//iterator





List<Integer> result = new ArrayList<>();





for(Integer e : list){





    result.add(++e);





}





//parallel stream





List<Integer> result = 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<Integer>）中的大于 200 的元素，并组装为一个新的 List<Integer>，测试的随机数列容量从 10 - 10000000，跑10次取平均时间；






//stream





List<Integer> result = list.stream()





.mapToInt(x -> x)





.filter(x -> x > 200)





.boxed()





.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));





//iterator





List<Integer> result = new ArrayList<>(list.size());





for(Integer e : list){





    if(e > 200){





        result.add(e);





    }





}





//parallel stream





List<Integer> result = 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<Integer>）进行自然排序，并组装为一个新的 List<Integer>，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





List<Integer> result = list.stream()





.mapToInt(x->x)





.sorted()





.boxed()





.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));





//iterator





List<Integer> result = new ArrayList<>(list);





Collections.sort(result);





//parallel stream





List<Integer> result = 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<Integer>）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





int max = list.stream()





.mapToInt(x -> x)





.max()





.getAsInt();





//iterator





int max = -1;





for(Integer e : list){





    if(e > max){





        max = e;





    }





}





//parallel stream





int max = list.parallelStream()





.mapToInt(x -> x)





.max()





.getAsInt();

5. 字符串拼接测试

获取一个随机数列（List<Integer>）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





String result = list.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.joining(","));





//iterator





StringBuilder builder = new StringBuilder();





for(Integer e : list){





    builder.append(e).append(",");





}





String result = builder.length() == 0 ? "" : builder.substring(0,builder.length() - 1);





//parallel stream





String result = list.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.joining(","));

6. 混合操作测试

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






//stream





List<Integer> result = list.stream()





.filter(Objects::nonNull)





.mapToInt(x -> x + 1)





.filter(x -> x > 200)





.distinct()





.boxed()





.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));





//iterator





HashSet<Integer> set  = new HashSet<>(list.size());





for(Integer e : list){





    if(e != null && e > 200){





        set.add(e + 1);





    }





}





List<Integer> result = new ArrayList<>(set);





//parallel stream





List<Integer> result = 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；

原文地址：https://blog.csdn.net/Al_assad/article/details/82356606