Java8的StreamAPI性能分析

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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：

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。具体到 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：

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。

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：

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：

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。

感谢各位的阅读，以上就是“Java8的Stream API性能分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Java8的Stream API性能分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！