JDK8 Stream 數(shù)據(jù)流效率分析

Stream 是Java SE 8類庫中新增的關(guān)鍵抽象，它被定義于 java.util.stream （這個(gè)包里有若干流類型：Stream 代表對(duì)象引用流，此外還有一系列特化流，如 IntStream，LongStream，DoubleStream等 ）。

Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分Collection的操作，每個(gè)流代表一個(gè)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進(jìn)行各種運(yùn)算。集合類庫也提供了便捷的方式使我們可以以操作流的方式使用集合、數(shù)組以及其它數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；

stream 的操作種類

①中間操作

• 當(dāng)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)上了流水線后，這個(gè)過程對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的所有操作都稱為“中間操作”；
• 中間操作仍然會(huì)返回一個(gè)流對(duì)象，因此多個(gè)中間操作可以串連起來形成一個(gè)流水線；
• stream 提供了多種類型的中間操作，如 filter、distinct、map、sorted 等等；

②終端操作

• 當(dāng)所有的中間操作完成后，若要將數(shù)據(jù)從流水線上拿下來，則需要執(zhí)行終端操作；

• stream 對(duì)于終端操作，可以直接提供一個(gè)中間操作的結(jié)果，或者將結(jié)果轉(zhuǎn)換為特定的 collection、array、String 等；

stream 的特點(diǎn)

①只能遍歷一次：

數(shù)據(jù)流的從一頭獲取數(shù)據(jù)源，在流水線上依次對(duì)元素進(jìn)行操作，當(dāng)元素通過流水線，便無法再對(duì)其進(jìn)行操作，可以重新在數(shù)據(jù)源獲取一個(gè)新的數(shù)據(jù)流進(jìn)行操作；

②采用內(nèi)部迭代的方式：

對(duì)Collection進(jìn)行處理，一般會(huì)使用 Iterator 遍歷器的遍歷方式，這是一種外部迭代；

而對(duì)于處理Stream，只要申明處理方式，處理過程由流對(duì)象自行完成，這是一種內(nèi)部迭代，對(duì)于大量數(shù)據(jù)的迭代處理中，內(nèi)部迭代比外部迭代要更加高效；

stream 相對(duì)于 Collection 的優(yōu)點(diǎn)

注無存儲(chǔ)： 流并不存儲(chǔ)值；流的元素源自數(shù)據(jù)源（可能是某個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、生成函數(shù)或I/O通道等等），通過一系列計(jì)算步驟得到；

• 函數(shù)式風(fēng)格： 對(duì)流的操作會(huì)產(chǎn)生一個(gè)結(jié)果，但流的數(shù)據(jù)源不會(huì)被修改；
• 惰性求值： 多數(shù)流操作（包括過濾、映射、排序以及去重）都可以以惰性方式實(shí)現(xiàn)。這使得我們可以用一遍遍歷完成整個(gè)流水線操作，并可以用短路操作提供更高效的實(shí)現(xiàn)；
• 無需上界： 不少問題都可以被表達(dá)為無限流（infinite stream）：用戶不停地讀取流直到滿意的結(jié)果出現(xiàn)為止（比如說，枚舉 完美數(shù) 這個(gè)操作可以被表達(dá)為在所有整數(shù)上進(jìn)行過濾）；集合是有限的，但流可以表達(dá)為無線流；
• 代碼簡(jiǎn)練： 對(duì)于一些collection的迭代處理操作，使用 stream 編寫可以十分簡(jiǎn)潔，如果使用傳統(tǒng)的 collection 迭代操作，代碼可能十分啰嗦，可讀性也會(huì)比較糟糕；

stream 和 iterator 迭代的效率比較

好了，上面 stream 的優(yōu)點(diǎn)吹了那么多，stream 函數(shù)式的寫法是很舒服，那么 steam 的效率到底怎樣呢？

先說結(jié)論：

• 傳統(tǒng) iterator (for-loop) 比 stream(JDK8) 迭代性能要高，尤其在小數(shù)據(jù)量的情況下；

• 在多核情景下，對(duì)于大數(shù)據(jù)量的處理，parallel stream 可以有比 iterator 更高的迭代處理效率；

我分別對(duì)一個(gè)隨機(jī)數(shù)列 List （數(shù)量從 10 到 10000000）進(jìn)行映射、過濾、排序、規(guī)約統(tǒng)計(jì)、字符串轉(zhuǎn)化場(chǎng)景下，對(duì)使用 stream 和 iterator 實(shí)現(xiàn)的運(yùn)行效率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。

測(cè)試環(huán)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. 映射處理測(cè)試

把一個(gè)隨機(jī)數(shù)列（List）中的每一個(gè)元素自增1后，重新組裝為一個(gè)新的 List，測(cè)試的隨機(jī)數(shù)列容量從 10 - 10000000，跑10次取平均時(shí)間；

//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. 過濾處理測(cè)試

取出一個(gè)隨機(jī)數(shù)列（List）中的大于 200 的元素，并組裝為一個(gè)新的 List，測(cè)試的隨機(jī)數(shù)列容量從 10 - 10000000，跑10次取平均時(shí)間；

//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. 自然排序測(cè)試

對(duì)一個(gè)隨機(jī)數(shù)列（List）進(jìn)行自然排序，并組裝為一個(gè)新的 List，iterator 使用的是 Collections # sort API（使用歸并排序算法實(shí)現(xiàn)），測(cè)試的隨機(jī)數(shù)列容量從 10 - 10000000，跑10次取平均時(shí)間；

//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. 歸約統(tǒng)計(jì)測(cè)試

獲取一個(gè)隨機(jī)數(shù)列（List）的最大值，測(cè)試的隨機(jī)數(shù)列容量從 10 - 10000000，跑10次取平均時(shí)間；

//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. 字符串拼接測(cè)試

獲取一個(gè)隨機(jī)數(shù)列（List）各個(gè)元素使用“,”分隔的字符串，測(cè)試的隨機(jī)數(shù)列容量從 10 - 10000000，跑10次取平均時(shí)間；

//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. 混合操作測(cè)試

對(duì)一個(gè)隨機(jī)數(shù)列（List）進(jìn)行去空值，除重，映射，過濾，并組裝為一個(gè)新的 List，測(cè)試的隨機(jī)數(shù)列容量從 10 - 10000000，跑10次取平均時(shí)間；

//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));

實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié)

從以上的實(shí)驗(yàn)來看，可以總結(jié)處以下幾點(diǎn)：

• 在少低數(shù)據(jù)量的處理場(chǎng)景中（size<=1000），stream 的處理效率是不如傳統(tǒng)的 iterator 外部迭代器處理速度快的，但是實(shí)際上這些處理任務(wù)本身運(yùn)行時(shí)間都低于毫秒，這點(diǎn)效率的差距對(duì)普通業(yè)務(wù)幾乎沒有影響，反而 stream 可以使得代碼更加簡(jiǎn)潔；

• 在大數(shù)據(jù)量（szie>10000）時(shí)，stream 的處理效率會(huì)高于 iterator，特別是使用了并行流，在cpu恰好將線程分配到多個(gè)核心的條件下（當(dāng)然parallel stream 底層使用的是 JVM 的 ForkJoinPool，這東西分配線程本身就很玄學(xué)），可以達(dá)到一個(gè)很高的運(yùn)行效率，然而實(shí)際普通業(yè)務(wù)一般不會(huì)有需要迭代高于10000次的計(jì)算；

• Parallel Stream 受引 CPU 環(huán)境影響很大，當(dāng)沒分配到多個(gè)cpu核心時(shí)，加上引用 forkJoinPool 的開銷，運(yùn)行效率可能還不如普通的 Stream；

使用 Stream 的建議

• 簡(jiǎn)單的迭代邏輯，可以直接使用 iterator，對(duì)于有多步處理的迭代邏輯，可以使用 stream，損失一點(diǎn)幾乎沒有的效率，換來代碼的高可讀性是值得的；

• 單核 cpu 環(huán)境，不推薦使用 parallel stream，在多核 cpu 且有大數(shù)據(jù)量的條件下，推薦使用 paralle stream；

• stream 中含有裝箱類型，在進(jìn)行中間操作之前，最好轉(zhuǎn)成對(duì)應(yīng)的數(shù)值流，減少由于頻繁的拆箱、裝箱造成的性能損失；

審核編輯：湯梓紅