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Java8 的 Stream API 的确牛X，但性能究竟如何呢？

武哥聊编程 · 公众号 · · 2020-02-04 09:30

正文

作者： Carpenter Lee

github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals

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：

测试所用代码在这里，测试结果汇总.

https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/tree/master/perf/StreamBenchmark/src/lee

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：

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
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：

perf_Stream_min_int

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：

perf_Stream_min_int_par

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：

perf_Stream_min_String

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：

perf_Stream_min_String_par

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：

perf_Stream_reduction

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：

perf_Stream_reduction_par

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：

Java8 的 Stream API 的确牛X，但性能究竟如何呢？

正文

Stream Performance

测试方法和测试数据

实验一 基本类型迭代

实验二 对象迭代

实验三 复杂对象归约

结论

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实验一基本类型迭代

实验二对象迭代

实验三复杂对象归约