Java8 Stream 数据流，大数据量下的性能效率怎么样？

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™ 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 result = list.stream()

.mapToInt(x -> x)

.map(x -> ++x)

.boxed()

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

//iterator

List result = new ArrayList<>();

for(Integer e : list){

result.add(++e);

}

//parallel stream

List 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 result = list.stream()

.mapToInt(x -> x)

.filter(x -> x > 200)

.boxed()

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

//iterator

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

for(Integer e : list){

if(e > 200){

result.add(e);

}

}

//parallel stream

List 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 result = list.stream()

.mapToInt(x->x)

.sorted()

.boxed()

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

//iterator

List result = new ArrayList<>(list);

Collections.sort(result);

//parallel stream

List 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 result = list.stream()

.filter(Objects::nonNull)

.mapToInt(x -> x + 1)

.filter(x -> x > 200)

.distinct()

.boxed()

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

//iterator

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

for(Integer e : list){

if(e != null && e > 200){

set.add(e + 1);

}

}

List result = new ArrayList<>(set);

//parallel stream

List 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；