iterate使用了parallel() 反而消耗了更多的时间

最新推荐文章于 2025-09-13 09:06:35 发布

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#java

本文通过一个具体的案例对比了Java中使用并行流和平行流进行数据处理的性能差异，并探讨了导致性能变化的原因，提供了改进方案。

直接上代码：

              //组装实体类
		Trader raoul = new Trader("Raoul", "Cambridge");
		List<Transaction> transactions = new ArrayList<Transaction>();
		for (int j = 0; j < 100000; j++) {
			Transaction t = new Transaction(raoul,2100,j);
			transactions.add(t);
		}
		//开始对比
		long l1 = System.currentTimeMillis();
		int i = transactions.stream()
		.parallel()
		.collect(Collectors.summingInt(Transaction::getValue));
		System.out.println("使用了并行：计算结果："+i +",所用时间  "+(System.currentTimeMillis()-l1));
		
		long l2 = System.currentTimeMillis();
		int dd = transactions.stream()
		.collect(Collectors.summingInt(Transaction::getValue));
		System.out.println("未使用了并行：计算结果："+dd +",所用时间  "+(System.currentTimeMillis()-l2));

　结果：

使用了并行：计算结果：704982704,所用时间  127
未使用了并行：计算结果：704982704,所用时间  13

　使用了parallel() 反而消耗了更多的时间

原因：

 iterate生成的是装箱的对象，必须拆箱成数字才能求和；
 我们很难把iterate分成多个独立块来并行执行。

可以利用的解决方法：

留意装箱。自动装箱和拆箱操作会大大降低性能。Java 8中有原始类型流（IntStream、LongStream、DoubleStream）来避免这种操作，但凡有可能都应该用这些流。

 LongStream.rangeClosed会生成数字范围，很容易拆分为独立的小块。例如，范围1~20可分为1~5、6~10、11~15和16~20。

流的数据源和可分解性
源　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　可分解性
ArrayList 　　　　　　　　　　　　　　　　　　极佳
LinkedList 　　　　　　　　　　　　　　　　　　差
IntStream.range　　　　　　　　　　　　　　　极佳
Stream.iterate　　　　　　　　　　　　　　　　差
HashSet　　　　　　　　　　　　　　　　　　好
TreeSet 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　好

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