Java8 中用法优雅的 Stream,性能也"优雅"吗?

Java8的Stream API可以极大提高Java程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。那么,Stream API的性能到底如何呢,代码整洁的背后是否意味着性能的损耗呢?本文对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 机器采用常见的商用服务器,配置如下:

OS CentOS 6.7 x86_64
CPU Intel Xeon X5675, 12M Cache 3.06 GHz, 6 Cores 12 Threads
内存 96GB
JDK java version 1.8.0_91, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM

测试所用代码在这里

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

测试结果汇总

https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/Stream_performance.xlsx

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。集体到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

https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/StreamBenchmark/src/lee/IntTest.java

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

https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/StreamBenchmark/src/lee/StringTest.java

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 <userName,price,timeStamp> 构成的元组,并用 Order 对象来表示。测试程序ReductionTest

https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/StreamBenchmark/src/lee/ReductionTest.java

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。

结论

上述三个实验的结果可以总结如下:

1、对于简单操作,比如最简单的遍历,Stream串行API性能明显差于显示迭代,但并行的Stream API能够发挥多核特性。

2、对于复杂操作,Stream串行API性能可以和手动实现的效果匹敌,在并行执行时Stream API效果远超手动实现。

所以,如果出于性能考虑

1、对于简单操作推荐使用外部迭代手动实现

2、对于复杂操作,推荐使用Stream API

3、在多核情况下,推荐使用并行Stream API来发挥多核优势,

4、单核情况下不建议使用并行Stream API。

如果出于代码简洁性考虑,使用Stream API能够写出更短的代码。即使是从性能方面说,尽可能的使用Stream API也另外一个优势,那就是只要Java Stream类库做了升级优化,代码不用做任何修改就能享受到升级带来的好处。

测试所用代码在这里

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

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作者:CarpenterLee
来源:https://dwz.cn/pSW0u0Qr
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