Java 8 的 Stream API 这么牛X，性能如何呢？ _Java

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：

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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：

文章插图

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：

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：

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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：

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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：

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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<userName,price,timeStamp>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：