JDK 8 Stream 数据流效率怎么样？
JDK 8 Stream 数据流效率怎么样？
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Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象，它被定义于 java.util.stream （这个包里有若干流类型：Stream<T> 代表对象引用流，此外还有一系列特化流，如 IntStream，LongStream，DoubleStream等。
Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分Collection的操作，每个流代表一个值序列，流提供一系列常用的聚集操作，可以便捷的在它上面进行各种运算。集合类库也提供了便捷的方式使我们可以以操作流的方式使用集合、数组以及其它数据结构；
stream 的操作种类
①中间操作
- 当数据源中的数据上了流水线后，这个过程对数据进行的所有操作都称为“中间操作”；
- 中间操作仍然会返回一个流对象，因此多个中间操作可以串连起来形成一个流水线；
- stream 提供了多种类型的中间操作，如 filter、distinct、map、sorted 等等；
②终端操作
- 当所有的中间操作完成后，若要将数据从流水线上拿下来，则需要执行终端操作；
- stream 对于终端操作，可以直接提供一个中间操作的结果，或者将结果转换为特定的 collection、array、String 等；
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能。 项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
stream 的特点
①只能遍历一次：
数据流的从一头获取数据源，在流水线上依次对元素进行操作，当元素通过流水线，便无法再对其进行操作，可以重新在数据源获取一个新的数据流进行操作；
②采用内部迭代的方式：
对Collection进行处理，一般会使用 Iterator 遍历器的遍历方式，这是一种外部迭代；
而对于处理Stream，只要申明处理方式，处理过程由流对象自行完成，这是一种内部迭代，对于大量数据的迭代处理中，内部迭代比外部迭代要更加高效；
基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。核心技术栈，是 Spring Boot + Dubbo 。未来，会重构成 Spring Cloud Alibaba 。 项目地址：https://github.com/YunaiV/onemall
stream 相对于 Collection 的优点
- 无存储： 流并不存储值；流的元素源自数据源（可能是某个数据结构、生成函数或I/O通道等等），通过一系列计算步骤得到；
- 函数式风格： 对流的操作会产生一个结果，但流的数据源不会被修改；
- 惰性求值： 多数流操作（包括过滤、映射、排序以及去重）都可以以惰性方式实现。这使得我们可以用一遍遍历完成整个流水线操作，并可以用短路操作提供更高效的实现；
- 无需上界： 不少问题都可以被表达为无限流（infinite stream）：用户不停地读取流直到满意的结果出现为止（比如说，枚举 完美数 这个操作可以被表达为在所有整数上进行过滤）；集合是有限的，但流可以表达为无线流；
- 代码简练： 对于一些collection的迭代处理操作，使用 stream 编写可以十分简洁，如果使用传统的 collection 迭代操作，代码可能十分啰嗦，可读性也会比较糟糕；
stream 和 iterator 迭代的效率比较
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(TM) 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode)
JVM Settings:
-Xms1024m
-Xmx6144m
-XX:MaxMetaspaceSize=512m
-XX:ReservedCodeCacheSize=1024m
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=1001. 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<Integer> result = list.stream()
.mapToInt(x -> x)
.map(x -> ++x)
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//iterator
List<Integer> result = new ArrayList<>();
for(Integer e : list){
result.add(++e);
}
//parallel stream
List<Integer> 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<Integer> result = list.stream()
.mapToInt(x -> x)
.filter(x -> x > 200)
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//iterator
List<Integer> result = new ArrayList<>(list.size());
for(Integer e : list){
if(e > 200){
result.add(e);
}
}
//parallel stream
List<Integer> 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<Integer> result = list.stream()
.mapToInt(x->x)
.sorted()
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//iterator
List<Integer> result = new ArrayList<>(list);
Collections.sort(result);
//parallel stream
List<Integer> 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<Integer> result = list.stream()
.filter(Objects::nonNull)
.mapToInt(x -> x + 1)
.filter(x -> x > 200)
.distinct()
.boxed()
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
//iterator
HashSet<Integer> set = new HashSet<>(list.size());
for(Integer e : list){
if(e != null && e > 200){
set.add(e + 1);
}
}
List<Integer> result = new ArrayList<>(set);
//parallel stream
List<Integer> 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；
- stream 中含有装箱类型，在进行中间操作之前，最好转成对应的数值流，减少由于频繁的拆箱、装箱造成的性能损失；
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