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java理論基礎(chǔ)Stream性能論證測(cè)試示例

 更新時(shí)間:2022年03月16日 11:57:31   作者:字母哥哥  
這篇文章主要為大家介紹了java理論基礎(chǔ)Stream性能論證的測(cè)試示例解析,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步

一、粉絲的反饋

問(wèn):stream比f(wàn)or循環(huán)慢5倍,用這個(gè)是為了啥? 答:互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)新聞泛濫的時(shí)代,三人成虎,以假亂真的事情時(shí)候發(fā)生。作為一個(gè)技術(shù)開(kāi)發(fā)者,要自己去動(dòng)手去做,不要人云亦云。

的確,這位粉絲說(shuō)的這篇文章我也看過(guò),我就不貼地址了,也沒(méi)必要給他帶流量。怎么說(shuō)呢?就是一個(gè)不懂得測(cè)試的、不入流開(kāi)發(fā)工程師做的性能測(cè)試,給出了一個(gè)危言聳聽(tīng)的結(jié)論。

二、所有性能測(cè)試結(jié)論都是片面的

性能測(cè)試是必要的,但針對(duì)性能測(cè)試的結(jié)果,永遠(yuǎn)要持懷疑態(tài)度。為什么這么說(shuō)?

  • 性能測(cè)試脫離業(yè)務(wù)場(chǎng)景就是片面的性能測(cè)試。你能覆蓋所有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景么?
  • 性能測(cè)試脫離硬件環(huán)境就是片面的性能測(cè)試。你能覆蓋所有的硬件環(huán)境么?
  • 性能測(cè)試脫離開(kāi)發(fā)人員的知識(shí)面就是片面的性能測(cè)試。你能覆蓋各種開(kāi)發(fā)人員奇奇怪怪的代碼么?

所以,我從來(lái)不相信網(wǎng)上的任何性能測(cè)試的文章。凡是我自己的從事的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,我都要在接近生產(chǎn)環(huán)境的機(jī)器上自己測(cè)試一遍。 所有性能測(cè)試結(jié)論都是片面的,只有你生產(chǎn)環(huán)境下的運(yùn)行結(jié)果才是真的。

三、動(dòng)手測(cè)試Stream的性能

3.1.環(huán)境

windows10 、16G內(nèi)存、i7-7700HQ 2.8HZ 、64位操作系統(tǒng)、JDK 1.8.0_171

3.2.測(cè)試用例與測(cè)試結(jié)論

我們?cè)谏弦还?jié),已經(jīng)講過(guò):

  • 針對(duì)不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),Stream流的執(zhí)行效率是不一樣的
  • 針對(duì)不同的數(shù)據(jù)源,Stream流的執(zhí)行效率也是不一樣的

所以記住筆者的話(huà):所有性能測(cè)試結(jié)論都是片面的,你要自己動(dòng)手做,相信你自己的代碼和你的環(huán)境下的測(cè)試!我的測(cè)試結(jié)果僅僅代表我自己的測(cè)試用例和測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)!

3.2.1.測(cè)試用例一

測(cè)試用例:5億個(gè)int隨機(jī)數(shù),求最小值 測(cè)試結(jié)論(測(cè)試代碼見(jiàn)后文):

  • 使用普通for循環(huán),執(zhí)行效率是Stream串行流的2倍。也就是說(shuō)普通for循環(huán)性能更好。
  • Stream并行流計(jì)算是普通for循環(huán)執(zhí)行效率的4-5倍。
  • Stream并行流計(jì)算 > 普通for循環(huán) > Stream串行流計(jì)算

3.2.2測(cè)試用例二

測(cè)試用例:長(zhǎng)度為10的1000000隨機(jī)字符串,求最小值 測(cè)試結(jié)論(測(cè)試代碼見(jiàn)后文):

  • 普通for循環(huán)執(zhí)行效率與Stream串行流不相上下
  • Stream并行流的執(zhí)行效率遠(yuǎn)高于普通for循環(huán)
  • Stream并行流計(jì)算 > 普通for循環(huán) = Stream串行流計(jì)算

3.2.3測(cè)試用例三

測(cè)試用例:10個(gè)用戶(hù),每人200個(gè)訂單。按用戶(hù)統(tǒng)計(jì)訂單的總價(jià)。 測(cè)試結(jié)論(測(cè)試代碼見(jiàn)后文):

  • Stream并行流的執(zhí)行效率遠(yuǎn)高于普通for循環(huán)
  • Stream串行流的執(zhí)行效率大于等于普通for循環(huán)
  • Stream并行流計(jì)算 > Stream串行流計(jì)算 >= 普通for循環(huán)

四、最終測(cè)試結(jié)論

對(duì)于簡(jiǎn)單的數(shù)字(list-Int)遍歷,普通for循環(huán)效率的確比Stream串行流執(zhí)行效率高(1.5-2.5倍)。但是Stream流可以利用并行執(zhí)行的方式發(fā)揮CPU的多核優(yōu)勢(shì),因此并行流計(jì)算執(zhí)行效率高于for循環(huán)。

對(duì)于list-Object類(lèi)型的數(shù)據(jù)遍歷,普通for循環(huán)和Stream串行流比也沒(méi)有任何優(yōu)勢(shì)可言,更不用提Stream并行流計(jì)算。

雖然在不同的場(chǎng)景、不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、不同的硬件環(huán)境下。Stream流與for循環(huán)性能測(cè)試結(jié)果差異較大,甚至發(fā)生逆轉(zhuǎn)。但是總體上而言:

  • Stream并行流計(jì)算 >> 普通for循環(huán) ~= Stream串行流計(jì)算 (之所以用兩個(gè)大于號(hào),你細(xì)品)
  • 數(shù)據(jù)容量越大,Stream流的執(zhí)行效率越高。
  • Stream并行流計(jì)算通常能夠比較好的利用CPU的多核優(yōu)勢(shì)。CPU核心越多,Stream并行流計(jì)算效率越高。

stream比f(wàn)or循環(huán)慢5倍?也許吧,單核CPU、串行Stream的int類(lèi)型數(shù)據(jù)遍歷?我沒(méi)試過(guò)這種場(chǎng)景,但是我知道這不是應(yīng)用系統(tǒng)的核心場(chǎng)景??戳耸畮灼獪y(cè)試博文,和我的測(cè)試結(jié)果。我的結(jié)論是: 在大多數(shù)的核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景下及常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)下,Stream的執(zhí)行效率比f(wàn)or循環(huán)更高。 畢竟我們的業(yè)務(wù)中通常是實(shí)實(shí)在在的實(shí)體對(duì)象,沒(méi)事誰(shuí)總對(duì)List<Int>類(lèi)型進(jìn)行遍歷?誰(shuí)的生產(chǎn)服務(wù)器是單核?。

五、測(cè)試代碼

<dependency>
    <groupId>com.github.houbb</groupId>
    <artifactId>junitperf</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>

測(cè)試用例一:

import com.github.houbb.junitperf.core.annotation.JunitPerfConfig;
import com.github.houbb.junitperf.core.report.impl.HtmlReporter;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class StreamIntTest {
    public static int[] arr;
    @BeforeAll
    public static void init() {
        arr = new int[500000000];  //5億個(gè)隨機(jī)Int
        randomInt(arr);
    }
    @JunitPerfConfig( warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testIntFor() {
        minIntFor(arr);
    }
    @JunitPerfConfig( warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testIntParallelStream() {
        minIntParallelStream(arr);
    }
    @JunitPerfConfig( warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testIntStream() {
        minIntStream(arr);
    }
    private int minIntStream(int[] arr) {
        return Arrays.stream(arr).min().getAsInt();
    }
    private int minIntParallelStream(int[] arr) {
        return Arrays.stream(arr).parallel().min().getAsInt();
    }
    private int minIntFor(int[] arr) {
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (int anArr : arr) {
            if (anArr < min) {
                min = anArr;
            }
        }
        return min;
    }
    private static void randomInt(int[] arr) {
        Random r = new Random();
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            arr[i] = r.nextInt();
        }
    }
}

測(cè)試用例二:

import com.github.houbb.junitperf.core.annotation.JunitPerfConfig;
import com.github.houbb.junitperf.core.report.impl.HtmlReporter;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;
public class StreamStringTest {
    public static ArrayList<String> list;
    @BeforeAll
    public static void init() {
        list = randomStringList(1000000);
    }
    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testMinStringForLoop(){
        String minStr = null;
        boolean first = true;
        for(String str : list){
            if(first){
                first = false;
                minStr = str;
            }
            if(minStr.compareTo(str)>0){
                minStr = str;
            }
        }
    }
    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void textMinStringStream(){
        list.stream().min(String::compareTo).get();
    }
    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testMinStringParallelStream(){
        list.stream().parallel().min(String::compareTo).get();
    }
    private static ArrayList<String> randomStringList(int listLength){
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>(listLength);
        Random rand = new Random();
        int strLength = 10;
        StringBuilder buf = new StringBuilder(strLength);
        for(int i=0; i<listLength; i++){
            buf.delete(0, buf.length());
            for(int j=0; j<strLength; j++){
                buf.append((char)('a'+ rand.nextInt(26)));
            }
            list.add(buf.toString());
        }
        return list;
    }
}

測(cè)試用例三:

import com.github.houbb.junitperf.core.annotation.JunitPerfConfig;
import com.github.houbb.junitperf.core.report.impl.HtmlReporter;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
public class StreamObjectTest {
    public static List<Order> orders;
    @BeforeAll
    public static void init() {
        orders = Order.genOrders(10);
    }
    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testSumOrderForLoop(){
        Map<String, Double> map = new HashMap<>();
        for(Order od : orders){
            String userName = od.getUserName();
            Double v; 
            if((v=map.get(userName)) != null){
                map.put(userName, v+od.getPrice());
            }else{
                map.put(userName, od.getPrice());
            }
        }
    }
    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testSumOrderStream(){
        orders.stream().collect(
                Collectors.groupingBy(Order::getUserName, 
                        Collectors.summingDouble(Order::getPrice)));
    }
    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testSumOrderParallelStream(){
        orders.parallelStream().collect(
                Collectors.groupingBy(Order::getUserName, 
                        Collectors.summingDouble(Order::getPrice)));
    }
}
class Order{
    private String userName;
    private double price;
    private long timestamp;
    public Order(String userName, double price, long timestamp) {
        this.userName = userName;
        this.price = price;
        this.timestamp = timestamp;
    }
    public String getUserName() {
        return userName;
    }
    public double getPrice() {
        return price;
    }
    public long getTimestamp() {
        return timestamp;
    }
    public static List<Order> genOrders(int listLength){
        ArrayList<Order> list = new ArrayList<>(listLength);
        Random rand = new Random();
        int users = listLength/200;// 200 orders per user
        users = users==0 ? listLength : users;
        ArrayList<String> userNames = new ArrayList<>(users);
        for(int i=0; i<users; i++){
            userNames.add(UUID.randomUUID().toString());
        }
        for(int i=0; i<listLength; i++){
            double price = rand.nextInt(1000);
            String userName = userNames.get(rand.nextInt(users));
            list.add(new Order(userName, price, System.nanoTime()));
        }
        return list;
    }
    @Override
    public String toString(){
        return userName + "::" + price;
    }
}

以上就是java理論基礎(chǔ)Stream性能論證測(cè)試示例的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于java Stream性能測(cè)試的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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