Java基础之List内元素的排序性能对比

一、概述

在日常开发中，获取一批数据后，可能需要跟据一定规则对这批数据进行排序操作。在java中，动态数组arraylist经常被用来存储数据，因此如何高效对arraylist中元素进行排序，形成符合条件的数据集是日常开发必须要考虑的问题。本文将分析常用arraylist排序的几种方式，包括集合框架提供的collections.sort方法、实现comparable接口、以及java 8 stream流中提供的排序方法，同时对比同一条件不同数据集大小的排序性能。

二、按条件排序几种方案及性能对比

2.1 利用集合框架提供的collections.sort实现排序

private arraylist<streamconfig> testcollectionsort(arraylist<streamconfig> lists) {
        collections.sort(lists, new comparator<streamconfig>() {
            @override
            public int compare(streamconfig s1, streamconfig s2) {
                return s2.getlostthreshold() - s1.getlostthreshold();
            }
        });
        return lists;
    }

@data
@tostring
public class streamconfig {

    /**
     * 主键
     */
    private long id;

    /**
     * 分片检测(检测阈值)
     */
    private integer detectrate;

    /**
     * 上报阈值
     */
    private integer lostthreshold;

    /**
     * 上报周期(单位:秒)
     */
    private integer reportrate;

    /**
     * 创建时间
     */
    private date createtime;

    /**
     * 修改时间
     */
    private date modifytime;
}

 long starttime = system.currenttimemillis();
    log.info("collection.sort 排序开始时间为：{}", system.currenttimemillis());
    arraylist<streamconfig> list = testcollectionsort(lists);
    long endtime = system.currenttimemillis();
    log.info("collection.sort 耗费总时间为：{} ms", endtime - starttime);

2.2 实现comparable接口

@data
@tostring
public class streamconfig implements comparable<streamconfig>{

    /**
     * 主键
     */
    private long id;

    /**
     * 分片检测(检测阈值)
     */
    private integer detectrate;

    /**
     * 上报阈值(丢失率大于多少不再上报)
     */
    private integer lostthreshold;

    /**
     * 上报周期(单位:秒)
     */
    private integer reportrate;

    /**
     * 创建时间
     */
    private date createtime;

    /**
     * 修改时间
     */
    private date modifytime;

    /**
     * 备注
     */
    private string remark;

    /**
     * nodecode
     */
    private string nodecode;

    /**
     * 流媒体id
     */
    private string unitid;

    @override
    public int compareto(streamconfig o) {
        return this.getlostthreshold() - o.getlostthreshold();
    }
}

 long comparablestarttime = system.currenttimemillis();
        collections.sort(list3);
        long comparableendtime = system.currenttimemillis();
        log.info("comparable 耗费总时间为：{}", comparableendtime - comparablestarttime);

2.3 利用java 8 stream流实现排序

 long streamstarttime = system.currenttimemillis();
        log.info("java 8 stream流式处理开启：{}", streamstarttime);
        list<streamconfig> collect = list2.stream().sorted(comparator.comparing(streamconfig::getlostthreshold)).collect(collectors.tolist());
        log.info("java 8 stream流式所花时间为：{} ms", system.currenttimemillis() - streamstarttime);

2.4 性能对比

测试方案：

为了防止collection.sort与实现comparable接口两种方法的相互干扰，将实现comparable的方案单独测试，数据量集分别为1000、10000、100000，结果单位为毫秒(ms)，每个数据集测试五次，取平均值。

测试代码如下：

public string test() {
        arraylist<streamconfig> lists = new arraylist<>(100000);
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            streamconfig streamconfig = new streamconfig();
            streamconfig.setreportrate((int) (math.random() * 10000));
            streamconfig.setlostthreshold((int) (math.random() * 100000));
            streamconfig.setdetectrate((int) (math.random() * 10000));
            streamconfig.setcreatetime(randomdate("2019-01-01", "2021-05-31"));
            streamconfig.setid(system.currenttimemillis() + (int) (math.random() * 100000));
            lists.add(streamconfig);
        }
        arraylist<streamconfig> list2 = new arraylist<>(lists);
        arraylist<streamconfig> list3 = new arraylist<>(lists);
        long starttime = system.currenttimemillis();
        log.info("collection.sort 排序开始时间为：{}", system.currenttimemillis());
        arraylist<streamconfig> list = testcollectionsort(lists);
        long endtime = system.currenttimemillis();
        log.info("collection.sort 耗费总时间为：{} ms", endtime - starttime);

        log.info("comparable 排序开始时间为：{}", system.currenttimemillis());
        long comparablestarttime = system.currenttimemillis();
        collections.sort(list3);
        long comparableendtime = system.currenttimemillis();
        log.info("comparable 耗费总时间为：{}", comparableendtime - comparablestarttime);


        long streamstarttime = system.currenttimemillis();
        log.info("java 8 stream流式处理开启：{}", streamstarttime);
        list<streamconfig> collect = list2.stream().sorted(comparator.comparing(streamconfig::getlostthreshold).reversed()).collect(collectors.tolist());
        log.info("java 8 stream流式处理结束：{}", system.currenttimemillis());
        log.info("java 8 stream流式所花时间为：{} ms", system.currenttimemillis() - streamstarttime);
        return "success";
    }

测试结果如下：

三、小结

1.由测试结果来看，在数据量分别是1000、10000、100000的数据集下，java 8 stream的排序方案所花费时间远大于collection.sort方案和实现comparable接口方案；

2.由测试结果来看，collection.sort方案和实现comparable接口方案在数据量越大所花费的时间越接近，这两种方案在数据量相同时的差异也不是很大；

3.本文所对比的是单条件下(也就是跟据lostthreshold属性值进行对比)，多条件可能会略有差异，后续可针对多条件进行一些数据测试与验证；

4.由测试结果可以得出，单条件对比时，collection.sort方案和实现comparable接口方案具有更高性能，建议数据量较大时尽量采用这两种排序方式。

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