Java8中流的性能及流的几个特性

摘要：本文介绍了java8中流的几个特性，以告诫开发者流并不是高性能的代名词，需谨慎使用流。以下是译文。

流（stream）是java8为了实现最佳性能而引入的一个全新的概念。在过去的几年中，随着硬件的持续发展，编程方式已经发生了巨大的改变，程序的性能也随着并行处理、实时、云和其他一些编程方法的出现而得到了不断提高。

java8中，流性能的提升是通过并行化（parallelism）、惰性（laziness）和短路操作（short-circuit operations）来实现的。但它也有一个缺点，在选择流的时候需要非常小心，因为这可能会降低应用程序的性能。

下面来看看这三项支撑起流强大性能的因素吧。

并行化

流的并行化充分利用了硬件的相关功能。由于现在计算机上通常都有多个cpu核心，所以在多核系统中如果只使用一个线程则会极大地浪费系统资源。设计和编写多线程应用非常具有挑战性，并且很容易出错，因此，流存在两种实现：顺序和并行。使用并行流非常简单，无需专业知识即可轻松处理多线程问题。

在java的流中，并行化是通过fork-join原理来实现的。根据fork-join原理，系统会将较大的任务切分成较小的子任务（称之为forking），然后并行处理这些子任务以充分利用所有可用的硬件资源，最后将结果合并起来（称之为join）组成完整的结果。

在选择顺序和并行的时候，需要非常谨慎，因为并行并一定意味着性能会更好。

让我们来看一个例子。

streamtest.java:

package test;
import java.util.arraylist;
import java.util.list;
public class streamtest {
 static list < integer > mylist = new arraylist < > ();
 public static void main(string[] args) {
 for (int i = 0; i < 5000000; i++)
 mylist.add(i);
 int result = 0;
 long loopstarttime = system.currenttimemillis();
 for (int i: mylist) {
 if (i % 2 == 0)
 result += i;
 }
 long loopendtime = system.currenttimemillis();
 system.out.println(result);
 system.out.println("loop total time = " + (loopendtime - loopstarttime));
 long streamstarttime = system.currenttimemillis();
 system.out.println(mylist.stream().filter(value -> value % 2 == 0).maptoint(integer::intvalue).sum());
 long streamendtime = system.currenttimemillis();
 system.out.println("stream total time = " + (streamendtime - streamstarttime));
 long parallelstreamstarttime = system.currenttimemillis();
 system.out.println(mylist.parallelstream().filter(value -> value % 2 == 0).maptoint(integer::intvalue).sum());
 long parallelstreamendtime = system.currenttimemillis();
 system.out.println("parallel stream total time = " + (parallelstreamendtime - parallelstreamstarttime));
 }
}

运行结果：

820084320
loop total time = 17
820084320
stream total time = 81
820084320
parallel stream total time = 30

正如你所见，在这种情况下，for循环更好。因此，在没有正确的分析之前，不要用流代替for循环。在这里，我们可以看到，并行流的性能比普通流更好。

注意：结果可能会因为硬件的不同而不同。

惰性

我们知道，java8的流有两种类型的操作，分别为中间操作（intermediate）和最终操作（terminal）。这两种操作分别用于处理和提供最终结果。如果最终操作不与中间操作相关联，则无法执行。

总之，中间操作只是创建另一个流，不会执行任何处理，直到最终操作被调用。一旦最终操作被调用，则开始遍历所有的流，并且相关的函数会逐一应用到流上。中间操作是惰性操作，所以，流支持惰性。

注意：对于并行流，并不会在最后逐个遍历流，而是并行处理流，并且并行度取决于机器cpu核心的个数。

考虑一下这种情况，假设我们有一个只有中间操作的流片段，而最终操作要稍后才会添加到应用中（可能需要也可能不需要，取决于用户的需求）。在这种情况下，流的中间操作将会为最终操作创建另一个流，但不会执行实际的处理。这种机制有助于提高性能。

我们来看一下有关惰性的例子：

streamlazinesstest.java:

package test;
import java.util.arraylist;
import java.util.list;
import java.util.stream.collectors;
import java.util.stream.stream;
public class streamlazinesstest {
 /** employee class **/
 static class employee {
 int id;
 string name;
 public employee(int id, string name) {
 this.id = id;
 this.name = name;
 }
 public string getname() {
 return this.name;
 }
 }
 public static void main(string[] args) throws interruptedexception {
 list < employee > employees = new arraylist < > ();
 /** creating the employee list **/
 for (int i = 1; i < 10000000; i++) {
 employees.add(new streamlazinesstest.employee(i, "name_" + i));
 }
 /** only intermediate operations; it will just create another streams and 
 * will not perform any operations **/
 stream < string > employeenamestreams = employees.parallelstream().filter(employee -> employee.id % 2 == 0)
 .map(employee -> {
 system.out.println("in map - " + employee.getname());
 return employee.getname();
 });
 /** adding some delay to make sure nothing has happen till now **/
 thread.sleep(2000);
 system.out.println("2 sec");
 /** terminal operation on the stream and it will invoke the intermediate operations
 * filter and map **/
 employeenamestreams.collect(collectors.tolist());
 }
}

运行上面的代码，你可以看到在调用最前操作之前，中间操作不会被执行。

短路行为

这是优化流处理的另一种方法。 一旦条件满足，短路操作将会终止处理过程。 有许多短路操作可供使用。 例如，anymatch、allmatch、findfirst、findany、limit等等。

我们来看一个例子。

streamshortcircuittest.java:
package test;
import java.util.arraylist;
import java.util.list;
import java.util.stream.collectors;
import java.util.stream.stream;
public class streamshortcircuittest {
 /** employee class **/
 static class employee {
 int id;
 string name;
 public employee(int id, string name) {
 this.id = id;
 this.name = name;
 }
 public int getid() {
 return this.id;
 }
 public string getname() {
 return this.name;
 }
 }
 public static void main(string[] args) throws interruptedexception {
 list < employee > employees = new arraylist < > ();
 for (int i = 1; i < 10000000; i++) {
 employees.add(new streamshortcircuittest.employee(i, "name_" + i));
 }
 /** only intermediate operations; it will just create another streams and 
 * will not perform any operations **/
 stream < string > employeenamestreams = employees.stream().filter(e -> e.getid() % 2 == 0)
 .map(employee -> {
 system.out.println("in map - " + employee.getname());
 return employee.getname();
 });
 long streamstarttime = system.currenttimemillis();
 /** terminal operation with short-circuit operation: limit **/
 employeenamestreams.limit(100).collect(collectors.tolist());
 system.out.println(system.currenttimemillis() - streamstarttime);
 }
}

运行上面的代码，你会看到性能得到了极大地提升，在我的机器上只需要6毫秒的时间。 在这里，limit()方法在满足条件的时候会中断运行。

最后要注意的是，根据状态的不同有两种类型的中间操作：有状态（stateful）和无状态（stateless）中间操作。

有状态中间操作

这些中间操作需要存储状态，因此可能会导致应用程序的性能下降，例如，distinct()、sort()、limit()等等。

无状态中间操作

这些中间操作可以独立处理，因为它们不需要保存状态，例如， filter()，map()等。

在这里，我们了解到，流的出现是为了获得更高的性能，但并不是说使用了流之后性能肯定会得到提升，因此，我们需要谨慎使用。

总结

以上所述是小编给大家介绍的java8中流的性能及流的几个特性，希望对大家有所帮助