Java8 的 Stream API 的确牛X，但性能究竟如何呢？

本文来源：github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals

OS	CentOS 6.7 x86_64
CPU	Intel Xeon X5675, 12M Cache 3.06 GHz, 6 Cores 12 Threads
内存	96GB
JDK	java version 1.8.0_91, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM

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。

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：

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：

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：

分析，对于基本类型：

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。

再来看对象的迭代效果。

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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：

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：

分析，对于对象类型：

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。

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：

分析，对于复杂的归约操作：

• Stream API 的性能普遍好于外部手动迭代，并行 Stream 效果更佳；

再来考察并行度对并行效果的影响，测试结果如下：分析，对于复杂的归约操作：

• 使用 Stream 并行归约在单核情况下性能比串行归约以及手动归约都要差，简单说就是最差的；
• 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。

以上两个实验说明，对于复杂的归约操作，Stream 串行归约效果好于手动归约，在多核情况下，并行归约效果更佳。我们有理由相信，对于其他复杂的操作，Stream API 也能表现出相似的性能表现。

上述三个实验的结果可以总结如下：

• 对于简单操作，比如最简单的遍历，Stream 串行 API 性能明显差于显示迭代，但并行的 Stream API 能够发挥多核特性。
• 对于复杂操作，Stream 串行 API 性能可以和手动实现的效果匹敌，在并行执行时 Stream API 效果远超手动实现。

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