Leistungsvergleich von Java 8-Streams und Sammlungen
Einführung
In Java 8 Streams haben sich zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Datenverarbeitung entwickelt. Es bleibt jedoch die Frage: Wie schneiden Streams in Bezug auf die Leistung mit der traditionelleren Collections-API ab?
Benchmark-Testleistung
Verwendung eines Benchmarks zum Vergleich der Leistung von Von der Stream-Verarbeitung zur Sammlungsverarbeitung wurde beobachtet, dass bei einem bestimmten Test, bei dem es um das Filtern und Berechnen von Quadratwurzeln gerader Zahlen aus einer großen Liste ging, Streams etwa doppelt so langsam waren wie Sammlungen.
Beurteilung der Fairness des Tests
Um die Fairness des Tests sicherzustellen, ist es wichtig, Folgendes zu berücksichtigen:
- Verwendung von LinkedList: Vermeiden Sie die Verwendung von LinkedList für Diese Aufgabe ist nicht für häufige Entfernungen optimiert.
- Benchmarking-Methodik:Verwenden Sie ein zuverlässiges Benchmarking-Tool wie JMH für genaue Messungen.
Formeller Benchmark Ergebnisse
Nach der Einbeziehung dieser Verbesserungen deuten aktualisierte Benchmarking-Ergebnisse darauf hin, dass Streams in einigen Fällen leistungsfähiger sein können als Sammlungen. Die spezifischen Leistungsmerkmale können jedoch je nach Art der Datenverarbeitungsaufgabe variieren.
Faktoren, die die Leistung beeinflussen
Mehrere Faktoren können die Stream- vs. Sammlungsleistung beeinflussen:
- Vorgangskomplexität: Komplexere Vorgänge wie Zuordnung und Filterung können zu zusätzlichem Overhead in Streams führen.
- Datengröße: Größere Datensätze können von der Parallelisierung profitieren, die mithilfe von Streams einfacher zu implementieren ist.
- Codeoptimierung: Eine ordnungsgemäße Codeoptimierung, einschließlich JIT-Inlining, kann die Leistung von Streams und Sammlungen verbessern.
Den richtigen Ansatz wählen
Berücksichtigen Sie bei der Auswahl zwischen Streams und Sammlungen Folgendes:
- Bequemlichkeit und Sicherheit : Streams bieten einen prägnanteren und typsichereren Ansatz für die Datenverarbeitung.
- Leistungsoptimierung: Bei leistungskritischen Anwendungen können Sammlungen für bestimmte Aufgaben effizienter sein.
Fazit
Während Streams Vorteile in Bezug auf Komfort und Sicherheit bieten, bieten Sammlungen möglicherweise eine bessere Leistung für bestimmte Datenverarbeitungsaufgaben. Es ist wichtig, die spezifischen Anforderungen der Anwendung zu beurteilen, um den optimalen Ansatz zu bestimmen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonStreams vs. Sammlungen: Wann kommt es auf die Leistung an?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Java wird aufgrund seiner Unabhängigkeit der Plattform in Anwendungen auf Unternehmensebene häufig verwendet. 1) Die Unabhängigkeit der Plattform wird über Java Virtual Machine (JVM) implementiert, sodass der Code auf jeder Plattform ausgeführt wird, die Java unterstützt. 2) Sie vereinfacht die plattformübergreifenden Bereitstellungs- und Entwicklungsprozesse und bieten mehr Flexibilität und Skalierbarkeit. 3) Es ist jedoch notwendig, auf Leistungsunterschiede und die Kompatibilität der Bibliotheksbibliothek zu achten und Best Practices wie die Verwendung von reinen Java-Code und plattformübergreifenden Tests einzusetzen.

JavaplaysaSignificantroleiniotduetoitsplattformindependence.1) ItallowsCodetobewrittenonceandrunonvariousDevices.2) Java'secosystemProvideburlibibrarysForiot.3) ErschöpfungsmusternhanzeIsStemsFepyStemsafaftEdEpety

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Java eignet sich für die Entwicklung von Cross-Server-Webanwendungen. 1) Javas Philosophie "einmal schreiben, überall rennen" lässt ihren Code auf jeder Plattform ausgeführt, die JVM unterstützt. 2) Java verfügt über ein reichhaltiges Ökosystem, einschließlich Tools wie Frühling und Winterschlaf, um den Entwicklungsprozess zu vereinfachen. 3) Java spielt hervorragend in Bezug auf Leistung und Sicherheit und bietet effizientes Speichermanagement und starke Sicherheitsgarantien.

JVM implementiert die Wora-Merkmale von Java durch Bytecode-Interpretation, plattformunabhängige APIs und dynamische Klassenbelastung: 1. Bytecode wird als Maschinencode interpretiert, um einen plattformübergreifenden Betrieb sicherzustellen. 2. Unterschiede zwischen API -abstrakter Betriebssystem; 3. Die Klassen werden zur Laufzeit dynamisch geladen, um eine Konsistenz zu gewährleisten.

Die neueste Version von Java löst effektiv plattformspezifische Probleme durch JVM-Optimierung, Standardbibliotheksverbesserungen und Unterstützung von Drittanbietern. 1) JVM -Optimierung, wie der ZGC von Java11, verbessert die Leistung der Müllsammlung. 2) Standardbibliotheksverbesserungen wie das Modulsystem von Java9, das plattformbedingte Probleme reduziert. 3) Bibliotheken von Drittanbietern bieten plattformoptimierte Versionen wie OpenCV.

Der Bytecode -Überprüfungsprozess des JVM enthält vier wichtige Schritte: 1) Überprüfen Sie, ob das Klassendateiformat den Spezifikationen entspricht, 2) Überprüfen Sie die Gültigkeit und Korrektheit der Bytecode -Anweisungen, 3) die Datenflussanalyse durchführen, um die Sicherheitstypsicherheit zu gewährleisten, und 4) Ausgleich der gründlichen Überprüfung und Leistung der Verifizierung. Durch diese Schritte stellt die JVM sicher, dass nur sichere, korrekte Bytecode ausgeführt wird, wodurch die Integrität und Sicherheit des Programms geschützt wird.


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