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Ist die Streams-API von Java 8 in leistungskritischen Szenarien schneller als herkömmliche Sammlungen?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate OlsenOriginal
2024-11-03 10:22:29337Durchsuche

Is Java 8's Streams API faster than traditional Collections in performance-critical scenarios?

Java 8: Streams vs. Collections-Leistungsanalyse

Bewertung der Leistung der kürzlich eingeführten Streams-API in Java 8 im Vergleich zum traditionellen Collections-Ansatz ist ein entscheidender Aspekt für Entwickler. Um Erkenntnisse zu gewinnen, wurde ein erster Benchmark durchgeführt, der Fragen zur vergleichenden Wirksamkeit dieser beiden Methoden aufwarf.

Einrichtung und Ergebnisse des Benchmarks

Der Benchmark umfasste das Filtern einer beträchtlichen Größe Liste von ganzen Zahlen und Berechnen der Quadratwurzel gerader Zahlen, Speichern der Ergebnisse in einer Double-Liste. Der folgende Codeausschnitt veranschaulicht die Implementierung:

<code class="java">    // Source list initialization
    List<Integer> sourceList = new ArrayList<>();
    for (int i = 1; i < 1000000; i++) {
        sourceList.add(i);
    }

    // Collections approach
    List<Double> resultCollection = new LinkedList<>();
    long startTimeCollection = System.nanoTime();
    // Iterate through the list and perform calculations
    for (Integer i : sourceList) {
        if (i % 2 == 0) {
            resultCollection.add(Math.sqrt(i));
        }
    }
    long elapsedTimeCollection = System.nanoTime() - startTimeCollection;


    // Stream approach
    Stream<Integer> stream = sourceList.stream();
    long startTimeStream = System.nanoTime();
    // Filter even numbers and calculate square roots
    resultStream = stream.filter(i -> i % 2 == 0)
                        .map(i -> Math.sqrt(i))
                        .collect(Collectors.toList());
    long elapsedTimeStream = System.nanoTime() - startTimeStream;

    // Parallel stream approach
    stream = sourceList.stream().parallel();
    long startTimeParallelStream = System.nanoTime();
    resultParallelStream = stream.filter(i -> i % 2 == 0)
                                .map(i -> Math.sqrt(i))
                                .collect(Collectors.toList());
    long elapsedTimeParallelStream = System.nanoTime() - startTimeParallelStream;</code>

Die Ergebnisse auf einer Dual-Core-Maschine zeigten Folgendes:

  • Der Sammlungsansatz lief deutlich schneller und dauerte etwa 0,094 Sekunden.
  • Der Stream-Ansatz zeigte eine langsamere Leistung und erforderte etwa 0,201 Sekunden.
  • Der parallele Stream-Ansatz zeigte eine ähnliche Leistung wie der Stream-Ansatz und war in 0,357 Sekunden abgeschlossen.

Analyse der Benchmark-Ergebnisse

Basierend auf diesen ersten Erkenntnissen wurde zunächst der Schluss gezogen, dass Streams langsamer waren als Sammlungen, und selbst Parallelität konnte die Leistung nicht verbessern. Die verwendete Benchmark-Methodik gab jedoch Bedenken hinsichtlich möglicher Mängel auf.

Verbesserte Leistungsüberprüfung

Um diese Bedenken auszuräumen, wurde der Benchmark mit den folgenden Verfeinerungen überarbeitet:

  • Ausführung: Der Benchmark wurde nach dem Aufwärmen der JVM 1.000 Mal ausgeführt, um die Leistung zu stabilisieren.
  • Profiling: JMH (Java Microbenchmarking Harness) wurde verwendet, um den Benchmark genau auszuführen und Leistungsdaten zu sammeln.

Aktualisierte Benchmark-Ergebnisse

Der überarbeitete Benchmark ergab die folgenden Ergebnisse:

  • Sammlungsansatz: Durchschnittliche Zeit von 0,207 Sekunden
  • Stream-Ansatz: Durchschnittliche Zeit von 0,098 Sekunden
  • Parallel-Stream-Ansatz: Durchschnittliche Zeit von 0,168 Sekunden

In diesem überarbeiteten Benchmark übertrafen Streams im Gegensatz zu den ersten Ergebnissen die Sammlungen. Die schnellere Ausführungszeit des Stream-Ansatzes kann auf JIT-Optimierungen und eine verbesserte Codegenerierung durch den Compiler zurückgeführt werden.

Fazit

Basierend auf diesen aktualisierten Erkenntnissen kann dies der Fall sein kam zu dem Schluss, dass Streams in Java 8 im Vergleich zu herkömmlichen Sammlungen sowohl Codierungskomfort als auch Leistungsverbesserungen bieten. Obwohl Streams nicht immer überlegen sind, kann ihre Verwendung in vielen Szenarien den Code erheblich vereinfachen und die Effizienz verbessern.

Best Practices

Um die Vorteile von Streams effektiv zu nutzen, sollten Sie Folgendes berücksichtigen Befolgen Sie die Best Practices:

  • Verwenden Sie Inline-Lambda-Ausdrücke für Kürze und Effizienz.
  • Vermeiden Sie unnötige Zwischenlisten und konzentrieren Sie sich auf die direkte Verwendung einer Zielsammlung.
  • Erkunden Sie die Parallel-Stream-Funktionen, um die Leistung in bestimmten Fällen zu optimieren Situationen.

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