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성능이 중요한 시나리오에서 Java 8의 Streams API가 기존 컬렉션보다 더 빠릅니까?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsen원래의
2024-11-03 10:22:29334검색

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

Java 8: 스트림 대 컬렉션 성능 분석

기존 컬렉션 접근 방식과 비교하여 Java 8에 최근 도입된 Streams API의 성능 평가 개발자에게 중요한 측면입니다. 통찰력을 제공하기 위해 초기 벤치마크를 수행하여 이 두 가지 방법의 비교 효율성에 대한 의문을 제기했습니다.

벤치마크 설정 및 결과

벤치마크에는 상당한 규모의 필터링이 포함되었습니다. 정수 목록을 작성하고 짝수의 제곱근을 계산하여 결과를 Double 목록에 저장합니다. 아래 코드 조각은 구현을 보여줍니다.

<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>

듀얼 코어 시스템의 결과는 다음과 같습니다.

  • 컬렉션 접근 방식이 눈에 띄게 더 빠르게 수행되어 약 0.094초가 소요됩니다.
  • 스트림 접근 방식은 약 0.201초가 소요될 정도로 느린 성능을 보였습니다.
  • 병렬 스트림 접근 방식은 0.357초 만에 완료하는 등 스트림 접근 방식과 비슷한 성능을 보였습니다.

벤치마크 결과 분석

이러한 초기 조사 결과를 바탕으로 처음에는 스트림이 컬렉션보다 느리고 병렬 처리도 성능을 향상시키지 못한다는 결론을 내렸습니다. 그러나 사용된 벤치마크 방법론은 잠재적인 결함에 대한 우려를 불러일으켰습니다.

향상된 성능 검증

이러한 우려를 해결하기 위해 벤치마크는 다음과 같이 개선되었습니다.

  • 실행: 성능 안정화를 위해 JVM Warmup 후 벤치마크를 1,000회 실행했습니다.
  • 프로파일링: JMH(Java Microbenchmarking Harness)를 사용하여 벤치마크를 정확하게 실행하고 성능 데이터를 수집했습니다.

업데이트된 벤치마크 결과

수정된 벤치마크 결과는 다음과 같습니다.

  • 수집 접근 방식: 평균 시간 0.207초
  • 스트림 접근 방식: 평균 0.098초
  • 병렬 스트림 접근 방식: 평균 0.168초

이 수정된 벤치마크에서는 초기 결과와는 달리 더 나은 성능의 컬렉션을 스트리밍합니다. 스트림 접근 방식의 더 빠른 실행 시간은 JIT 최적화 및 컴파일러의 향상된 코드 생성에 기인할 수 있습니다.

결론

이러한 업데이트된 결과를 바탕으로 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. Java 8의 스트림은 기존 컬렉션에 비해 코딩 편의성과 성능 향상을 모두 제공한다는 결론을 내렸습니다. 스트림이 항상 우수한 것은 아니지만 이를 사용하면 여러 시나리오에서 코드를 크게 단순화하고 효율성을 높일 수 있습니다.

모범 사례

스트림의 이점을 효과적으로 활용하려면 다음을 고려하세요. 다음 모범 사례:

  • 간결함과 효율성을 위해 인라인 람다 표현식을 사용하세요.
  • 불필요한 중간 목록을 피하고 대상 컬렉션을 직접 사용하는 데 집중하세요.
  • 특정 환경에서 성능을 최적화하는 병렬 스트림 기능을 살펴보세요. 상황.

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