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Stream Performance
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Java 8 Stream的性能到底如何？ 之前的文章中我们介绍了Java 8中Stream相关的API，我们提到Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。 那么，Stream API的性能到底如何呢，代码整洁的背后是否意味着性能的损耗呢？本文我们对Stream API的性能一探究竟。 为保证测试结果真实可信，我们将JVM运行在-server模式下，测试数据在GB量级，测试机器采用常见的商用服务器，配置如下： 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 测试方法和测试数据 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。 实验一 基本类型迭代 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。 测试程序代码： /** * java -server -Xms10G -Xmx10G -XX:+PrintGCDetails * -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CompileThreshold=1000 lee/IntTest * taskset -c 0-[0,1,3,7] java ... * @author CarpenterLee */ public class IntTest { public static void main(String[] args) { new IntTest().doTest(); } public void doTest(){ warmUp(); int[] lengths = { 10000, 100000, 1000000, 10000000, 100000000, 1000000000 }; for(int length : lengths){ System.out.println(String.format("---array length: %d---", length)); int[] arr = new int[length]; randomInt(arr); int times = 4; int min1 = 1; int min2 = 2; int min3 = 3; long startTime; startTime = System.nanoTime(); for(int i=0; i
