Java8的StreamAPI性能分析

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Stream Performance

已经对 Stream API 的用法鼓吹够多了,用起简洁直观,但性能到底怎么样呢?会不会有很高的性能损失?本节我们对 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:

OSCentOS 6.7 x86_64
CPUIntel Xeon X5675, 12M Cache 3.06 GHz, 6 Cores 12 Threads
内存96GB
JDKjava 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:

  1. 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

  2. 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 IntTest,测试结果如下图:

Java8的Stream API性能分析

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:

  1. 对于基本类型 Stream 串行迭代的性能开销明显高于外部迭代开销(两倍);

  2. Stream 并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。

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:

Java8的Stream API性能分析

分析,对于基本类型:

  1. 使用 Stream 并行 API 在单核情况下性能很差,比 Stream 串行 API 的性能还差;

  2. 随着使用核数的增加,Stream 并行效果逐渐变好,比使用 for 循环外部迭代的性能还好。

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。

实验二 对象迭代

再来看对象的迭代效果。

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:

Java8的Stream API性能分析

结果分析如下:

  1. 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。

  2. 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:

Java8的Stream API性能分析

分析,对于对象类型:

  1. 使用 Stream 并行 API 在单核情况下性能比 for 循环外部迭代差;

  2. 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。

实验三 复杂对象归约

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 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:

Java8的Stream API性能分析

分析,对于复杂的归约操作:

  1. 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:

Java8的Stream API性能分析

分析,对于复杂的归约操作:

  1. 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;

  2. 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。

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文章题目:Java8的StreamAPI性能分析
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