Stream性能测试实例分析

本篇内容主要讲解“Stream性能测试实例分析”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Stream性能测试实例分析”吧!

目录

一、反馈

问：stream比for循环慢5倍，用这个是为了啥？ 答：互联网是一个新闻泛滥的时代，三人成虎，以假乱真的事情时候发生。作为一个技术开发者，要自己去动手去做，不要人云亦云。

的确，这位粉丝说的这篇文章我也看过，我就不贴地址了，也没必要给他带流量。怎么说呢？就是一个不懂得测试的、不入流开发工程师做的性能测试，给出了一个危言耸听的结论。

二、所有性能测试结论都是片面的

性能测试是必要的，但针对性能测试的结果，永远要持怀疑态度。为什么这么说？

性能测试脱离业务场景就是片面的性能测试。你能覆盖所有的业务场景么？性能测试脱离硬件环境就是片面的性能测试。你能覆盖所有的硬件环境么？性能测试脱离开发人员的知识面就是片面的性能测试。你能覆盖各种开发人员奇奇怪怪的代码么？

所以，我从来不相信网上的任何性能测试的文章。凡是我自己的从事的业务场景，我都要在接近生产环境的机器上自己测试一遍。 所有性能测试结论都是片面的，只有你生产环境下的运行结果才是真的。

三、动手测试Stream的性能

3.1.环境

windows10 、16G内存、i7-7700HQ 2.8HZ 、64位操作系统、jdk 1.8.0_171

3.2.测试用例与测试结论

我们在上一节,已经讲过：

针对不同的数据结构，Stream流的执行效率是不一样的针对不同的数据源，Stream流的执行效率也是不一样的

所以记住笔者的话：所有性能测试结论都是片面的，你要自己动手做，相信你自己的代码和你的环境下的测试！我的测试结果仅仅代表我自己的测试用例和测试数据结构！

3.2.1.测试用例一

测试用例：5亿个int随机数，求最小值 测试结论（测试代码见后文）：

使用普通for循环，执行效率是Stream串行流的2倍。也就是说普通for循环性能更好。Stream并行流计算是普通for循环执行效率的4-5倍。Stream并行流计算 > 普通for循环 > Stream串行流计算

3.2.测试用例二

测试用例：长度为10的1000000随机字符串，求最小值 测试结论（测试代码见后文）：

普通for循环执行效率与Stream串行流不相上下Stream并行流的执行效率远高于普通for循环Stream并行流计算 > 普通for循环 = Stream串行流计算

3.3.测试用例三

测试用例：10个用户，每人200个订单。按用户统计订单的总价。 测试结论（测试代码见后文）：

Stream并行流的执行效率远高于普通for循环Stream串行流的执行效率大于等于普通for循环Stream并行流计算 > Stream串行流计算 >= 普通for循环

四、最终测试结论 对于简单的数字(list-Int)遍历，普通for循环效率的确比Stream串行流执行效率高（1.5-2.5倍）。但是Stream流可以利用并行执行的方式发挥CPU的多核优势,因此并行流计算执行效率高于for循环。对于list-Object类型的数据遍历，普通for循环和Stream串行流比也没有任何优势可言，更不用提Stream并行流计算。

虽然在不同的场景、不同的数据结构、不同的硬件环境下。Stream流与for循环性能测试结果差异较大，甚至发生逆转。但是总体上而言：

Stream并行流计算 >> 普通for循环 ~= Stream串行流计算 (之所以用两个大于号，你细品)数据容量越大，Stream流的执行效率越高。Stream并行流计算通常能够比较好的利用CPU的多核优势。CPU核心越多，Stream并行流计算效率越高。

stream比for循环慢5倍？也许吧，单核CPU、串行Stream的int类型数据遍历？我没试过这种场景，但是我知道这不是应用系统的核心场景。看了十几篇测试博文，和我的测试结果。我的结论是： 在大多数的核心业务场景下及常用数据结构下，Stream的执行效率比for循环更高。 毕竟我们的业务中通常是实实在在的实体对象，没事谁总对List<Int>类型进行遍历？谁的生产服务器是单核？。

五、测试代码

<dependency>    <groupId>com.GitHub.houbb</groupId>    <artifactId>junitperf</artifactId>    <version>2.0.0</version></dependency>

测试用例一：

import com.github.houbb.junitperf.core.annotation.JunitPerfConfig;import com.github.houbb.junitperf.core.report.impl.htmlReporter;import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;import java.util.Arrays;import java.util.Random;public class StreamIntTest {    public static int[] arr;    @BeforeAll    public static void init() {        arr = new int[500000000];  //5亿个随机Int        randomInt(arr);    }    @JunitPerfConfig( warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})    public void testIntFor() {        minIntFor(arr);    }    @JunitPerfConfig( warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})    public void testIntParallelStream() {        minIntParallelStream(arr);    }    @JunitPerfConfig( warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})    public void testIntStream() {        minIntStream(arr);    }    private int minIntStream(int[] arr) {        return Arrays.stream(arr).min().getAsInt();    }    private int minIntParallelStream(int[] arr) {        return Arrays.stream(arr).parallel().min().getAsInt();    }    private int minIntFor(int[] arr) {        int min = Integer.MAX_VALUE;        for (int anArr : arr) {            if (anArr < min) {                min = anArr;            }        }        return min;    }    private static void randomInt(int[] arr) {        Random r = new Random();        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {            arr[i] = r.nextInt();        }    }}

测试用例二：

import com.github.houbb.junitperf.core.annotation.JunitPerfConfig;import com.github.houbb.junitperf.core.report.impl.HtmlReporter;import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;import java.util.ArrayList;import java.util.Random;public class StreamStringTest {    public static ArrayList<String> list;    @BeforeAll    public static void init() {        list = randomStringList(1000000);    }    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})    public void testMinStringForLoop(){        String minStr = null;        boolean first = true;        for(String str : list){            if(first){                first = false;                minStr = str;            }            if(minStr.compareTo(str)>0){                minStr = str;            }        }    }    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})    public void textMinStringStream(){        list.stream().min(String::compareTo).get();    }    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})    public void testMinStringParallelStream(){        list.stream().parallel().min(String::compareTo).get();    }    private static ArrayList<String> randomStringList(int listLength){        ArrayList<String> list = new ArrayList<>(listLength);        Random rand = new Random();        int strLength = 10;        StringBuilder buf = new StringBuilder(strLength);        for(int i=0; i<listLength; i++){            buf.delete(0, buf.length());            for(int j=0; j<strLength; j++){                buf.append((char)('a'+ rand.nextInt(26)));            }            list.add(buf.toString());        }        return list;    }}

测试用例三：

import com.github.houbb.junitperf.core.annotation.JunitPerfConfig;import com.github.houbb.junitperf.core.report.impl.HtmlReporter;import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;import java.util.*;import java.util.stream.Collectors;public class StreamObjectTest {    public static List<Order> orders;    @BeforeAll    public static void init() {        orders = Order.genOrders(10);    }    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})    public void testSumOrderForLoop(){        Map<String, Double> map = new HashMap<>();        for(Order od : orders){            String userName = od.getUserName();            Double v;             if((v=map.get(userName)) != null){                map.put(userName, v+od.getPrice());            }else{                map.put(userName, od.getPrice());            }        }    }    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})    public void testSumOrderStream(){        orders.stream().collect(                Collectors.groupingBy(Order::getUserName,                         Collectors.summingDouble(Order::getPrice)));    }    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})    public void testSumOrderParallelStream(){        orders.parallelStream().collect(                Collectors.groupingBy(Order::getUserName,                         Collectors.summingDouble(Order::getPrice)));    }}class Order{    private String userName;    private double price;    private long timestamp;    public Order(String userName, double price, long timestamp) {        this.userName = userName;        this.price = price;        this.timestamp = timestamp;    }    public String getUserName() {        return userName;    }    public double getPrice() {        return price;    }    public long getTimestamp() {        return timestamp;    }    public static List<Order> genOrders(int listLength){        ArrayList<Order> list = new ArrayList<>(listLength);        Random rand = new Random();        int users = listLength/200;// 200 orders per user        users = users==0 ? listLength : users;        ArrayList<String> userNames = new ArrayList<>(users);        for(int i=0; i<users; i++){            userNames.add(UUID.randomUUID().toString());        }        for(int i=0; i<listLength; i++){            double price = rand.nextInt(1000);            String userName = userNames.get(rand.nextInt(users));            list.add(new Order(userName, price, System.nanoTime()));        }        return list;    }    @Override    public String toString(){        return userName + "::" + price;    }}

到此，相信大家对“Stream性能测试实例分析”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！