Java 8 Lambda 表达式和流操作如何让你的代码变慢 5 倍

有许许多多关于 Java 8 中流效率的讨论,但根据 Alex Zhitnitsky 的测试结果显示:坚持使用传统的 Java 编程风格——iterator 和 for-each 循环——比 Java 8 的实现性能更佳。

Java 8 中的 Lambda 表达式和流(Stream)受到了热烈欢迎。这是 Java 迄今为止最令人激动的特征。这些新的语言特征允许采用函数式风格来进行编码,我们可以用这些特性完成许多有趣的功能。这些特性如此有趣以至于被认为是不合理的。我们对此表示怀疑,于是决定对这些特性进行测试。

我们创建一个简单的任务:从一个 ArrayList 找出最大值,将传统方式与 Java 8 中的新方式进行测试比较。说实话,测试的结果让我感到非常惊讶。

命令式风格与 Java 8 函数式编程风格比较

我喜欢直接进入主题,所以先看一下结果。为了做这次基准测试,我们先创建了一个 ArrayList,并插入一个 100000 个随机整数,并通过 7 种不同的方式遍历所有的值来查找最大值。实现分为两组:Java 8 中引入的函数式风格与 Java 一直使用的命令式风格。

这是每个方法耗费的时长:


最大错误记录是并行流上的 0.042,完整输出结果在这篇文章结尾部分可以看到。

小贴士:

哇哦!Java 8 中提供的任何一种新方式都会产生约 5 倍的性能差异。有时使用简单迭代器循环比混合 lambda 表达式和流更有效,即便这样需要多写几行代码,且需要跳过甜蜜的语法糖(syntactic suger)。

使用迭代器或 for-each 循环是遍历 ArrayList 最有效的方式,性能比采用索引值的传统 for 循环方式好两倍。

在 Java 8 的方法中,并行流的性能最佳。但是请小心,在某些情况下它也可能会导致程序运行得更慢。

Lambda 表达式的速度介于流与并行流之间。这个结果确实挺令人惊讶的,因为 lambda 表达式的实现方式是基于流的 API 来实现的。

不是所有的情况都如上所示:当我们想演示在 lambda 表达式和流中很容易犯错时,我们收到了很多社区的反馈,要求我们优化基准测试代码,如消除整数的自动装包和解包操作。第二次测试(已优化)的结果在这篇文章结束位置可以看到。

让我们快速看一下每个方法,按照运行速度由快到慢:

命令式风格

iteratorMaxInteger()——使用迭代器遍历列表:

public int iteratorMaxInteger() {
    int max = Integer.MIN_VALUE;
    for (Iterator it = integers.iterator(); it.hasNext(); ) {
        max = Integer.max(max, it.next());
    }
    return max;
}

forEachLoopMaxInteger()——不使用迭代器,使用 For-Each 循环遍历列表(不要误用 Java 8 的 forEach)

public int forEachLoopMaxInteger() {
    int max = Integer.MIN_VALUE;
    for (Integer n : integers) {
        max = Integer.max(max, n);
    }
    return max;
}

forMaxInteger()——使用简单的 for 循环和索引遍历列表:

public int forMaxInteger() {
    int max = Integer.MIN_VALUE;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        max = Integer.max(max, integers.get(i));
    }
    return max;
}

函数式风格

parallelStreamMaxInteger()——使用 Java 8 并行流遍历列表:

public int parallelStreamMaxInteger() {
    Optional max = integers.parallelStream().reduce(Integer::max);
    return max.get();
}

lambdaMaxInteger()——使用 lambda 表达式及流遍历列表。优雅的一行代码:

public int lambdaMaxInteger() {
    return integers.stream().reduce(Integer.MIN_VALUE, (a, b) -> Integer.max(a, b));
}

forEachLambdaMaxInteger()——这个用例有点混乱。可能是因为 Java 8 的 forEach 特性有一个很烦人的东西:只能使用 final 变量,所以我们创建一个 final 包装类来解决该问题,这样我们就能访问到更新后的最大值。

public int forEachLambdaMaxInteger() {
    final Wrapper wrapper = new Wrapper();
    wrapper.inner = Integer.MIN_VALUE;
 
    integers.forEach(i -> helper(i, wrapper));
    return wrapper.inner.intValue();
}
 
public static class Wrapper {
    public Integer inner;
}
 
private int helper(int i, Wrapper wrapper) {
    wrapper.inner = Math.max(i, wrapper.inner);
    return wrapper.inner;
}

顺便提一下,如果要讨论 forEach,我们提供了一些有趣的关于它的缺点的见解,答案参见 StackOverflow。

streamMaxInteger()——使用 Java 8 的流遍历列表:

public int streamMaxInteger() {
    Optional max = integers.stream().reduce(Integer::max);
    return max.get();
}

优化后的基准测试

根据这篇文章的反馈,我们创建另一个版本的基准测试。源代码的不同之处可以在这里(https://github.com/takipi/loops-jmh-playground/commit/d91c55aee2d480c31fa7fad72f6f0b94fb59612e)查看。下面是测试结果:


修改总结:

  • 列表不再用 volatile 修饰。

  • 新方法 forMax2 删除对成员变量的访问。

  • 删除 forEachLambda 中的冗余 helper 函数。现在 lambda 表达式作为一个值赋给变量。可读性有所降低,但是速度更快。

  • 消除自动装箱。如果你在 Eclipse 中打开项目的自动装箱警告,旧的代码会有 15 处警告。

  • 优化流代码,在 reduce 前先使用 mapToInt。

非常感谢 Patrick Reinhart, Richard Warburton, Yan Bonnel, Sergey Kuksenko, Jeff Maxwell, Henrik Gustafsson 以及每个 Twitter 上评论的人,感谢你们的贡献。

测试基础

我们使用 JMH(Java Microbenchmarking Harness) 执行基准测试。如果想知道怎么将其应用在你自己的项目中,可以参考这篇文章(https://jaxenter.com/a-hands-on-session-with-the-java-microbenchmarking-harness-122104.html),我们通过一个自己写的实例来演示 JMH 的主要特性。

基础测试的配置包含 2 个JVM、5 次预热迭代和 5 次测量迭代。该测试运行在 c3.xlarge Amazon EC2 实例上(CPU:4 核,内存:7.5G,存储:2 x 40 GB SSD),采用 Java 8u66 和 JMH 1.11.2。所有的源代码都在 GitHub上,你可以在这里(https://github.com/takipi/loops-jmh-playground/blob/master/src/main/java/com/takipi/oss/benchmarks/jmh/loops/LoopBenchmarkMain.java)看到原始的输出结果。

顺便做一下免责申明:基准测试往往不是完全可信的,也很难保证绝对正确。虽然我们试图以最准确的方式来运行,但仍然建议接受结果时抱有怀疑的态度。

最后的思考

开始使用 Java 8 的第一件事情是在实践中使用 lambda 表达式和流。但是请记住:它确实非常好,好到可能会让你上瘾!但是,我们也看到了,使用传统迭代器和 for-each 循环的 Java 编程风格比 Java 8 中的新方式性能高很多。

当然,这也不是绝对的。但这确实是一个相当常见的例子,它显示可能会有大约 5 倍的性能差距。如果这影响到系统的核心功能或成为系统一个新的瓶颈,那就相当可怕了。

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