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软件开发知识

我们再来考察一 昆山软件定制开发 下更复杂的操作

点击: 次  来源:宝鼎软件 时间:2017-06-02

原文出处: CarpenterLee

已经对Stream API的用法宣扬够多了,用起简捷直观,但机能到底怎么样呢?会不会有很高的机能损失?本节我们对Stream API的机能一探毕竟。

为担保测试功效真实可信,我们将JVM运行在-server模式下,测试数据在GB量级,测试呆板回收常见的商用处事器,设置如下:

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

测试所用代码在这里,测试功效汇总.

测试要领和测试数据

机能测试并不是容易的事,Java机能测试更费劲,因为虚拟机对机能的影响很大,JVM对机能的影响有两方面:

  1. GC的影响。GC的行为是Java中很欠好节制的一块,为增加确定性,我们手动指定利用CMS收集器,并利用10GB牢靠巨细的堆内存。集团到JVM参数就是-XX:+UseConcMarkSweepGC -Xms10G -Xmx10G
  2. JIT(Just-In-Time)即时编译技能。即时编译技能会将热点代码在JVM运行的进程中编译成当地代码,测试时我们会先对措施预热,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()获得的线程池,为节制并行度我们利用Linux的taskset呼吁指定JVM可用的核数。

测试数据由措施随机生成。为防备一次测试带来的发抖,测试4次求出平均时间作为运行时间。

尝试一 根基范例迭代

测试内容:找出整型数组中的最小值。比拟for轮回外部迭代和Stream API内部迭代机能。

测试措施IntTest,测试功效如下图:

perf_Stream_min_int

图中展示的是for轮回外部迭代耗时为基准的时间比值。阐明如下:

  1. 对付根基范例Stream串行迭代的机能开销明明高于外部迭代开销(两倍);
  2. Stream并行迭代的机能比串行迭代和外部迭代都好。

并行迭代机能跟可操作的核数有关,上图中的并行迭代利用了全部12个核,为考查利用核数对机能的影响,我们专门测试了差异核数下的Stream并行迭代结果:

perf_Stream_min_int_par

阐明,对付根基范例:

  1. 利用Stream并行API在单核环境下机能很差,比Stream串行API的机能还差;
  2. 跟着利用核数的增加,Stream并行结果逐渐变好,比利用for轮回外部迭代的机能还好。

以上两个测试说明,对付根基范例的简朴迭代,Stream串行迭代机能更差,但多核环境下Stream迭代时机能较好。

尝试二 工具迭代

再来看工具的迭代结果。

测试内容:找出字符串列表中最小的元素(自然顺序),图纸加密,比拟for轮回外部迭代和Stream API内部迭代机能。

测试措施StringTest,测试功效如下图:

perf_Stream_min_String

功效阐明如下:

  1. 对付工具范例Stream串行迭代的机能开销仍然高于外部迭代开销(1.5倍),但差距没有根基范例那么大。
  2. Stream并行迭代的机能比串行迭代和外部迭代都好。

再来单独考查Stream并行迭代结果:

perf_Stream_min_String_par

阐明,对付工具范例:

  1. 利用Stream并行API在单核环境下机能比for轮回外部迭代差;
  2. 跟着利用核数的增加,Stream并行结果逐渐变好,多核带来的结果明明。

以上两个测试说明,对付工具范例的简朴迭代,Stream串行迭代机能更差,但多核环境下Stream迭代时机能较好。

尝试三 巨大工具归约

从尝试一、二的功效来看,Stream串行执行的结果都比外部迭代差(许多),是不是说明Stream真的不可了?先别下结论,我们再来考查一下更巨大的操纵。

测试内容:给定订单列表,统计每个用户的总生意业务额。比拟利用外部迭代手动实现和Stream API之间的机能。

我们将订单简化为<userName, price, timeStamp>组成的元组,并用Order工具来暗示。测试措施ReductionTest,测试功效如下图:

perf_Stream_reduction

阐明,对付巨大的归约操纵:

  1. Stream API的机能普遍好于外部手动迭代,软件开发,并行Stream结果更佳;

再来考查并行度对并行结果的影响,测试功效如下:

perf_Stream_reduction_par