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性能篇：解密Stream，提升集合遍历效率的秘诀！

2024-01-26 09:03:39 软件 187观看

摘要大家好，我是小米，一个热爱技术分享的小伙伴。今天我们来聊一聊 Java 中的 Stream，以及如何通过 Stream 来提高遍历集合的效率。什么是Stream？在开始深入讨论之前，我们先来了解一下什么是 Stream。Stream 是 Java 8 中引入

大家好，我是小米，一个热爱技术分享的小伙伴。今天我们来聊一聊 Java 中的 Stream，以及如何通过 Stream 来提高遍历集合的效率。

什么是Stream？

在开始深入讨论之前，我们先来了解一下什么是 Stream。

Stream 是 Java 8 中引入的一种新的抽象概念，用于处理数据序列。它为我们提供了一种更加便捷、高效的方式来操作集合数据，实现了函数式编程的特性。在之前的 Java 版本中，我们通常使用迭代器或者循环来处理集合，代码显得冗长且难以阅读。而引入 Stream 后，我们可以采用声明式的方式描述数据的处理流程，使代码更加简洁、清晰。

Stream 的本质是一种数据流，它不是一种数据结构，因此不会改变原有的数据集合。相反，它提供了一系列的中间操作和终端操作，这些操作可以被串联起来形成一条处理流水线。中间操作用于对数据进行转换和处理，而终端操作则触发整个处理流程的执行，产生最终的结果。

使用 Stream，我们可以轻松进行各种操作，如筛选、映射、过滤、排序等，而无需手动编写繁琐的迭代代码。这种声明式的编程风格不仅提高了代码的可读性，还有助于并行处理，充分发挥多核 CPU 的性能优势。

以下是一个简单的代码示例，演示了使用Stream对集合进行过滤、映射和打印操作的好处：

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这个简单的示例展示了Stream的优势，实际应用中，Stream还可以进行更复杂的操作，如分组、排序等，为集合处理提供了更多灵活性。

Stream操作分类

在使用 Stream 进行集合操作时，我们通常将其分为两种操作：中间操作和终端操作。

中间操作是在数据源上进行的转换和处理，但并不立即触发流的遍历。这些操作包括 filter、map、distinct 等。通过 filter 我们可以轻松筛选出符合条件的元素，而 map 则用于转换元素，使得处理过程更为灵活。

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在上述示例中，filter 用于选择偶数，map 则将这些偶数平方，形成了中间操作的链式调用。

终端操作是触发流的遍历并产生最终结果的操作，结束流的处理。这些操作包括 forEach、collect、reduce 等。通过 collect 我们可以将流中的元素收集到一个新的集合中。

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在这个示例中，collect 将处理后的结果收集到一个新的列表中，结束了整个流的处理过程。

Stream源码实现

Stream 的源码实现是 Java 8 中引入的一项复杂而精妙的特性，它为处理集合数据提供了一种全新的方式。在深入探讨 Stream 的源码实现之前，我们首先需要了解几个关键的类和接口，它们构成了 Stream 操作的基础结构。

首先，BaseStream 接口是 Stream API 中的基础，它定义了一些基本的操作，例如串行执行和并行执行。这个接口为不同类型的 Stream，如 Stream、IntStream、DoubleStream 等提供了一致的接口定义，使得操作在不同类型的流之间能够得到复用。

接着，AbstractPipeline 类是 Stream 的核心类之一，它封装了操作的基本逻辑，包括遍历、过滤等。这个类为具体的操作提供了抽象基类，简化了新操作的添加。它还定义了流水线的基本结构，使得我们能够串联多个操作形成一个完整的处理流程。

在针对对象引用流的处理中，ReferencePipeline 继承自 AbstractPipeline，通过一系列方法（如 filter、map 等）生成不同类型的中间操作，形成操作链。而 Sink 类则负责接收元素并进行实际的处理。这种流水线的设计充分体现了函数式编程的思想，每个操作都是不可变的，而且在进行终端操作前，中间操作只是构建了一个操作链而并未实际执行。

在具体的操作实现中，以 filter 为例，通过 ReferencePipeline 类的 filter 方法生成一个新的流水线，其中定义了过滤的逻辑，形成了一个中间操作。这个设计使得我们能够以链式的方式组织多个操作，从而更加灵活地构建数据处理流程。

Stream操作叠加源码解析

在实际应用中，我们常常需要对集合进行多个操作，这时候就涉及到 Stream 操作的叠加。通过源码解析，我们可以深入了解这一过程的执行。

首先，让我们看一下一个简单的例子：

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这个例子中，我们对数字集合进行了筛选（filter）和映射（mapToInt）的两个操作，然后求和。让我们逐步分析这个过程。

filter操作

首先，filter 操作创建了一个新的 Stream，其中包含了符合条件的元素。这是通过 ReferencePipeline 类的 filter 方法实现的，具体代码如下：

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这段代码展示了如何创建一个新的 Stream，其中的 Sink 对象通过 predicate.test(u) 来判断是否满足条件，然后将符合条件的元素传递给下游。

mapToInt操作

接着，mapToInt 操作对上一个操作的结果进行了映射，将元素乘以2。这是通过 ReferencePipeline 类的 mapToInt 方法实现的，具体代码如下：

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这段代码展示了如何创建一个新的 IntStream，其中的 Sink 对象通过 mapper.applyAsInt(u) 来进行映射操作，将元素乘以2后传递给下游。

sum操作

最后，sum 操作对上一个操作的结果进行了求和。这是通过 SummingInt 类的 evaluate 方法实现的，具体代码如下：

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这段代码展示了如何对映射后的元素进行求和操作，最终得到结果。

通过这个简单的例子，我们可以看到 Stream 操作的叠加是通过创建新的 Stream，并在每个操作的 Sink 中对元素进行处理和传递的。这种链式调用的方式使得我们可以灵活组合多个操作，构建出复杂的数据处理流程。

Stream并行处理源码解析

Stream 的一个显著特点是能够支持并行处理。在多核 CPU 的环境下，Stream 的并行迭代方式可以显著提高性能。通过分析源码，我们可以了解并行处理是如何实现的，以及在何种场景下使用更为合适。

首先，让我们看一个简单的例子：

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在这个例子中，我们使用了 parallelStream() 方法将 Stream 转换为并行流，然后进行映射和求和操作。接下来，我们将逐步分析这个过程。

parallelStream操作

首先，parallelStream() 方法是通过 BaseStream 接口的 parallel() 方法实现的，具体代码如下：

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这段代码通过 StreamSupport.stream(spliterator(), true) 来创建一个支持并行的 Stream。

并行处理的实现

在并行处理过程中，Stream 会被分割成多个子任务，每个子任务在一个独立的线程中执行。这是通过 ForkJoinTask 框架实现的，具体代码如下：

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invoke() 方法用于执行任务，每个子任务都是一个 ForkJoinTask，它们会在多个线程中同时执行，最后将结果合并起来。

并行处理的Sink

在并行处理中，每个子任务都有自己的 Sink 对象，用于处理元素。这是通过 ForkingSink 类实现的，具体代码如下：

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ForkingSink 中的 accept() 方法用于接收元素，然后通过 split() 方法将任务进行分割。

通过这个简单的例子，我们可以看到 Stream 的并行处理是通过 ForkJoin 框架实现的，每个子任务都在独立的线程中执行，最后将结果合并。这种方式能够更好地利用多核 CPU 的性能，提高处理速度。

性能测试

为了更直观地比较两者的性能，我们使用JMH（Java Microbenchmarking Harness）进行测试。

以下是一个简单的示例代码，假设我们有一个包含一系列数字的列表，我们将对这些数字进行过滤，然后按照奇偶性进行分组：

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测试结论：

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通过以上测试结果，我们可以看到：

在循环迭代次数较少的情况下，常规的迭代方式性能反而更好；
在单核 CPU 服务器配置环境中，也是常规迭代方式更有优势；
而在大数据循环迭代中，如果服务器是多核 CPU 的情况下，Stream 的并行迭代优势明显。

所以我们在平时处理大数据的集合时，应该尽量考虑将应用部署在多核 CPU 环境下，并且使用 Stream 的并行迭代方式进行处理。

总结

用事实说话，我们看到其实使用 Stream 未必可以使系统性能更佳，还是要结合应用场景进行选择，也就是合理地使用 Stream。

总的来说，Stream 是一个强大而灵活的工具，但并不是适用于所有场景。在选择使用 Stream 时，我们需要根据实际情况进行权衡和取舍。

通过深入了解 Stream 的底层实现，我们可以更好地运用这一特性，提高代码的可读性和性能。

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