Streams vs. Sammlungen: Wann kommt es auf die Leistung an?
Leistungsvergleich von Java 8-Streams und Sammlungen
Einführung
In Java 8 Streams haben sich zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Datenverarbeitung entwickelt. Es bleibt jedoch die Frage: Wie schneiden Streams in Bezug auf die Leistung mit der traditionelleren Collections-API ab?
Benchmark-Testleistung
Verwendung eines Benchmarks zum Vergleich der Leistung von Von der Stream-Verarbeitung zur Sammlungsverarbeitung wurde beobachtet, dass bei einem bestimmten Test, bei dem es um das Filtern und Berechnen von Quadratwurzeln gerader Zahlen aus einer großen Liste ging, Streams etwa doppelt so langsam waren wie Sammlungen.
Beurteilung der Fairness des Tests
Um die Fairness des Tests sicherzustellen, ist es wichtig, Folgendes zu berücksichtigen:
- Verwendung von LinkedList: Vermeiden Sie die Verwendung von LinkedList für Diese Aufgabe ist nicht für häufige Entfernungen optimiert.
- Benchmarking-Methodik:Verwenden Sie ein zuverlässiges Benchmarking-Tool wie JMH für genaue Messungen.
Formeller Benchmark Ergebnisse
Nach der Einbeziehung dieser Verbesserungen deuten aktualisierte Benchmarking-Ergebnisse darauf hin, dass Streams in einigen Fällen leistungsfähiger sein können als Sammlungen. Die spezifischen Leistungsmerkmale können jedoch je nach Art der Datenverarbeitungsaufgabe variieren.
Faktoren, die die Leistung beeinflussen
Mehrere Faktoren können die Stream- vs. Sammlungsleistung beeinflussen:
- Vorgangskomplexität: Komplexere Vorgänge wie Zuordnung und Filterung können zu zusätzlichem Overhead in Streams führen.
- Datengröße: Größere Datensätze können von der Parallelisierung profitieren, die mithilfe von Streams einfacher zu implementieren ist.
- Codeoptimierung: Eine ordnungsgemäße Codeoptimierung, einschließlich JIT-Inlining, kann die Leistung von Streams und Sammlungen verbessern.
Den richtigen Ansatz wählen
Berücksichtigen Sie bei der Auswahl zwischen Streams und Sammlungen Folgendes:
- Bequemlichkeit und Sicherheit : Streams bieten einen prägnanteren und typsichereren Ansatz für die Datenverarbeitung.
- Leistungsoptimierung: Bei leistungskritischen Anwendungen können Sammlungen für bestimmte Aufgaben effizienter sein.
Fazit
Während Streams Vorteile in Bezug auf Komfort und Sicherheit bieten, bieten Sammlungen möglicherweise eine bessere Leistung für bestimmte Datenverarbeitungsaufgaben. Es ist wichtig, die spezifischen Anforderungen der Anwendung zu beurteilen, um den optimalen Ansatz zu bestimmen.
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