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java 8的新特性之一就是lambda表达式,其中lambda表达式的foreach循环最为引人注目,现比较下lambda表达式foreach和普通for循环的性能测试。代码如下:
public static void main(String[] args){
List<String> list = new ArrayList<>();
for(int i =0;i<10000;i++){
list.add(String.valueOf(i));
}
long begin = System.currentTimeMillis();
for(Object s : list){
s.toString();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("普通for循环耗时"+(end-begin)+"ms");
begin = System.currentTimeMillis();
list.forEach(e->{
e.toString();
});
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("普通lambda表达式foreach耗时"+(end-begin)+"ms");
begin = System.currentTimeMillis();
list.stream().forEach(e->{
e.toString();
});
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("单管道stream耗时"+(end-begin)+"ms");
begin = System.currentTimeMillis();
list.parallelStream().forEach(e->{
e.toString();
});
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("多管道stream耗时"+(end-begin)+"ms");
}
测试结果:
普通for循环耗时1ms
普通lambda表达式foreach耗时40ms
单管道stream耗时51ms
多管道stream耗时38ms
为何lambda表达式的性能比普通的还差,我猜测是因为:list.parallelStream()是并发处理的,大量的线程上下文切换导致性能下降。如何证明?那就把for循环里的处理时间设置长一点吧,设置成如下代码:
public static void main(String[] args){
List<String> list = new ArrayList<>();
for(int i =0;i<10000;i++){
list.add(String.valueOf(i));
}
long begin = System.currentTimeMillis();
for(Object s : list){
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e1) {
e1.printStackTrace();
}
s.toString();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("普通for循环耗时"+(end-begin)+"ms");
begin = System.currentTimeMillis();
list.stream().forEach(e->{
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e1) {
e1.printStackTrace();
}
e.toString();
});
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("单管道stream耗时"+(end-begin)+"ms");
begin = System.currentTimeMillis();
list.parallelStream().forEach(e->{
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e1) {
e1.printStackTrace();
}
e.toString();
});
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("多管道stream耗时"+(end-begin)+"ms");
}
测试结果:
普通for循环耗时10104ms
普通lambda表达式foreach耗时10144ms
单管道stream耗时10084ms
多管道stream耗时2512ms
由此可见,对于耗时的操作用lambda表达式的for循环,如数据库的IO操作,多线程充分利用CPU资源,传统方式跟单管道stream的处理效率相差无几,多管道parallelStream的处理效率最高;对于不太耗时的操作使用普通for循环,比如纯CPU计算类型的操作,单线程性能更高,减少上下文切换的开销。