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性能篇：解密Stream，提升集合遍歷效率的秘訣！

來源：責編：時間：2024-01-26 09:03:39 217觀看

導讀大家好，我是小米，一個熱愛技術分享的小伙伴。今天我們來聊一聊 Java 中的 Stream，以及如何通過 Stream 來提高遍歷集合的效率。什么是Stream？在開始深入討論之前，我們先來了解一下什么是 Stream。Stream 是 Java 8 中引入

大家好，我是小米，一個熱愛技術分享的小伙伴。今天我們來聊一聊 Java 中的 Stream，以及如何通過 Stream 來提高遍歷集合的效率。

什么是Stream？

在開始深入討論之前，我們先來了解一下什么是 Stream。

Stream 是 Java 8 中引入的一種新的抽象概念，用于處理數據序列。它為我們提供了一種更加便捷、高效的方式來操作集合數據，實現了函數式編程的特性。在之前的 Java 版本中，我們通常使用迭代器或者循環來處理集合，代碼顯得冗長且難以閱讀。而引入 Stream 后，我們可以采用聲明式的方式描述數據的處理流程，使代碼更加簡潔、清晰。

Stream 的本質是一種數據流，它不是一種數據結構，因此不會改變原有的數據集合。相反，它提供了一系列的中間操作和終端操作，這些操作可以被串聯起來形成一條處理流水線。中間操作用于對數據進行轉換和處理，而終端操作則觸發整個處理流程的執行，產生最終的結果。

使用 Stream，我們可以輕松進行各種操作，如篩選、映射、過濾、排序等，而無需手動編寫繁瑣的迭代代碼。這種聲明式的編程風格不僅提高了代碼的可讀性，還有助于并行處理，充分發揮多核 CPU 的性能優勢。

以下是一個簡單的代碼示例，演示了使用Stream對集合進行過濾、映射和打印操作的好處：

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這個簡單的示例展示了Stream的優勢，實際應用中，Stream還可以進行更復雜的操作，如分組、排序等，為集合處理提供了更多靈活性。

Stream操作分類

在使用 Stream 進行集合操作時，我們通常將其分為兩種操作：中間操作和終端操作。

中間操作是在數據源上進行的轉換和處理，但并不立即觸發流的遍歷。這些操作包括 filter、map、distinct 等。通過 filter 我們可以輕松篩選出符合條件的元素，而 map 則用于轉換元素，使得處理過程更為靈活。

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在上述示例中，filter 用于選擇偶數，map 則將這些偶數平方，形成了中間操作的鏈式調用。

終端操作是觸發流的遍歷并產生最終結果的操作，結束流的處理。這些操作包括 forEach、collect、reduce 等。通過 collect 我們可以將流中的元素收集到一個新的集合中。

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在這個示例中，collect 將處理后的結果收集到一個新的列表中，結束了整個流的處理過程。

Stream源碼實現

Stream 的源碼實現是 Java 8 中引入的一項復雜而精妙的特性，它為處理集合數據提供了一種全新的方式。在深入探討 Stream 的源碼實現之前，我們首先需要了解幾個關鍵的類和接口，它們構成了 Stream 操作的基礎結構。

首先，BaseStream 接口是 Stream API 中的基礎，它定義了一些基本的操作，例如串行執行和并行執行。這個接口為不同類型的 Stream，如 Stream、IntStream、DoubleStream 等提供了一致的接口定義，使得操作在不同類型的流之間能夠得到復用。

接著，AbstractPipeline 類是 Stream 的核心類之一，它封裝了操作的基本邏輯，包括遍歷、過濾等。這個類為具體的操作提供了抽象基類，簡化了新操作的添加。它還定義了流水線的基本結構，使得我們能夠串聯多個操作形成一個完整的處理流程。

在針對對象引用流的處理中，ReferencePipeline 繼承自 AbstractPipeline，通過一系列方法（如 filter、map 等）生成不同類型的中間操作，形成操作鏈。而 Sink 類則負責接收元素并進行實際的處理。這種流水線的設計充分體現了函數式編程的思想，每個操作都是不可變的，而且在進行終端操作前，中間操作只是構建了一個操作鏈而并未實際執行。

在具體的操作實現中，以 filter 為例，通過 ReferencePipeline 類的 filter 方法生成一個新的流水線，其中定義了過濾的邏輯，形成了一個中間操作。這個設計使得我們能夠以鏈式的方式組織多個操作，從而更加靈活地構建數據處理流程。

Stream操作疊加源碼解析

在實際應用中，我們常常需要對集合進行多個操作，這時候就涉及到 Stream 操作的疊加。通過源碼解析，我們可以深入了解這一過程的執行。

首先，讓我們看一下一個簡單的例子：

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這個例子中，我們對數字集合進行了篩選（filter）和映射（mapToInt）的兩個操作，然后求和。讓我們逐步分析這個過程。

filter操作

首先，filter 操作創建了一個新的 Stream，其中包含了符合條件的元素。這是通過 ReferencePipeline 類的 filter 方法實現的，具體代碼如下：

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這段代碼展示了如何創建一個新的 Stream，其中的 Sink 對象通過 predicate.test(u) 來判斷是否滿足條件，然后將符合條件的元素傳遞給下游。

mapToInt操作

接著，mapToInt 操作對上一個操作的結果進行了映射，將元素乘以2。這是通過 ReferencePipeline 類的 mapToInt 方法實現的，具體代碼如下：

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這段代碼展示了如何創建一個新的 IntStream，其中的 Sink 對象通過 mapper.applyAsInt(u) 來進行映射操作，將元素乘以2后傳遞給下游。

sum操作

最后，sum 操作對上一個操作的結果進行了求和。這是通過 SummingInt 類的 evaluate 方法實現的，具體代碼如下：

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這段代碼展示了如何對映射后的元素進行求和操作，最終得到結果。

通過這個簡單的例子，我們可以看到 Stream 操作的疊加是通過創建新的 Stream，并在每個操作的 Sink 中對元素進行處理和傳遞的。這種鏈式調用的方式使得我們可以靈活組合多個操作，構建出復雜的數據處理流程。

Stream并行處理源碼解析

Stream 的一個顯著特點是能夠支持并行處理。在多核 CPU 的環境下，Stream 的并行迭代方式可以顯著提高性能。通過分析源碼，我們可以了解并行處理是如何實現的，以及在何種場景下使用更為合適。

首先，讓我們看一個簡單的例子：

圖片

在這個例子中，我們使用了 parallelStream() 方法將 Stream 轉換為并行流，然后進行映射和求和操作。接下來，我們將逐步分析這個過程。

parallelStream操作

首先，parallelStream() 方法是通過 BaseStream 接口的 parallel() 方法實現的，具體代碼如下：

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這段代碼通過 StreamSupport.stream(spliterator(), true) 來創建一個支持并行的 Stream。

并行處理的實現

在并行處理過程中，Stream 會被分割成多個子任務，每個子任務在一個獨立的線程中執行。這是通過 ForkJoinTask 框架實現的，具體代碼如下：

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invoke() 方法用于執行任務，每個子任務都是一個 ForkJoinTask，它們會在多個線程中同時執行，最后將結果合并起來。

并行處理的Sink

在并行處理中，每個子任務都有自己的 Sink 對象，用于處理元素。這是通過 ForkingSink 類實現的，具體代碼如下：

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ForkingSink 中的 accept() 方法用于接收元素，然后通過 split() 方法將任務進行分割。

通過這個簡單的例子，我們可以看到 Stream 的并行處理是通過 ForkJoin 框架實現的，每個子任務都在獨立的線程中執行，最后將結果合并。這種方式能夠更好地利用多核 CPU 的性能，提高處理速度。

性能測試

為了更直觀地比較兩者的性能，我們使用JMH（Java Microbenchmarking Harness）進行測試。

以下是一個簡單的示例代碼，假設我們有一個包含一系列數字的列表，我們將對這些數字進行過濾，然后按照奇偶性進行分組：

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測試結論：

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通過以上測試結果，我們可以看到：

在循環迭代次數較少的情況下，常規的迭代方式性能反而更好；
在單核 CPU 服務器配置環境中，也是常規迭代方式更有優勢；
而在大數據循環迭代中，如果服務器是多核 CPU 的情況下，Stream 的并行迭代優勢明顯。

所以我們在平時處理大數據的集合時，應該盡量考慮將應用部署在多核 CPU 環境下，并且使用 Stream 的并行迭代方式進行處理。

總結

用事實說話，我們看到其實使用 Stream 未必可以使系統性能更佳，還是要結合應用場景進行選擇，也就是合理地使用 Stream。

總的來說，Stream 是一個強大而靈活的工具，但并不是適用于所有場景。在選擇使用 Stream 時，我們需要根據實際情況進行權衡和取舍。

通過深入了解 Stream 的底層實現，我們可以更好地運用這一特性，提高代碼的可讀性和性能。

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什么是Stream？

Stream操作分類

Stream源碼實現

Stream操作疊加源碼解析

filter操作

mapToInt操作

sum操作

Stream并行處理源碼解析

parallelStream操作

并行處理的實現

并行處理的Sink

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