Java 8之Stream适用场景

来源：互联网发布：linux运维工资高吗编辑：程序博客网时间：2024/06/05 16:17

Stream是Java 8中的一个大的改进。Stream的功能是，支持集合的各种操作，比如filter, sum, max, min, average, map, reduce等等。所以我个人认为Stream的出现是基于以下原因:

增强集合操作
拥抱函数式编程
充分利用Lambda
执行效率的提高 - 透明支持多线程集合操作

笔者尝试测试一下Stream并发处理的威力，发现面对特别简单的任务，Stream并发处理相较于传统的for each循环，执行效率没有优势。看起来Stream不是免费的午餐，创建Stream还是要一些开销的。所以这促使笔者思考该在什么场景下才使用Stream。

测试例子

笔者测试两个例子，一个任务非常简单，另外一个稍微复杂一点。从结果看起来，并行Stream总是比串行快，任务简单的情况，For Loop更快，任务复杂一点，并行Stream后来居上，并行带来的改进足以cover创建Stream的开销。

测试的小工具类

public class TimeRecorder {    private long startTime;    private long endTime;    public void start() {        startTime = System.currentTimeMillis();    }    public long end() {        endTime = System.currentTimeMillis();        return endTime - startTime;    }    public long getDuration() {        return endTime - startTime;    }}

任务非常简单的例子

只调用intValue这么一个小方法。

public class StreamDemoSimple {    public static void main(String[] args) {        List<Integer> intList = new LinkedList<Integer>();        for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {            intList.add(i);        }        TimeRecorder recorder = new TimeRecorder();        recorder.start();        intList.stream().forEach(i -> {            i.intValue();        });        recorder.end();        System.out.print("Stream iterator:");        System.out.println(recorder.getDuration());        recorder.start();        intList.parallelStream().forEach(i -> {            i.intValue();        });        recorder.end();        System.out.print("Parallel Stream iterator:");        System.out.println(recorder.getDuration());        recorder.start();        for (Integer i : intList) {            i.intValue();        }        recorder.end();        System.out.print("Normal iterator:");        System.out.println(recorder.getDuration());    }}

输出如下:

Stream iterator:447
Parallel Stream iterator:142
Normal iterator:70

任务稍微复杂的例子

多执行了几步而已。

public class StreamDemo {    public static void main(String[] args) {        List<Integer> intList = new LinkedList<Integer>();        for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {            intList.add(i);        }        TimeRecorder recorder = new TimeRecorder();        recorder.start();        intList.stream().forEach(i -> {            i.intValue();            i.intValue();            i.toString();            i.intValue();            i.intValue();            i.toString();        });        recorder.end();        System.out.print("Stream iterator:");        System.out.println(recorder.getDuration());        recorder.start();        intList.parallelStream().forEach(i -> {            i.intValue();            i.intValue();            i.toString();            i.intValue();            i.intValue();            i.toString();        });        recorder.end();        System.out.print("Parallel Stream iterator:");        System.out.println(recorder.getDuration());        recorder.start();        for (Integer i : intList) {            i.intValue();            i.intValue();            i.toString();            i.intValue();            i.intValue();            i.toString();        }        recorder.end();        System.out.print("Normal iterator:");        System.out.println(recorder.getDuration());    }}

输出如下:

Stream iterator:808
Parallel Stream iterator:313
Normal iterator:377

Stream的适合场景

集合操作超过两个步骤
比如先filter再for each
这时Stream显得优雅简洁，效率也高
任务较重，注重效能，希望并发执行
很容易的就隐式利用了多线程技术。非常好的使用时机。
函数式编程的编码风格里
Stream的设计初衷之一

结语

Lambda，Stream等等新特性使得Java函数式编程更为自然。合适的环境下非常值得合理使用。但是请记住Stream的创建以及传输也有损耗，特别简单的场景可能传统的For Loop更为适合。

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