环境

Ubuntu 22.04
IntelliJ IDEA 2022.1.3
JDK 17
CPU：8核

➜  ~ cat /proc/cpuinfo | egrep -ie 'physical id|cpu cores'
physical id	: 0
cpu cores	: 1
physical id	: 2
cpu cores	: 1
physical id	: 4
cpu cores	: 1
physical id	: 6
cpu cores	: 1
physical id	: 8
cpu cores	: 1
physical id	: 10
cpu cores	: 1
physical id	: 12
cpu cores	: 1
physical id	: 14
cpu cores	: 1

目标

文本通过实际测试，从以下几个维度比较Java stream的性能：

stream VS. parallelStream
分步 VS. 总体，分步指的是每次操作都转换为List，下个操作前再转换为stream，而总体指的是全部操作之后再转换为List。显然，总体的性能会好于分步的性能
不同数据量对性能的影响

准备

新建maven项目 test0317 。

打开 pom.xml 文件，添加如下内容：

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/junit/junit -->
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.13.2</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

在 src/test/java/com.example.test0317 目录下创建package package1 ，并创建类 Test0317 ：

package com.example.test0317.package1;
import org.junit.Test;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;
public class Test0317 {
    private List<Double> list1 = null;
    private long size = 10000000;
    private long start = 0;
    private long end = 0;
    private long time = 0;
}

测试

测试1（stream，10000000，分步）

    @Test
    public void test1() {
        System.out.println("\n****** test1: stream, " + size + ", step by step ******");
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            list1 = Stream.generate(Math::random).limit(size).toList();
            start = System.currentTimeMillis();
            list1 = list1.stream().map(e -> e + 1).toList();
            list1 = list1.stream().map(e -> e * 2).toList();
            list1 = list1.stream().sorted().toList();
            end = System.currentTimeMillis();
            time = end - start;
            System.out.println("time = " + time);
        }
    }

运行结果如下：

****** test1: stream, 10000000, step by step ******
time = 6062
time = 5931
time = 6917

测试2（parallelStream，10000000，分步）

    @Test
    public void test2() {
        System.out.println("\n****** test2: parallelStream, " + size + ", step by step ******");
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            list1 = Stream.generate(Math::random).limit(10000000).toList();
            start = System.currentTimeMillis();
            list1 = list1.parallelStream().map(e -> e + 1).toList();
            list1 = list1.parallelStream().map(e -> e * 2).toList();
            list1 = list1.parallelStream().sorted().toList();
            end = System.currentTimeMillis();
            time = end - start;
            System.out.println("time = " + time);
        }
    }

运行结果如下：

****** test2: parallelStream, 10000000, step by step ******
time = 2038
time = 1822
time = 2000

测试3（stream，10000000，总体）

    @Test
    public void test3() {
        System.out.println("\n****** test3: stream, " + size + ", whole ******");
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            list1 = Stream.generate(Math::random).limit(10000000).toList();
            start = System.currentTimeMillis();
            list1 = list1.stream().map(e -> e + 1).map(e -> e * 2).sorted().toList();
            end = System.currentTimeMillis();
            time = end - start;
            System.out.println("time = " + time);
        }
    }

运行结果如下：

****** test3: stream, 10000000, whole ******
time = 6118
time = 5774
time = 6310

测试4（parallelStream，10000000，总体）

    @Test
    public void test4() {
        System.out.println("\n****** test4: parallelStream, " + size + ", whole ******");
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            list1 = Stream.generate(Math::random).limit(10000000).toList();
            start = System.currentTimeMillis();
            list1 = list1.parallelStream().map(e -> e + 1).map(e -> e * 2).sorted().toList();
            end = System.currentTimeMillis();
            time = end - start;
            System.out.println("time = " + time);
        }
    }

运行结果如下：

****** test4: parallelStream, 10000000, whole ******
time = 1771
time = 1873
time = 2011

测试5（stream，20000000，分步）

运行结果如下：

****** test1: stream, 20000000, step by step ******
time = 12870
time = 12642
time = 12425

测试6（parallelStream，20000000，分步）

运行结果如下：

****** test2: parallelStream, 20000000, step by step ******
time = 4216
time = 4247
time = 4420

测试7（stream，20000000，总体）

运行结果如下：

****** test3: stream, 20000000, whole ******
time = 12199
time = 12136
time = 12088

测试8（parallelStream，20000000，总体）

运行结果如下：

****** test4: parallelStream, 20000000, whole ******
time = 3526
time = 3796
time = 4105

上面的测试中，因为CPU是8核，所以parallelStream最多使用8个线程，而下面的测试是指定使用2线程，方法为在JVM的启动选项（VM options）里设置 -Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=2 ，如下图所示：

Java stream性能比较

测试9（2线程，parallelStream，10000000，分步）

运行结果如下：

****** test2: parallelStream, 10000000, step by step ******
time = 3446
time = 3246
time = 3523

测试10（2线程，parallelStream，10000000，总体）

运行结果如下：

****** test4: parallelStream, 10000000, whole ******
time = 3173
time = 3136
time = 3259

测试11（2线程，parallelStream，20000000，分步）

运行结果如下：

****** test2: parallelStream, 20000000, step by step ******
time = 7246
time = 7830
time = 7613

测试12（2线程，parallelStream，20000000，总体）

运行结果如下：

****** test4: parallelStream, 20000000, whole ******
time = 7292
time = 7438
time = 7109

总结

测试结果总结如下：

stream VS. parallelStream	stepwise VS. whole	元素个数	平均时间（秒）	速度提升
测试1	stream	stepwise	10000000	6.3	baseline
测试2	parallelStream	stepwise	10000000	2.0	3.15
测试3	stream	whole	10000000	6.1	1.03
测试4	parallelStream	whole	10000000	1.9	3.32

总结：在8核，10000000个元素的情况下，parallelStream相比stream性能提升很大，而总体相比分步只是略有性能提升。

如果把10000000个元素换为20000000个元素，测试结果如下：

stream VS. parallelStream	stepwise VS. whole	元素个数	平均时间（秒）	速度提升
测试5	stream	stepwise	20000000	12.6	baseline
测试6	parallelStream	stepwise	20000000	4.3	2.93
测试7	stream	whole	20000000	12.1	1.04
测试8	parallelStream	whole	20000000	3.8	3.32

可见，如果元素个数加倍，则对于每个测试结果，运行时间也都几乎加倍，符合线性增长。

总结：在8核，20000000个元素的情况下，parallelStream相比stream性能提升很大，而总体相比分步只是略有性能提升。

另外，若换成2线程，其性能显然在单线程和8线程之间。测试结果如下：

stream VS. parallelStream	stepwise VS. whole	元素个数	平均时间（秒）	速度提升
测试9	parallelStream	stepwise	10000000	3.3	1.91
测试10	parallelStream	whole	10000000	3.1	2.03
测试11	parallelStream	stepwise	20000000	7.6	1.66
测试12	parallelStream	whole	20000000	7.3	1.73

可见，2线程相比单线程，性能提升接近于2倍，但是达不到2倍，这是因为创建和切换线程需要消耗一定的时间和资源，同理，拆分及合并数据也需要消耗一定的时间和资源。

总结：在2线程，10000000或20000000个元素的情况下，parallelStream相比stream的性能提升接近于2倍，而总体相比分步只是略有性能提升。

最后多说一句：在数据量很大（本例中达到千万级别）时，parallelStream相比stream而言，性能有非常大的提升。但是若数据量不大，比如我测试了10000，则parallelStream相比stream，性能不但没有提升，甚至变得更差了，原因前面已经提到了。

不过话说回来，即使parallelStream比起stream性能变差，但因为数据量小，所以消耗的时间总量就少，比如说假设从10毫秒变成15毫秒，虽然多了50%的时间消耗，但是因为绝对值很小，所以问题不大。

从这个角度看来，还是应该尽量用parallelStream来取代stream。

当然，本例只是一个非常简单的模型，在一些复杂的情况下，比如有线程安全的问题，就要考虑应该用stream还是parallelStream。

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