詳解lambda表達(dá)式foreach性能分析
java 8的新特性之一就是lambda表達(dá)式，parallelStream()都說性能會比較高，現(xiàn)一探究竟。
話不多說，上代碼：
@Test
public void test2(){
List<String> list = new ArrayList<>();
for(int i=0;i<10000;i++)
list.add(String.valueOf(i));
//lambda表達(dá)式
long start = System.currentTimeMillis();
// list.parallelStream().forEach((s)->{
// s.toString();
// });
//普通測試
for (Object s :list){
s.toString();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗時(shí)："+(end-start) +" ms");
}
測試結(jié)果如下：
普通fo循環(huán)耗時(shí)3ms。
為何lambda表達(dá)式的性能比普通的還差，我猜測是因?yàn)椋簂ist.parallelStream()是并發(fā)處理的，大量的線程上下文切換導(dǎo)致性能下降。如何證明？那就把for循環(huán)里的處理時(shí)間設(shè)置長一點(diǎn)吧，設(shè)置成如下代碼：
public void test1(){
List<String> list = new ArrayList<>();
for(int i=0;i<10000;i++)
list.add(String.valueOf(i));
//lambda表達(dá)式
long start = System.currentTimeMillis();
// list.parallelStream().forEach((s)->{
// try {
// Thread.sleep(4);
// } catch (InterruptedException e) {
// e.printStackTrace();
// }
// });
//普通測試
for (Object s :list){
try {
Thread.sleep(4);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
s.toString();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗時(shí)："+(end-start) +" ms");
}
測試結(jié)果：
普通耗時(shí)：13454ms
lambda表達(dá)式耗時(shí)3314秒。
果然如老夫所料。
再次驗(yàn)證list.parallelStream()是多線程執(zhí)行， 用visualVM工具看運(yùn)行時(shí)的線程情況，如下：
普通for循環(huán)只有主線程在處理。
lambda表達(dá)式的啟了三個(gè)worker線程處理。
再一次驗(yàn)證了我的想法。
所以結(jié)論是：對于耗時(shí)的操作用lambda表達(dá)式的for循環(huán)，如數(shù)據(jù)庫的IO操作，多線程充分利用CPU資源；對于不太耗時(shí)的操作使用普通for循環(huán)，比如純CPU計(jì)算類型的操作，單線程性能更高，減少上下文切換的開銷。
到此這篇關(guān)于詳解lambda表達(dá)式foreach性能分析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)lambda表達(dá)式foreach性能內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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