Java之stream流浅析

Stream流是Java8中提供的一个重要新特性，它允许开发人员以声明方式处理集合。其中parallelStream其实就是一个并行执行的流，它通过默认的ForkJoinPool，可能提高你的多线程任务的速度。
Stream流特点如下

• stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果；
• stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合；
• stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行；
• stream不可复用，对一个已经进行了终端操作的流再次调用会抛出异常；

Stream流接口中定义了许多对于集合的操作方法，主要分为两类：中间操作和终端操作。

• 中间操作：返回一个流，通过这种方式可以将多个中间操作连接起来，形成一个调用链，从而转换为另一个流。除非调用链后存在一个终端操作，否则中间操作对流不会进行任何结果处理。
• 终端操作：返回一个具体的结果，如list等。

常见的中间操作方法有：limit、skip、distinct、sorted等。
常见的终端操作方法有：forEach、count、toArray、reduce等。
常见的收集操作方法有：collect。
使用Stream流的方式操作完毕后，通过收集方法collect将数据收集到集合中，工具类Collectors提供了具体的收集方式，如下

• toList：把元素收集到List集合中；
• toSet：把元素收集到Set集合中；
• toMap：把元素收集到Map集合中；

Stream性能

• 在少数据量场景（size<1000）
  stream流的foreach处理效率不如iterator迭代的效率，但实际上这些处理任务本身运行实际都低于毫秒，这点效率的差距对普通业务几乎没有影响，而stream流却可以使得代码更简单优雅；
• 在多数据量场景（size>10000）
  stream流的foreach处理效率高于iterator迭代的效率，特别是使用了并行流，在cpu恰好将线程分配到多个核心的条件下，效率很高。
• parallelStream并行流
  parallelStream受cpu环境影响很大，当没分配到多个cpu核心时，加上引入了forkJoinPool的开销，运行效率还不如stream流。

下面分别对for循环、foreach循环、stream.foreach循环、parallelStream.foreach循环的性能进行测试

public static void main(String[] args) {
        List list = new ArrayList();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            list.add(i);
        }
        Long startTime = System.currentTimeMillis();
        forMethod(list);
        Long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("result:" + (endTime - startTime));//29 15 31 15 16
    }

    private static void forMethod(List list) {
        for (Integer i : list) {
            System.out.println("------" + i);
        }
    }

public static void main(String[] args) {
        List list = new ArrayList();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            list.add(i);
        }
        Long startTime = System.currentTimeMillis();
        foreachMethod(list);
        Long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("result:" + (endTime - startTime));//85 80 84 84 85
    }

    private static void foreachMethod(List list) {
        list.forEach(integer -> {
            System.out.println("------" + integer);
        });
    }

public static void main(String[] args) {
        List list = new ArrayList();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            list.add(i);
        }
        Long startTime = System.currentTimeMillis();
        streamMethod(list);
        Long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("result:" + (endTime - startTime));//116 115 85 84 84
    }

    private static void streamMethod(List list) {
        list.stream().forEach(integer -> {
            System.out.println("------" + integer);
        });
    }

public static void main(String[] args) {
        List list = new ArrayList();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            list.add(i);
        }
        Long startTime = System.currentTimeMillis();
        parallelStreamMethod(list);
        Long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("result:" + (endTime - startTime)); //179 138 140 122 175
    }

    private static void parallelStreamMethod(List list) {
        list.parallelStream().forEach(integer -> {
            System.out.println("------" + integer);
        });
    }

在数据量为1000时，效率依次是for>foreach>stream.foreach>parallelStream.foreach。
理论上，数据量越大，stream的效率越高，parallelStream的效率会最高且是并行处理。但选用需思考其场景，避免数据安全问题。