這篇文章主要介紹了Java8中流的特性有哪些,具有一定借鑒價(jià)值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
創(chuàng)新互聯(lián)建站-專業(yè)網(wǎng)站定制、快速模板網(wǎng)站建設(shè)、高性價(jià)比陜西網(wǎng)站開(kāi)發(fā)、企業(yè)建站全套包干低至880元,成熟完善的模板庫(kù),直接使用。一站式陜西網(wǎng)站制作公司更省心,省錢,快速模板網(wǎng)站建設(shè)找我們,業(yè)務(wù)覆蓋陜西地區(qū)。費(fèi)用合理售后完善,十年實(shí)體公司更值得信賴。
流(Stream)是Java8為了實(shí)現(xiàn)最佳性能而引入的一個(gè)全新的概念。在過(guò)去的幾年中,隨著硬件的持續(xù)發(fā)展,編程方式已經(jīng)發(fā)生了巨大的改變,程序的性能也隨著并行處理、實(shí)時(shí)、云和其他一些編程方法的出現(xiàn)而得到了不斷提高。
Java8中,流性能的提升是通過(guò)并行化(parallelism)、惰性(Laziness)和短路操作(short-circuit operations)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。但它也有一個(gè)缺點(diǎn),在選擇流的時(shí)候需要非常小心,因?yàn)檫@可能會(huì)降低應(yīng)用程序的性能。
下面來(lái)看看這三項(xiàng)支撐起流強(qiáng)大性能的因素吧。
并行化
流的并行化充分利用了硬件的相關(guān)功能。由于現(xiàn)在計(jì)算機(jī)上通常都有多個(gè)CPU核心,所以在多核系統(tǒng)中如果只使用一個(gè)線程則會(huì)極大地浪費(fèi)系統(tǒng)資源。設(shè)計(jì)和編寫多線程應(yīng)用非常具有挑戰(zhàn)性,并且很容易出錯(cuò),因此,流存在兩種實(shí)現(xiàn):順序和并行。使用并行流非常簡(jiǎn)單,無(wú)需專業(yè)知識(shí)即可輕松處理多線程問(wèn)題。
在Java的流中,并行化是通過(guò)Fork-Join原理來(lái)實(shí)現(xiàn)的。根據(jù)Fork-Join原理,系統(tǒng)會(huì)將較大的任務(wù)切分成較小的子任務(wù)(稱之為forking),然后并行處理這些子任務(wù)以充分利用所有可用的硬件資源,最后將結(jié)果合并起來(lái)(稱之為Join)組成完整的結(jié)果。
在選擇順序和并行的時(shí)候,需要非常謹(jǐn)慎,因?yàn)椴⑿胁⒁欢ㄒ馕吨阅軙?huì)更好。
讓我們來(lái)看一個(gè)例子。
StreamTest.java:
package test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class StreamTest { static List < Integer > myList = new ArrayList < > (); public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 5000000; i++) myList.add(i); int result = 0; long loopStartTime = System.currentTimeMillis(); for (int i: myList) { if (i % 2 == 0) result += i; } long loopEndTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(result); System.out.println("Loop total Time = " + (loopEndTime - loopStartTime)); long streamStartTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(myList.stream().filter(value -> value % 2 == 0).mapToInt(Integer::intValue).sum()); long streamEndTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("Stream total Time = " + (streamEndTime - streamStartTime)); long parallelStreamStartTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(myList.parallelStream().filter(value -> value % 2 == 0).mapToInt(Integer::intValue).sum()); long parallelStreamEndTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("Parallel Stream total Time = " + (parallelStreamEndTime - parallelStreamStartTime)); } }
運(yùn)行結(jié)果:
820084320 Loop total Time = 17 820084320 Stream total Time = 81 820084320 Parallel Stream total Time = 30
正如你所見(jiàn),在這種情況下,for循環(huán)更好。因此,在沒(méi)有正確的分析之前,不要用流代替for循環(huán)。在這里,我們可以看到,并行流的性能比普通流更好。
注意:結(jié)果可能會(huì)因?yàn)橛布牟煌煌?/strong>
惰性
我們知道,Java8的流有兩種類型的操作,分別為中間操作(Intermediate)和最終操作(Terminal)。這兩種操作分別用于處理和提供最終結(jié)果。如果最終操作不與中間操作相關(guān)聯(lián),則無(wú)法執(zhí)行。
總之,中間操作只是創(chuàng)建另一個(gè)流,不會(huì)執(zhí)行任何處理,直到最終操作被調(diào)用。一旦最終操作被調(diào)用,則開(kāi)始遍歷所有的流,并且相關(guān)的函數(shù)會(huì)逐一應(yīng)用到流上。中間操作是惰性操作,所以,流支持惰性。
注意:對(duì)于并行流,并不會(huì)在最后逐個(gè)遍歷流,而是并行處理流,并且并行度取決于機(jī)器CPU核心的個(gè)數(shù)。
考慮一下這種情況,假設(shè)我們有一個(gè)只有中間操作的流片段,而最終操作要稍后才會(huì)添加到應(yīng)用中(可能需要也可能不需要,取決于用戶的需求)。在這種情況下,流的中間操作將會(huì)為最終操作創(chuàng)建另一個(gè)流,但不會(huì)執(zhí)行實(shí)際的處理。這種機(jī)制有助于提高性能。
我們來(lái)看一下有關(guān)惰性的例子:
StreamLazinessTest.java:
package test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; public class StreamLazinessTest { /** Employee class **/ static class Employee { int id; String name; public Employee(int id, String name) { this.id = id; this.name = name; } public String getName() { return this.name; } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { List < Employee > employees = new ArrayList < > (); /** Creating the employee list **/ for (int i = 1; i < 10000000; i++) { employees.add(new StreamLazinessTest.Employee(i, "name_" + i)); } /** Only Intermediate Operations; it will just create another streams and * will not perform any operations **/ Stream < String > employeeNameStreams = employees.parallelStream().filter(employee -> employee.id % 2 == 0) .map(employee -> { System.out.println("In Map - " + employee.getName()); return employee.getName(); }); /** Adding some delay to make sure nothing has happen till now **/ Thread.sleep(2000); System.out.println("2 sec"); /** Terminal operation on the stream and it will invoke the Intermediate Operations * filter and map **/ employeeNameStreams.collect(Collectors.toList()); } }
運(yùn)行上面的代碼,你可以看到在調(diào)用最前操作之前,中間操作不會(huì)被執(zhí)行。
短路行為
這是優(yōu)化流處理的另一種方法。 一旦條件滿足,短路操作將會(huì)終止處理過(guò)程。 有許多短路操作可供使用。 例如,anyMatch、allMatch、findFirst、findAny、limit等等。
我們來(lái)看一個(gè)例子。
StreamShortCircuitTest.java: package test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; public class StreamShortCircuitTest { /** Employee class **/ static class Employee { int id; String name; public Employee(int id, String name) { this.id = id; this.name = name; } public int getId() { return this.id; } public String getName() { return this.name; } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { List < Employee > employees = new ArrayList < > (); for (int i = 1; i < 10000000; i++) { employees.add(new StreamShortCircuitTest.Employee(i, "name_" + i)); } /** Only Intermediate Operations; it will just create another streams and * will not perform any operations **/ Stream < String > employeeNameStreams = employees.stream().filter(e -> e.getId() % 2 == 0) .map(employee -> { System.out.println("In Map - " + employee.getName()); return employee.getName(); }); long streamStartTime = System.currentTimeMillis(); /** Terminal operation with short-circuit operation: limit **/ employeeNameStreams.limit(100).collect(Collectors.toList()); System.out.println(System.currentTimeMillis() - streamStartTime); } }
運(yùn)行上面的代碼,你會(huì)看到性能得到了極大地提升,在我的機(jī)器上只需要6毫秒的時(shí)間。 在這里,limit()方法在滿足條件的時(shí)候會(huì)中斷運(yùn)行。
最后要注意的是,根據(jù)狀態(tài)的不同有兩種類型的中間操作:有狀態(tài)(Stateful)和無(wú)狀態(tài)(Stateless)中間操作。
有狀態(tài)中間操作
這些中間操作需要存儲(chǔ)狀態(tài),因此可能會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用程序的性能下降,例如,distinct()、sort()、limit()等等。
無(wú)狀態(tài)中間操作
這些中間操作可以獨(dú)立處理,因?yàn)樗鼈儾恍枰4鏍顟B(tài),例如, filter(),map()等。
在這里,我們了解到,流的出現(xiàn)是為了獲得更高的性能,但并不是說(shuō)使用了流之后性能肯定會(huì)得到提升,因此,我們需要謹(jǐn)慎使用。
感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“Java8中流的特性有哪些”這篇文章對(duì)大家有幫助,同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián),關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道,更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!