Java 8：ストリームとコレクションのパフォーマンス

Java 8は初めてです。APIの詳細はまだわかりませんが、新しい非公式のベンチマークを作成して、新しいStreams APIと古き良きコレクションのパフォーマンスを比較しました。

このテストでは、のリストをフィルタリングし、Integer偶数ごとに平方根を計算しての結果Listに格納しDoubleます。

これがコードです：

    public static void main(String[] args) {
        //Calculating square root of even numbers from 1 to N       
        int min = 1;
        int max = 1000000;

        List<Integer> sourceList = new ArrayList<>();
        for (int i = min; i < max; i++) {
            sourceList.add(i);
        }

        List<Double> result = new LinkedList<>();


        //Collections approach
        long t0 = System.nanoTime();
        long elapsed = 0;
        for (Integer i : sourceList) {
            if(i % 2 == 0){
                result.add(Math.sqrt(i));
            }
        }
        elapsed = System.nanoTime() - t0;       
        System.out.printf("Collections: Elapsed time:\t %d ns \t(%f seconds)%n", elapsed, elapsed / Math.pow(10, 9));


        //Stream approach
        Stream<Integer> stream = sourceList.stream();       
        t0 = System.nanoTime();
        result = stream.filter(i -> i%2 == 0).map(i -> Math.sqrt(i)).collect(Collectors.toList());
        elapsed = System.nanoTime() - t0;       
        System.out.printf("Streams: Elapsed time:\t\t %d ns \t(%f seconds)%n", elapsed, elapsed / Math.pow(10, 9));


        //Parallel stream approach
        stream = sourceList.stream().parallel();        
        t0 = System.nanoTime();
        result = stream.filter(i -> i%2 == 0).map(i -> Math.sqrt(i)).collect(Collectors.toList());
        elapsed = System.nanoTime() - t0;       
        System.out.printf("Parallel streams: Elapsed time:\t %d ns \t(%f seconds)%n", elapsed, elapsed / Math.pow(10, 9));      
    }.

そして、これがデュアルコアマシンの結果です：

    Collections: Elapsed time:        94338247 ns   (0,094338 seconds)
    Streams: Elapsed time:           201112924 ns   (0,201113 seconds)
    Parallel streams: Elapsed time:  357243629 ns   (0,357244 seconds)

この特定のテストでは、ストリームの速度はコレクションの約2倍であり、並列処理は役に立ちません（または、間違った方法で使用していますか？）。

質問：

• このテストは公正ですか？間違えましたか？
• ストリームはコレクションよりも遅いですか？誰かがこれについて正式なベンチマークを作成しましたか？
• どちらのアプローチをとるべきですか？

結果を更新しました。

@pveentjerの助言に従って、JVMウォームアップ（1k回の反復）の後にテストを1,000回実行しました。

    Collections: Average time:      206884437,000000 ns     (0,206884 seconds)
    Streams: Average time:           98366725,000000 ns     (0,098367 seconds)
    Parallel streams: Average time: 167703705,000000 ns     (0,167704 seconds)

この場合、ストリームのパフォーマンスが向上します。フィルタリング関数が実行時に1回または2回だけ呼び出されるアプリで何が観察されるのでしょうか。

1. LinkedListイテレータを使用してリストの真ん中から削除する以外は何も使用しないでください。

2. 手動でベンチマークコードを記述するのをやめ、JMHを使用します。

適切なベンチマーク：

@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OperationsPerInvocation(StreamVsVanilla.N)
public class StreamVsVanilla {
    public static final int N = 10000;

    static List<Integer> sourceList = new ArrayList<>();
    static {
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            sourceList.add(i);
        }
    }

    @Benchmark
    public List<Double> vanilla() {
        List<Double> result = new ArrayList<>(sourceList.size() / 2 + 1);
        for (Integer i : sourceList) {
            if (i % 2 == 0){
                result.add(Math.sqrt(i));
            }
        }
        return result;
    }

    @Benchmark
    public List<Double> stream() {
        return sourceList.stream()
                .filter(i -> i % 2 == 0)
                .map(Math::sqrt)
                .collect(Collectors.toCollection(
                    () -> new ArrayList<>(sourceList.size() / 2 + 1)));
    }
}

結果：

Benchmark                   Mode   Samples         Mean   Mean error    Units
StreamVsVanilla.stream      avgt        10       17.588        0.230    ns/op
StreamVsVanilla.vanilla     avgt        10       10.796        0.063    ns/op

予想通り、ストリームの実装はかなり遅いです。JITはすべてのラムダ要素をインライン化できますが、バニラバージョンほど完全に簡潔なコードは生成しません。

一般に、Java 8ストリームは魔法ではありません。彼らはすでに十分に実装されているものを高速化することはできませんでした（おそらく、単純な反復、またはJava 5のfor-eachステートメントがIterable.forEach()andで置き換えられ、Collection.removeIf()呼び出しが行われています）。ストリームは、コーディングの利便性と安全性に関するものです。利便性-速度のトレードオフがここで機能しています。

1）ベンチマークを使用すると、1秒未満の時間がわかります。つまり、結果には副作用の強い影響がある可能性があります。だから、私はあなたの仕事を10倍に増やしました

    int max = 10_000_000;

ベンチマークを実行しました。私の結果：

Collections: Elapsed time:   8592999350 ns  (8.592999 seconds)
Streams: Elapsed time:       2068208058 ns  (2.068208 seconds)
Parallel streams: Elapsed time:  7186967071 ns  (7.186967 seconds)

編集なし（int max = 1_000_000）結果は

Collections: Elapsed time:   113373057 ns   (0.113373 seconds)
Streams: Elapsed time:       135570440 ns   (0.135570 seconds)
Parallel streams: Elapsed time:  104091980 ns   (0.104092 seconds)

それはあなたの結果のようなものです：ストリームはコレクションより遅いです。結論：ストリームの初期化/値の送信に多くの時間が費やされました。

2）タスクストリームを増やした後、ストリームは速くなりました（それで問題ありません）が、並列ストリームは非常に遅いままでした。どうしましたか？注：あなたはcollect(Collectors.toList())あなたのコマンドを持っています。単一のコレクションへの収集は、基本的に、同時実行の場合にパフォーマンスのボトルネックとオーバーヘッドをもたらします。を置き換えることにより、オーバーヘッドの相対コストを推定することが可能です

collecting to collection -> counting the element count

ストリームの場合は、で実行できますcollect(Collectors.counting())。私は結果を得ました：

Collections: Elapsed time:   41856183 ns    (0.041856 seconds)
Streams: Elapsed time:       546590322 ns   (0.546590 seconds)
Parallel streams: Elapsed time:  1540051478 ns  (1.540051 seconds)

それは大きな仕事です！（int max = 10000000）結論：コレクションへのアイテムの収集には、ほとんどの時間がかかりました。最も遅い部分はリストへの追加です。ところで、simple ArrayListはに使用されCollectors.toList()ます。

    public static void main(String[] args) {
    //Calculating square root of even numbers from 1 to N       
    int min = 1;
    int max = 10000000;

    List<Integer> sourceList = new ArrayList<>();
    for (int i = min; i < max; i++) {
        sourceList.add(i);
    }

    List<Double> result = new LinkedList<>();


    //Collections approach
    long t0 = System.nanoTime();
    long elapsed = 0;
    for (Integer i : sourceList) {
        if(i % 2 == 0){
            result.add( doSomeCalculate(i));
        }
    }
    elapsed = System.nanoTime() - t0;       
    System.out.printf("Collections: Elapsed time:\t %d ns \t(%f seconds)%n", elapsed, elapsed / Math.pow(10, 9));


    //Stream approach
    Stream<Integer> stream = sourceList.stream();       
    t0 = System.nanoTime();
    result = stream.filter(i -> i%2 == 0).map(i -> doSomeCalculate(i))
            .collect(Collectors.toList());
    elapsed = System.nanoTime() - t0;       
    System.out.printf("Streams: Elapsed time:\t\t %d ns \t(%f seconds)%n", elapsed, elapsed / Math.pow(10, 9));


    //Parallel stream approach
    stream = sourceList.stream().parallel();        
    t0 = System.nanoTime();
    result = stream.filter(i -> i%2 == 0).map(i ->  doSomeCalculate(i))
            .collect(Collectors.toList());
    elapsed = System.nanoTime() - t0;       
    System.out.printf("Parallel streams: Elapsed time:\t %d ns \t(%f seconds)%n", elapsed, elapsed / Math.pow(10, 9));      
}

static double doSomeCalculate(int input) {
    for(int i=0; i<100000; i++){
        Math.sqrt(i+input);
    }
    return Math.sqrt(input);
}

コードを少し変更して、8コアのMac Book Proで実行したところ、妥当な結果が得られました。

コレクション：経過時間：1522036826 ns（1.522037秒）

ストリーム：経過時間：4315833719 ns（4.315834秒）

並列ストリーム：経過時間：261152901 ns（0.261153秒）

あなたがやろうとしていることのために、私はとにかく通常のJava APIを使用しません。大量のボクシング/アンボクシングが行われているため、パフォーマンスのオーバーヘッドが非常に大きくなります。

個人的には、設計されたAPIの多くはオブジェクトのゴミを大量に作成するため、がらくたであると思います。

double / intのプリミティブ配列を使用してシングルスレッドで実行し、パフォーマンスを確認してください。

PS：ベンチマークを実行するためにJMHを確認することをお勧めします。これは、JVMのウォームアップなどの典型的な落とし穴のいくつかを処理します。