為什么80%的碼農都做不了架構師？>>> ??

序

本文主要研究下parallelStream的性能。

測試1

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS) @Warmup(iterations = 5, time = 3, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) @Measurement(iterations = 20, time = 3, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) @Fork(1) @State(Scope.Benchmark) public class StreamBenchTest {List<String> data = new ArrayList<>();@Setuppublic void init() {// preparefor(int i=0;i<100;i++){data.add(UUID.randomUUID().toString());}}@TearDownpublic void destory() {// destory}@Benchmarkpublic void benchStream(){data.stream().forEach(e -> {e.getBytes();try {Thread.sleep(10);} catch (InterruptedException e1) {e1.printStackTrace();}});}@Benchmarkpublic void benchParallelStream(){data.parallelStream().forEach(e -> {e.getBytes();try {Thread.sleep(10);} catch (InterruptedException e1) {e1.printStackTrace();}});}public static void main(String[] args) throws RunnerException {Options opt = new OptionsBuilder().include(".*" +StreamBenchTest.class.getSimpleName()+ ".*").forks(1).build();new Runner(opt).run();}}

parallelStream線程數

默認是Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1，這里為7

運行結果

# Run complete. Total time: 00:02:44Benchmark Mode Cnt Score Error Units StreamBenchTest.benchParallelStream avgt 20 155868805.437 ± 1509175.840 ns/op StreamBenchTest.benchStream avgt 20 1147570372.950 ± 6138494.414 ns/op

測試2

將數據data改為30，同時sleep改為100

Benchmark Mode Cnt Score Error Units StreamBenchTest.benchParallelStream avgt 20 414230854.631 ± 725294.455 ns/op StreamBenchTest.benchStream avgt 20 3107250608.500 ± 4805037.628 ns/op

可以發現sleep越長，parallelStream優勢越明顯。

小結

parallelStream在阻塞場景下優勢更明顯，其線程池個數默認為 Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1，如果需修改則需設置-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=8

doc

• ForkJoinPool的commonPool相關參數配置

轉載于:https://my.oschina.net/go4it/blog/1604238

總結

以上是生活随笔為你收集整理的java8 parallelStream性能测试的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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