背景:之前和同事讨论一个问题,他们公司调研中发现forEach的速度比for的速度慢,当刚听到这个结论的时候有点诧异。因为之前看过国外的文章和他们公司的结论一样,但是测试用例单一。今天正好在看flink相关的流处理,正好想起来了这个问题,然后简单的写了一个demo来进行推翻这个结论。
废话不多说直接上代码吧。
package pers.bik.flink;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.IntStream;
/**
* @author yangkaifei
* @date 2021/8/10 11:28 下午
* @cersion 1.0
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
IntStream.range(0, 1000).forEach(number -> list.add(number));
streamForEach(list);
parallelStreamForEach(list);
forI(list);
strengthFor(list);
}
/**
* 串行流forEach
* @param list
*/
private static void streamForEach(List<Integer> list) {
AtomicInteger i = new AtomicInteger();
long startTime = System.currentTimeMillis();
list.stream().forEach(number -> {
String s = String.valueOf(number);
i.getAndIncrement();
});
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(String.format("streamForEach:%s", endTime - startTime));
}
/**
* 并行流forEach
* @param list
*/
private static void parallelStreamForEach(List<Integer> list) {
AtomicInteger i = new AtomicInteger();
long startTime = System.currentTimeMillis();
list.parallelStream().forEach(number -> {
String s = String.valueOf(number);
i.getAndIncrement();
});
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(String.format("parallelStreamForEach:%s", endTime - startTime));
}
/**
* for i
* @param list
*/
private static void forI(List<Integer> list) {
AtomicInteger i = new AtomicInteger();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int j = 0; j < list.size(); j++) {
String s = String.valueOf(list.get(j));
i.getAndIncrement();
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(String.format("forI:%s", endTime - startTime));
}
/**
* 增强for循环
* @param list
*/
private static void strengthFor(List<Integer> list) {
AtomicInteger i = new AtomicInteger();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (Integer integer : list) {
String s = String.valueOf(integer);
i.getAndIncrement();
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println(String.format("strengthFor:%s", endTime - startTime));
}
}
运行结果:
streamForEach:2041
parallelStreamForEach:352
forI:468
strengthFor:411
结论:
对于for、增强for循环、forEach不能单纯的抛开业务场景就去肯定的给出一个结论。forEach的速度未必就比for循环慢。
当我再次调整,将数量调整为1000的时候,运行的结果又会发生变化
IntStream.range(0, 1000).forEach(number -> list.add(number));
运行结果
streamForEach:1
parallelStreamForEach:4
forI:0
strengthFor:1
对比两个不同的数据量,运行的结果也不尽相同(当然代码有些不严谨,但是完全可以推翻forEach一定比for慢的结论,或者说A一定比B快的结论)。
在软件开发中,对于一切别人给定的结论我们要抱着质疑的态度,只有当自己亲身去调研的时候才能说服自己。
有时间在写背后的原理,先睡觉吧狗命要紧。。。
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