说到list.sort()排序比stream().sorted()排序性能更好。
但没说到为什么。
有朋友也提到了这一点。
本文重新开始，先问是不是，再问为什么。
真的更好吗?
先简单写个 demo。
List userList = new ArrayList<>();
Random rand = new Random();
for (int i = 0; i < 10000 ; i++) {
userList.add(rand.nextInt(1000));
}
List userList2 = new ArrayList<>();
userList2.addAll(userList);
Long startTime1 = System.currentTimeMillis();
userList2.stream().sorted(Comparator.comparing(Integer::intValue)).collect(Collectors.toList());
System.out.println("stream.sort耗时："+(System.currentTimeMillis() - startTime1)+"ms");
Long startTime = System.currentTimeMillis();
userList.sort(Comparator.comparing(Integer::intValue));
System.out.println("List.sort()耗时："+(System.currentTimeMillis()-startTime)+"ms"); 输出：
stream.sort耗时：62ms
List.sort()耗时：7ms由此可见 list 原生排序性能更好。
能证明吗?
不一定吧。
再把 demo 变换一下，先输出stream.sort。
List userList = new ArrayList<>();
Random rand = new Random();
for (int i = 0; i < 10000 ; i++) {
userList.add(rand.nextInt(1000));
}
List userList2 = new ArrayList<>();
userList2.addAll(userList);
Long startTime = System.currentTimeMillis();
userList.sort(Comparator.comparing(Integer::intValue));
System.out.println("List.sort()耗时："+(System.currentTimeMillis()-startTime)+"ms");
Long startTime1 = System.currentTimeMillis();
userList2.stream().sorted(Comparator.comparing(Integer::intValue)).collect(Collectors.toList());
System.out.println("stream.sort耗时："+(System.currentTimeMillis() - startTime1)+"ms"); 此时输出变成了：
List.sort()耗时：68ms
stream.sort耗时：13ms这能证明上面的结论错误了吗?
都不能。
两种方式都不能证明到底谁更快。
使用这种方式在很多场景下是不够的，某些场景下，JVM 会对代码进行 JIT 编译和内联优化。
Long startTime = System.currentTimeMillis();
...
System.currentTimeMillis() - startTime此时，代码优化前后执行的结果就会非常大。
基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。
基准测试使得被测试代码获得足够预热，让被测试代码得到充分的 JIT 编译和优化。
下面是通过 JMH 做一下基准测试，分别测试集合大小在 100，10000，100000 时两种排序方式的性能差异。
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;
import org.openjdk.jmh.results.format.ResultFormatType;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
@Warmup(iterations = 2, time = 1)
@Measurement(iterations = 5, time = 5)
@Fork(1)
@State(Scope.Thread)
public class SortBenchmark {
@Param(value = {"100", "10000", "100000"})
private int operationSize;
private static List arrayList;
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
// 启动基准测试
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(SortBenchmark.class.getSimpleName())
.result("SortBenchmark.json")
.mode(Mode.All)
.resultFormat(ResultFormatType.JSON)
.build();
new Runner(opt).run();
}
@Setup
public void init() {
arrayList = new ArrayList<>();
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < operationSize; i++) {
arrayList.add(random.nextInt(10000));
}
}
@Benchmark
public void sort(Blackhole blackhole) {
arrayList.sort(Comparator.comparing(e -> e));
blackhole.consume(arrayList);
}
@Benchmark
public void streamSorted(Blackhole blackhole) {
arrayList = arrayList.stream().sorted(Comparator.comparing(e -> e)).collect(Collectors.toList());
blackhole.consume(arrayList);
}
} 性能测试结果：
可以看到，list.sort()效率确实比stream().sorted()要好。
为什么更好?
流本身的损耗
java 的 stream 让我们可以在应用层就可以高效地实现类似数据库 SQL 的聚合操作了，它可以让代码更加简洁优雅。
但是，假设我们要对一个 list 排序，得先把 list 转成 stream 流，排序完成后需要将数据收集起来重新形成 list，这部份额外的开销有多大呢?
我们可以通过以下代码来进行基准测试：
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;
import org.openjdk.jmh.results.format.ResultFormatType;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
@Warmup(iterations = 2, time = 1)
@Measurement(iterations = 5, time = 5)
@Fork(1)
@State(Scope.Thread)
public class SortBenchmark3 {
@Param(value = {"100", "10000"})
private int operationSize; // 操作次数
private static List arrayList;
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
// 启动基准测试
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(SortBenchmark3.class.getSimpleName()) // 要导入的测试类
.result("SortBenchmark3.json")
.mode(Mode.All)
.resultFormat(ResultFormatType.JSON)
.build();
new Runner(opt).run(); // 执行测试
}
@Setup
public void init() {
// 启动执行事件
arrayList = new ArrayList<>();
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < operationSize; i++) {
arrayList.add(random.nextInt(10000));
}
}
@Benchmark
public void stream(Blackhole blackhole) {
arrayList.stream().collect(Collectors.toList());
blackhole.consume(arrayList);
}
@Benchmark
public void sort(Blackhole blackhole) {
arrayList.stream().sorted(Comparator.comparing(Integer::intValue)).collect(Collectors.toList());
blackhole.consume(arrayList);
}
} 方法 stream 测试将一个集合转为流再收集回来的耗时。
方法 sort 测试将一个集合转为流再排序再收集回来的全过程耗时。
测试结果如下：
可以发现，集合转为流再收集回来的过程，肯定会耗时，但是它占全过程的比率并不算高。
因此，这部只能说是小部份的原因。
排序过程
我们可以通过以下源码很直观的看到。
- 1 begin方法初始化一个数组。
- 2 accept 接收上游数据。
- 3 end 方法开始进行排序。
这里第 3 步直接调用了原生的排序方法，完成排序后，第 4 步，遍历向下游发送数据。
所以通过源码，我们也能很明显地看到，stream()排序所需时间肯定是 > 原生排序时间。
只不过，这里要量化地搞明白，到底多出了多少，这里得去编译 jdk 源码，在第 3 步前后将时间打印出来。
这一步我就不做了。
感兴趣的朋友可以去测一下。
不过我觉得这两点也能很好地回答，为什么list.sort()比Stream().sorted()更快。
补充说明：
- 本文说的 stream() 流指的是串行流，而不是并行流。
- 绝大多数场景下，几百几千几万的数据，开心就好，怎么方便怎么用，没有必要去计较这点性能差异。
