为什么 List 原生排序比 stream() 流效率更高？

看到一个评论，里面提到了list.sort()和list.strem().sorted()排序的差异。

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<Integer> userList = new ArrayList<>();
        Random rand = new Random();
        for (int i = 0; i < 10000 ; i++) {
            userList.add(rand.nextInt(1000));
        }
        List<Integer> 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？

证据错了。

再把demo变换一下，先输出stream.sort

List<Integer> userList = new ArrayList<>();
        Random rand = new Random();
        for (int i = 0; i < 10000 ; i++) {
            userList.add(rand.nextInt(1000));
        }
        List<Integer> 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什么。

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<Integer> 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？

1.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<Integer> 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);
    }
 
}