Java8流奇怪的行爲

我正在測試一些Java8流的API代碼，但我無法弄清楚這是怎麼回事。Java8流奇怪的行爲

我在想關於ParallelStream以及它如何工作，我做了一些比較。兩種不同的方法可以進行大量迭代，添加32.768.000 BigDecimals，一個使用ParallelStream，另一個使用正常迭代。我來了一個測試，我知道這是無效的，但有些事情叫我的注意力。

測試是：

並行流：

private static void sumWithParallelStream() { 
    BigDecimal[] list = new BigDecimal[32_768_000]; 
    BigDecimal total = BigDecimal.ZERO; 
    for (int i = 0; i < 32_768_000; i++) { 
     list[i] = new BigDecimal(i); 
    } 
    total = Arrays.asList(list).parallelStream().reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); 
    System.out.println("Total: " + total); 
}

普通代碼：

private static void sequenceSum() { 
    BigDecimal total = BigDecimal.ZERO; 
    for (int i = 0; i < 32_768_000; i++) { 
     total = total.add(new BigDecimal(i)); 
    } 
    System.out.println("Total: " + total); 
}

輸出是：

Total: 536870895616000 
sumWithParallelStream(): 30502 ms 

Total: 536870895616000 
sequenceSum(): 271 ms

然後我試圖去除parallelStream：

private static void sumWithParallelStream() { 
    BigDecimal[] list = new BigDecimal[32_768_000]; 
    BigDecimal total = BigDecimal.ZERO; 
    for (int i = 0; i < 32_768_000; i++) { 
     list[i] = new BigDecimal(i); 
     total = total.add(list[i]); 
    } 
    System.out.println("Total: " + total); 
}

見的是，sequenceSum（）方法是相同的

新輸出：

Total: 536870895616000 
sumWithParallelStream(): 13487 ms 

Total: 536870895616000 
sequenceSum(): 879 ms

我做這些更改，添加和刪除parallelStream方法多次和sequenceSum()的結果永遠不會改變，總是在200上使用另一種方法時使用parallelStream，以及在不使用時約800。在Windows和Ubuntu中測試。

最後，還有兩個問題對我來說，爲什麼在第一個方法上使用parallelStream影響第二個？爲什麼在陣列上存儲BigDecimals使第一種方法太慢（800 ms到13000 ms）？

來源

2015-06-24 Jean Jung

嘗試以其他順序調用方法。首先'sequenceSum（）'然後'sumWithParallelStream（）'。 – Kayaman

你做了兩件完全不同的事情。當你使用並行方法時，你可以在整個列表上進行額外的迭代。當然，這需要更長的時間。 – Nitram

@Nitram我相信他在問爲什麼其他方法會影響'sequenceSum（）'的運行時間。我會說「可能是JIT」。 – Kayaman

正如@apangin的評論指出的那樣，問題在於GC。

我使用了-XX：+ PrintGCDetails參數來打印GC的執行時間，並且它們是最差的，可能是因爲Streams API的initalization被分配了更多的內存。

來源

2016-01-14 16:03:54

在第一個示例中，您將分配一個32,768,000個元素的數組，然後通過它進行流式處理。數組分配和內存提取不是必需的，可能是減慢了方法的速度。

IntStream.range(0, limit).parallel() 
    .mapToObj(BigDecimal::new) 
    .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);

來源

2015-12-22 16:49:54 dolan

哇......不敢相信我一直在java 8編碼一段時間，完全錯過了這個功能，謝謝。 – dolan

對不起，這裏的答案是關於評論，我會寫一個答案。 –

Java8流奇怪的行爲

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