collectingAndThen 方法是否足够有效?

Is collectingAndThen method enough efficient?

我最近开始使用 collectingAndThen,发现与我用于执行类似任务的其他编码程序相比,它花费的时间有点长。

这是我的代码:

        System.out.println("CollectingAndThen");
        Long t = System.currentTimeMillis();
        String personWithMaxAge = persons.stream()
                                        .collect(Collectors.collectingAndThen(
                                                                Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Person::getAge)),
                                                                (Optional<Person> p) -> p.isPresent() ? p.get().getName() : "none"
                                                ));


        System.out.println("personWithMaxAge - "+personWithMaxAge + " time taken = "+(System.currentTimeMillis() - t));
        Long t2 = System.currentTimeMillis();
        String personWithMaxAge2 = persons.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getAge).reversed())
                                                    .findFirst().get().name;
        System.out.println("personWithMaxAge2 : "+personWithMaxAge2+ " time taken = "+(System.currentTimeMillis() - t2));

这里是输出:

CollectingAndThen
personWithMaxAge - Peter time taken = 17
personWithMaxAge2 : Peter time taken = 1

这表明 collectingAndThen 花费的时间相对较长。

所以我的问题是 - 我应该继续 collectAndThen 还是有一些其他建议?

TL;DR;你衡量事物的方式可能不对。

我使用 JMH 创建了一个更有效的测试性能基准,设置如下(应以不同方式初始化人员列表以进一步增强对结果的信心):

public static void main(String[] args) throws RunnerException {
    Options opt = new OptionsBuilder().include(SO.class.getSimpleName()).jvmArgs("-Dfile.encoding=UTF-8").build();
    new Runner(opt).run();
}

public static final class Person {
    public Person(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }
    String name;
    int age;
    public int getAge() {return age;};
    public String getName() {return this.name;}
}

public static final List<Person> persons = IntStream.range(0, 100).mapToObj(i -> new Person("person" + i, RandomUtils.nextInt(0, 50))).collect(Collectors.toList());

@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 4, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 4, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(2)
public float collectingAndThen() {
    String personWithMaxAge = persons.stream()
            .collect(Collectors.collectingAndThen(
                    Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Person::getAge)),
                    (Optional<Person> p) -> p.isPresent() ? p.get().getName() : "none"
            ));
    return personWithMaxAge.length() * 1.0f;
}

@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 4, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 4, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(2)
public float sortFindFirst() {
    String personWithMaxAge2 = persons.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getAge).reversed())
            .findFirst().get().name;
    return personWithMaxAge2.length() * 1.0f;
}

本次测试结果毋庸置疑(名单100人):

# Run complete. Total time: 00:02:41

Benchmark                        Mode  Cnt        Score       Error  Units
Benchmark.SO.collectingAndThen  thrpt    8  1412304,072 ± 53963,266  ops/s
Benchmark.SO.sortFindFirst      thrpt    8   331214,270 ±  7966,082  ops/s

collectingAndThen 快了 4 倍。

如果将人员列表缩减为 5 人,数字将完全改变:

Benchmark                        Mode  Cnt         Score        Error  Units
Benchmark.SO.collectingAndThen  thrpt    8  14529905,529 ± 423196,066  ops/s
Benchmark.SO.sortFindFirst      thrpt    8   7645716,643 ± 538730,614  ops/s

但 collectingAndThen 仍然快 2 倍。

我怀疑你的测试有问题。有很多可能的原因,例如,类加载、JIT 编译和其他预热,...

正如@assylias 在评论中指出的那样,您应该依靠精心设计的微基准来测量此类 "small" 方法的时间,以避免前面提到的副作用。参见:How do I write a correct micro-benchmark in Java?

不,collectingAndThen 从效率的角度来看很好。

考虑使用此代码生成随机整数列表:

List<Integer> list =
    new Random().ints(5).boxed().collect(Collectors.toList());

您可以使用两种方法从此列表中获取最大值:

    list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(
        Collectors.maxBy(Comparator.naturalOrder()),
        (Optional<Integer> n) -> n.orElse(0)));

    list.stream().sorted().findFirst().get();

如果你只对这两个方法的一次执行计时,你可能会得到这样的时间(ideone):

collectAndThen 2.884806
sortFindFirst  1.898522

这些是以毫秒为单位的时间。

但是不断迭代,你会发现时代已经发生了翻天覆地的变化。 100 次迭代后:

collectAndThen 0.00792
sortFindFirst  0.010873

以毫秒为单位的静止时间。

因此,如前所述,您只是没有正确地对这两种方法进行基准测试。

collectingAndThen 添加一个刚刚在集合末尾执行的操作。

所以

String personWithMaxAge = persons.stream()
    .collect(Collectors.collectingAndThen(
        Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Person::getAge)),
        (Optional<Person> p) -> p.isPresent() ? p.get().getName() : "none"
    ));

没有区别
Optional<Person> p = persons.stream()
    .collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Person::getAge)));
String personWithMaxAge = p.isPresent() ? p.get().getName() : "none";

当您使用生成的收集器作为另一个收集器的输入时,在收集器中指定操作的实际优势就会显现出来,例如groupingBy(f1, collectingAndThen(collector, f2)).

由于这是一个简单的动作,最后只执行一次,因此对性能没有影响。此外,对于任何重要输入,基于 sorted 的解决方案不太可能比 maxBy 操作更快。

您只是在使用一个损坏的基准测试,它违反了“How do I write a correct micro-benchmark in Java?”中列出的几条规则。最值得注意的是,您正在测量第一次使用 Stream 框架的初始初始化开销。只是交换两个操作的顺序会给你一个完全不同的结果。

不过,没有必要让操作变得不必要的复杂。如前所述,收集器镜像现有 Stream 操作的优势在于它们可以与其他收集器结合使用。如果不需要这样的组合,只需使用简单的代码

String personWithMaxAge = persons.stream()
    .max(Comparator.comparing(Person::getAge))
    .map(Person::getName).orElse("none");

比收集器的使用更简单,比基于 sorted 的解决方案更高效。