Java8 流奇怪的行为

Question

我正在对一些 Java8 流 API 片段进行基准测试，但我无法弄清楚这个片段发生了什么。

我正在考虑 ParallelStream 及其实际工作原理，并尝试对顺序处理和并行处理进行一些比较。我创建了两种不同的方法，都在添加 32.768.000 BigDecimal 的同时进行了巨大的迭代，其中一种使用 ParallelStream，另一种使用正常的顺序迭代。我以一个我知道无效的测试结束，但有些地方引起了我的注意。

方法有：

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);
}

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);
}

输出为：

Total: 536870895616000
sumWithParallelStream(): 30502 ms

Total: 536870895616000
sequenceSum(): 271 ms

然后我尝试删除 ParallelStream 并检查它的实际影响：

 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);
}

注意sequenceSum()方法不变

令人惊讶的是，新的输出是：

Total: 536870895616000
sumWithParallelStream(): 13487 ms

Total: 536870895616000
sequenceSum(): 879 ms

我多次重复这些更改，添加和删除 parallelStream 调用，sequenceSum() 的结果是一致的，涉及 parallelStream 时约 200 毫秒，不涉及时约 800 毫秒.在不同的机器上测试，Windows 和 Ubuntu.

最后，我的两个问题是：

为什么在第一种方法上使用 parallelStream 会干扰第二种方法？
为什么将 BigDecimal 个实例存储在数组中会使第一个方法慢得多（800 毫秒到 13000 毫秒）？

Answer 1

在第一个示例中，您分配了一个包含 32,768,000 个元素的数组，然后对其进行流处理。不需要数组分配和内存获取，这可能是减慢方法速度的原因。

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

Answer 2

正如@apangin 在评论中指出的那样，问题出在垃圾收集器上。

我添加了 -XX:+PrintGCDetails 命令行参数，可以为每个 GC 运行启用执行时间打印。然后我可以确认，当使用 parallelStream GC 花费更多时间到运行，可能是因为 Streams API 初始化和预热消耗更多内存并留下一些垃圾需要收集。

Java8 流奇怪的行为

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