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測試1
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 3, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 20, time = 3, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(1)
@State(Scope.Benchmark)
public class StreamBenchTest {
List<String> data = new ArrayList<>();
@Setup
public void init() {
// prepare
for(int i=0;i<100;i++){
data.add(UUID.randomUUID().toString());
}
}
@TearDown
public void destory() {
// destory
}
@Benchmark
public void benchStream(){
data.stream().forEach(e -> {
e.getBytes();
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e1) {
e1.printStackTrace();
}
});
}
@Benchmark
public void benchParallelStream(){
data.parallelStream().forEach(e -> {
e.getBytes();
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e1) {
e1.printStackTrace();
}
});
}
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(".*" +StreamBenchTest.class.getSimpleName()+ ".*")
.forks(1)
.build();
new Runner(opt).run();
}
}
parallelStream線程數
默認是Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1，這里為7
運行結果
# Run complete. Total time: 00:02:44 Benchmark Mode Cnt Score Error Units StreamBenchTest.benchParallelStream avgt 20 155868805.437 ± 1509175.840 ns/op StreamBenchTest.benchStream avgt 20 1147570372.950 ± 6138494.414 ns/op
測試2
將數據data改為30，同時sleep改為100
Benchmark Mode Cnt Score Error Units StreamBenchTest.benchParallelStream avgt 20 414230854.631 ± 725294.455 ns/op StreamBenchTest.benchStream avgt 20 3107250608.500 ± 4805037.628 ns/op
可以發現sleep越長，parallelStream優勢越明顯。
小結
parallelStream在阻塞場景下優勢更明顯，其線程池個數默認為
Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1，如果需修改則需設置-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=8
以上就是本次講述知識點的全部內容，感謝你對億速云的支持。
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