Performance Java8，列表的第一次处理比后续处理慢

为了检查Java8流和lambda的性能，我正在运行一些测试（非常基本，没有什么特别之处）。使用一个1000万POJO的

ArrayList

，我只想得到

BigDecimal

字段的平均值。为了获取多个样本，我运行了五次该过程，令我惊讶的是，这五次运行中的第一次运行速度比其他运行速度要慢得多。我第一次得到的值是0.38秒，其他四次得到的值是0.04秒。这是10倍的速度！！！我还使用老式的

for（pojop:pojos）

做了同样的测试，结果相似。为什么会发生这种情况，我如何利用它？我使用的代码是：

for (int i = 0; i < 5; i++) {
    long init = System.nanoTime();
    BigDecimal sum = lista.parallelStream().map(x -> x.getCosto()).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
    BigDecimal avg = sum.divide(BigDecimal.valueOf(registros));
    long end = System.nanoTime();
    System.out.println("End of processing: " + avg + " in "
            + ((end - init) / 1000000000.0) + " seconds.");
}

for（int i=0；i<5；i++）{
long init=System.nanoTime（）；
BigDecimal sum=lista.parallelStream（）.map（x->x.getCosto（））.reduce（BigDecimal.ZERO，BigDecimal:：add）；
BigDecimal平均值=总和除法（BigDecimal.valueOf（registros））；
long end=System.nanoTime（）；
System.out.println（“处理结束：+avg+“in”
+（（end-init）/100000000.0）+“秒”；
}

当您第一次调用流API时，初始化流API需要一个恒定的延迟，包括以下步骤：

• 从

  java.util.stream

  包加载许多助手类
• 从

  java.lang.invoke

  包加载lambda生成类（如

  LambdaMetafactory

  ）
• 为流管道中涉及的lambda和方法引用生成运行时表示（包括流API中内部使用的lambda）
• 所有这些字节码的分层编译（解释器->C1 JIT->C2 JIT）。C2 JIT编译（生成最快代码）仅在特定数量的方法调用（如5000）或特定数量的后缘（如果方法内部有大循环，则循环迭代；如40000）后触发。当大多数代码未经C2编译时，其运行速度会慢得多。此外，JIT编译器线程需要一些CPU时间，这些时间可能用于实际计算
• 对于并行流：初始化公共

  ForkJoinPool

  ，创建新线程

所有这些步骤只执行一次。当您再次使用流API时，大部分工作已经完成，因此连续启动要快得多

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在您的特定情况下，您正在密集地使用堆，因此堆的扩大也可能是额外缓慢的原因。如果您的

-Xms

默认值太小，则垃圾收集器将执行几个完整的gc循环，直到将堆放大到合适的大小。您可以使用Xms==Xmx（例如

-Xmx1G-Xms1G

）运行测试，这可能会提高第一次迭代的速度。

不幸的是，进行性能测试并不是那么容易，特别是在与lambda表达式和方法引用相结合时。你需要使用适当的工具，比如JMH框架。我不同意重复标记。OP询问为什么第一次处理较慢。事实确实如此。即使OP使用JMH重写基准测试，第一次迭代也会比后续迭代慢得多。考虑到我们所说的是几十毫秒，而不是微秒或纳秒，OPs测量在方法上并不是那么糟糕。也许值得为问题的“我如何利用它？”部分添加一个一般答案：一般来说，避免代码重复，创建可重用类，等等。