5月安卓手機好評榜：魅族20 Pro奪冠
性能榜和性價比榜之后，我們來看最后的安卓手機好評榜，數據來源安兔兔評測，收集時間2023年5月1日至5月31日，僅限國內市場。第一名：魅族20 Pro好評率：97.50%不得不感慨魅族老品牌還
看到一個評論，里面提到了list.sort()和list.strem().sorted()排序的差異。
說到list.sort()排序比stream().sorted()排序性能更好。
但沒說到為什么。
有朋友也提到了這一點。
本文重新開始，先問是不是，再問為什么。
先簡單寫個 demo。
List<Integer> userList = new ArrayList<>(); Random rand = new Random(); for (int i = 0; i < 10000 ; i++) { userList.add(rand.nextInt(1000)); } List<Integer> userList2 = new ArrayList<>(); userList2.addAll(userList); Long startTime1 = System.currentTimeMillis(); userList2.stream().sorted(Comparator.comparing(Integer::intValue)).collect(Collectors.toList()); System.out.println("stream.sort耗時："+(System.currentTimeMillis() - startTime1)+"ms"); Long startTime = System.currentTimeMillis(); userList.sort(Comparator.comparing(Integer::intValue)); System.out.println("List.sort()耗時："+(System.currentTimeMillis()-startTime)+"ms");輸出：
stream.sort耗時：62msList.sort()耗時：7ms由此可見 list 原生排序性能更好。
能證明嗎?
不一定吧。
再把 demo 變換一下，先輸出stream.sort。
List<Integer> userList = new ArrayList<>();Random rand = new Random();for (int i = 0; i < 10000 ; i++) { userList.add(rand.nextInt(1000));}List<Integer> userList2 = new ArrayList<>();userList2.addAll(userList);Long startTime = System.currentTimeMillis();userList.sort(Comparator.comparing(Integer::intValue));System.out.println("List.sort()耗時："+(System.currentTimeMillis()-startTime)+"ms");Long startTime1 = System.currentTimeMillis();userList2.stream().sorted(Comparator.comparing(Integer::intValue)).collect(Collectors.toList());System.out.println("stream.sort耗時："+(System.currentTimeMillis() - startTime1)+"ms");此時輸出變成了：
List.sort()耗時：68msstream.sort耗時：13ms這能證明上面的結論錯誤了嗎?
都不能。
兩種方式都不能證明到底誰更快。
使用這種方式在很多場景下是不夠的，某些場景下，JVM 會對代碼進行 JIT 編譯和內聯優化。
Long startTime = System.currentTimeMillis();...System.currentTimeMillis() - startTime此時，代碼優化前后執行的結果就會非常大。
基準測試是指通過設計科學的測試方法、測試工具和測試系統，實現對一類測試對象的某項性能指標進行定量的和可對比的測試。
基準測試使得被測試代碼獲得足夠預熱，讓被測試代碼得到充分的 JIT 編譯和優化。
下面是通過 JMH 做一下基準測試，分別測試集合大小在 100，10000，100000 時兩種排序方式的性能差異。
import org.openjdk.jmh.annotations.*;import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;import org.openjdk.jmh.results.format.ResultFormatType;import org.openjdk.jmh.runner.Runner;import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;import java.util.*;import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util.stream.Collectors;@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)@Warmup(iterations = 2, time = 1)@Measurement(iterations = 5, time = 5)@Fork(1)@State(Scope.Thread)public class SortBenchmark { @Param(value = {"100", "10000", "100000"}) private int operationSize; private static List<Integer> arrayList; public static void main(String[] args) throws RunnerException { // 啟動基準測試 Options opt = new OptionsBuilder() .include(SortBenchmark.class.getSimpleName()) .result("SortBenchmark.json") .mode(Mode.All) .resultFormat(ResultFormatType.JSON) .build(); new Runner(opt).run(); } @Setup public void init() { arrayList = new ArrayList<>(); Random random = new Random(); for (int i = 0; i < operationSize; i++) { arrayList.add(random.nextInt(10000)); } } @Benchmark public void sort(Blackhole blackhole) { arrayList.sort(Comparator.comparing(e -> e)); blackhole.consume(arrayList); } @Benchmark public void streamSorted(Blackhole blackhole) { arrayList = arrayList.stream().sorted(Comparator.comparing(e -> e)).collect(Collectors.toList()); blackhole.consume(arrayList); }}性能測試結果：
可以看到，list.sort()效率確實比stream().sorted()要好。
為什么更好?
java 的 stream 讓我們可以在應用層就可以高效地實現類似數據庫 SQL 的聚合操作了，它可以讓代碼更加簡潔優雅。
但是，假設我們要對一個 list 排序，得先把 list 轉成 stream 流，排序完成后需要將數據收集起來重新形成 list，這部份額外的開銷有多大呢?
我們可以通過以下代碼來進行基準測試：
import org.openjdk.jmh.annotations.*;import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;import org.openjdk.jmh.results.format.ResultFormatType;import org.openjdk.jmh.runner.Runner;import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;import java.util.ArrayList;import java.util.Comparator;import java.util.List;import java.util.Random;import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util.stream.Collectors;@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)@Warmup(iterations = 2, time = 1)@Measurement(iterations = 5, time = 5)@Fork(1)@State(Scope.Thread)public class SortBenchmark3 { @Param(value = {"100", "10000"}) private int operationSize; // 操作次數 private static List<Integer> arrayList; public static void main(String[] args) throws RunnerException { // 啟動基準測試 Options opt = new OptionsBuilder() .include(SortBenchmark3.class.getSimpleName()) // 要導入的測試類 .result("SortBenchmark3.json") .mode(Mode.All) .resultFormat(ResultFormatType.JSON) .build(); new Runner(opt).run(); // 執行測試 } @Setup public void init() { // 啟動執行事件 arrayList = new ArrayList<>(); Random random = new Random(); for (int i = 0; i < operationSize; i++) { arrayList.add(random.nextInt(10000)); } } @Benchmark public void stream(Blackhole blackhole) { arrayList.stream().collect(Collectors.toList()); blackhole.consume(arrayList); } @Benchmark public void sort(Blackhole blackhole) { arrayList.stream().sorted(Comparator.comparing(Integer::intValue)).collect(Collectors.toList()); blackhole.consume(arrayList); }}方法 stream 測試將一個集合轉為流再收集回來的耗時。
方法 sort 測試將一個集合轉為流再排序再收集回來的全過程耗時。
測試結果如下：
可以發現，集合轉為流再收集回來的過程，肯定會耗時，但是它占全過程的比率并不算高。
因此，這部只能說是小部份的原因。
我們可以通過以下源碼很直觀的看到。
這里第 3 步直接調用了原生的排序方法，完成排序后，第 4 步，遍歷向下游發送數據。
所以通過源碼，我們也能很明顯地看到，stream()排序所需時間肯定是 > 原生排序時間。
只不過，這里要量化地搞明白，到底多出了多少，這里得去編譯 jdk 源碼，在第 3 步前后將時間打印出來。
這一步我就不做了。
感興趣的朋友可以去測一下。
不過我覺得這兩點也能很好地回答，為什么list.sort()比Stream().sorted()更快。
補充說明：
本文鏈接：http://m.rrqrq.com/showinfo-26-10468-0.html為什么list.sort()比Stream().sorted()更快？
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