Stream API: ускоряемся🚀
Stream API помогает писать выразительный код, который быстро работает. Несложными действиями можно повысить скорость ещё больше:
1️⃣ Добавить parallel().
Для поддержки параллельности нужны дополнительные ресурсы, и прирост скорости заметен только если в коллекции много элементов. Если:
N – количество элементов,
Q – количество операций над каждым элементом,
то при N*Q>10000 можно смело добавлять parallel()
2️⃣ Добавить или удалить sorted(), unordered().
🔸sorted(): отсортировать стрим и добавить свойство «отсортирован».
🔸unordered(): выставить свойство «порядок не важен».
Источник данных и методы sorted, unordered, dictinct,... определяют свойства стрима: конечный размер, уникальность, отсортированные значения и другие. Благодаря этому некоторые методы оптимизируют работу. Если порядок не важен, параллельная обработка будет быстрее. Если список уже отсортирован, удаление повторяющихся элементов distinct() займёт меньше времени. Иногда наоборот — дополнительные ограничения замедляют работу.
Другие специфичные примеры.
3️⃣ Пользоваться специальными методами.
Чем меньше операций, тем быстрее всё работает. Проверить, что ни один элемент не удовлетворяет условию можно так:
none
Больше примеров
4️⃣ Объединить однотипные операции.
Чаще это касается сложной фильтрации:
Stream API помогает писать выразительный код, который быстро работает. Несложными действиями можно повысить скорость ещё больше:
1️⃣ Добавить parallel().
Для поддержки параллельности нужны дополнительные ресурсы, и прирост скорости заметен только если в коллекции много элементов. Если:
N – количество элементов,
Q – количество операций над каждым элементом,
то при N*Q>10000 можно смело добавлять parallel()
2️⃣ Добавить или удалить sorted(), unordered().
🔸sorted(): отсортировать стрим и добавить свойство «отсортирован».
🔸unordered(): выставить свойство «порядок не важен».
Источник данных и методы sorted, unordered, dictinct,... определяют свойства стрима: конечный размер, уникальность, отсортированные значения и другие. Благодаря этому некоторые методы оптимизируют работу. Если порядок не важен, параллельная обработка будет быстрее. Если список уже отсортирован, удаление повторяющихся элементов distinct() займёт меньше времени. Иногда наоборот — дополнительные ограничения замедляют работу.
Другие специфичные примеры.
3️⃣ Пользоваться специальными методами.
Чем меньше операций, тем быстрее всё работает. Проверить, что ни один элемент не удовлетворяет условию можно так:
filter(...).findFirst().isPresent()
а можно короче, понятнее и быстрее:none
Match(...)
Иногда стримы даже не нужны, много полезных методов есть в интерфейсе Collections. Например, максимальный элемент в списке быстрее найти через Collections.max(...), чем с использованием стрима.Больше примеров
4️⃣ Объединить однотипные операции.
Чаще это касается сложной фильтрации:
filter(1).filter(2).filter(3)
можно ускорить в 2-4 раза, если объединить условия:filter(1 & 2 & 3)