lambdas 排序_Java8 Lambdas：解释性能缺陷的排序
lambdas 排序
與Peter Lawrey合作撰寫 。
幾天前，我對(duì)使用新的Java8聲明式的排序性能提出了一個(gè)嚴(yán)重的問題。 在這里查看博客文章。 在那篇文章中，我僅指出了問題，但在這篇文章中，我將更深入地了解和解釋問題的原因。 這將通過使用聲明式樣式重現(xiàn)問題，然后一點(diǎn)一點(diǎn)地修改代碼來完成，直到我們消除了性能問題并保留了使用舊樣式比較所期望的性能。
回顧一下，我們對(duì)此類的實(shí)例進(jìn)行排序：
private static class MyComparableInt{private int a,b,c,d;public MyComparableInt(int i) {a = i%2;b = i%10;c = i%1000;d = i;}public int getA() return a;public int getB() return b;public int getC() return c;public int getD() return d; }使用聲明性的Java 8樣式（如下），大約需要6秒鐘才能排序10m個(gè)實(shí)例：
List mySortedList = myComparableList.stream().sorted(Comparator.comparing(MyComparableInt::getA).thenComparing(MyComparableInt::getB).thenComparing(MyComparableInt::getC).thenComparing(MyComparableInt::getD)).collect(Collectors.toList());使用自定義排序器（如下）需要約1.6秒的時(shí)間來排序10m個(gè)實(shí)例。
這是排序的代碼調(diào)用：
List mySortedList = myComparableList.stream().sorted(MyComparableIntSorter.INSTANCE).collect(Collectors.toList());使用此自定義比較器：
public enum MyComparableIntSorter implements Comparator<MyComparableInt>{INSTANCE;@Overridepublic int compare(MyComparableInt o1, MyComparableInt o2) {int comp = Integer.compare(o1.getA(), o2.getA());if(comp==0){comp = Integer.compare(o1.getB(), o2.getB());if(comp==0){comp = Integer.compare(o1.getC(), o2.getC());if(comp==0){comp = Integer.compare(o1.getD(), o2.getD());}}}return comp;}}讓我們?cè)陬愔袆?chuàng)建一個(gè)comparing方法，以便我們可以更緊密地分析代碼。 comparing方法的原因是允許我們輕松交換實(shí)現(xiàn)，但調(diào)用代碼保持不變。
在所有情況下，這都是comparing方法的調(diào)用方式：
List mySortedList = myComparableList.stream().sorted(comparing(MyComparableInt::getA,MyComparableInt::getB,MyComparableInt::getC,MyComparableInt::getD)).collect(Collectors.toList());比較的第一個(gè)實(shí)現(xiàn)幾乎是jdk中的一個(gè)副本。
public static <T, U extends Comparable<? super U>> Comparator<T> comparing(Function<? super T, ? extends U> ke1,Function<? super T, ? extends U> ke2,Function<? super T, ? extends U> ke3,Function<? super T, ? extends U> ke4){return Comparator.comparing(ke1).thenComparing(ke2).thenComparing(ke3).thenComparing(ke4);}毫不奇怪，這花了大約6秒鐘才能完成測(cè)試-但是至少我們重現(xiàn)了該問題，并為進(jìn)一步進(jìn)行奠定了基礎(chǔ)。
讓我們看一下該測(cè)試的飛行記錄：
可以看出有兩個(gè)大問題：
讓我們嘗試處理比較方法中的第一個(gè)方法。 乍一看，這似乎很奇怪，因?yàn)楫?dāng)您查看代碼時(shí)，該方法中沒有發(fā)生太多事情。 然而，隨著代碼找到該函數(shù)的正確實(shí)現(xiàn)，虛擬表查找將在這里廣泛進(jìn)行。 當(dāng)從一行代碼中調(diào)用多種方法時(shí)，將使用虛擬表查找。 我們可以通過下面的comparing實(shí)現(xiàn)消除這種延遲源。 通過擴(kuò)展Function接口的所有用途，每一行只能調(diào)用一個(gè)實(shí)現(xiàn)，因此可以內(nèi)聯(lián)該方法。
public static <T, U extends Comparable<? super U>> Comparator<T> comparing(Function<? super T, ? extends U> ke1,Function<? super T, ? extends U> ke2,Function<? super T, ? extends U> ke3,Function<? super T, ? extends U> ke4){return (c1, c2) -> {int comp = compare(ke1.apply(c1), ke1.apply(c2));if (comp == 0) {comp = compare(ke2.apply(c1), ke2.apply(c2));if (comp == 0) {comp = compare(ke3.apply(c1), ke3.apply(c2));if (comp == 0) {comp = compare(ke4.apply(c1), ke4.apply(c2));}}}return comp;};}通過展開方法，JIT應(yīng)該能夠內(nèi)聯(lián)方法查找。
確實(shí)，時(shí)間幾乎減半到3.5秒，讓我們看一下此運(yùn)行的飛行記錄：
當(dāng)我第一次看到此消息時(shí)，我感到非常驚訝，因?yàn)榈侥壳盀橹?#xff0c;我們還沒有進(jìn)行任何更改來減少對(duì)Integer.valueOf的調(diào)用，但是該百分比已經(jīng)下降了！ 實(shí)際上發(fā)生的事情是，由于我們進(jìn)行了允許內(nèi)聯(lián)的更改，已對(duì)Integer.valueOf進(jìn)行了內(nèi)聯(lián)，并且將Integer.valueOf花費(fèi)的時(shí)間歸咎于調(diào)用程序（ lambda$comparing ），后者已對(duì)被調(diào)用者（ Integer.valueOf ）。 這是事件探查器中的一個(gè)常見問題，因?yàn)樗麄兛赡軙?huì)誤解應(yīng)歸咎于哪種方法，尤其是在進(jìn)行內(nèi)聯(lián)時(shí)。
但是我們知道在之前的Flight Recording Integer.valueOf
已突出顯示，因此讓我們通過comparing實(shí)現(xiàn)comparing刪除，看看是否可以進(jìn)一步減少時(shí)間。
通過這種實(shí)現(xiàn)，時(shí)間可以縮短到1.6s，這是我們使用自定義比較器可以實(shí)現(xiàn)的。
讓我們?cè)俅尾榭创诉\(yùn)行的飛行記錄：
現(xiàn)在，所有時(shí)間都在使用實(shí)際的排序方法，而不是開銷。
總之，我們從這次調(diào)查中學(xué)到了一些有趣的事情：
翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2015/01/java8-lambdas-sorting-performance-pitfall-explained.html
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的lambdas 排序_Java8 Lambdas：解释性能缺陷的排序的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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