Java8的Stream API可以極大提高Java程式員的生産力，讓程式員寫出高效率、幹淨、簡潔的代碼。
那麼，Stream API的性能到底如何呢，代碼整潔的背後是否意味着性能的損耗呢？本文對Stream API的性能一探究竟。
為保證測試結果真實可信，我們将JVM運作在 -server模式下，測試資料在GB量級，測試機器采用常見的商用伺服器，配置如下：
測試所用代碼在這裡
https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/StreamBenchmark/src/lee測試結果彙總
https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/Stream_performance.xlsx測試方法和測試資料
性能測試并不是容易的事，Java性能測試更費勁，因為虛拟機對性能的影響很大，JVM對性能的影響有兩方面：
1、GC的影響。GC的行為是Java中很不好控制的一塊，為增加确定性，我們手動指定使用CMS收集器，并使用10GB固定大小的堆記憶體。集體到JVM參數就是 -XX:+UseConcMarkSweepGC-Xms10G-Xmx10G
2、JIT(Just-In-Time)即時編譯技術。即時編譯技術會将熱點代碼在JVM運作的過程中編譯成本地代碼，測試時我們會先對程式預熱，觸發對測試函數的即時編譯。相關的JVM參數是 -XX:CompileThreshold=10000。
Stream并行執行時用到 ForkJoinPool.commonPool()得到的線程池，為控制并行度我們使用Linux的 taskset指令指定JVM可用的核數。
測試資料由程式随機生成。為防止一次測試帶來的抖動，測試4次求出平均時間作為運作時間。
實驗一 基本類型疊代
測試内容：找出整型數組中的最小值。對比for循環外部疊代和Stream API内部疊代性能。
測試程式 IntTest
https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/StreamBenchmark/src/lee/IntTest.java測試結果如下圖：
圖中展示的是for循環外部疊代耗時為基準的時間比值。分析如下：
1、對于基本類型Stream串行疊代的性能開銷明顯高于外部疊代開銷（兩倍）；
2、Stream并行疊代的性能比串行疊代和外部疊代都好。
并行疊代性能跟可利用的核數有關，上圖中的并行疊代使用了全部12個核，為考察使用核數對性能的影響，我們專門測試了不同核數下的Stream并行疊代效果：
分析，對于基本類型：
1、使用Stream并行API在單核情況下性能很差，比Stream串行API的性能還差；
2、随着使用核數的增加，Stream并行效果逐漸變好，比使用for循環外部疊代的性能還好。
以上兩個測試說明，對于基本類型的簡單疊代，Stream串行疊代性能更差，但多核情況下Stream疊代時性能較好。
實驗二 對象疊代
再來看對象的疊代效果。
測試内容：找出字元串清單中最小的元素（自然順序），對比for循環外部疊代和Stream API内部疊代性能。
測試程式StringTest
https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/StreamBenchmark/src/lee/StringTest.java對 Stream 不熟悉的，可以關注微信公衆号：Java技術棧，在背景回複：Java。
結果分析如下：
1、對于對象類型Stream串行疊代的性能開銷仍然高于外部疊代開銷（1.5倍），但差距沒有基本類型那麼大。
再來單獨考察Stream并行疊代效果：
分析，對于對象類型：
1、使用Stream并行API在單核情況下性能比for循環外部疊代差；
2、随着使用核數的增加，Stream并行效果逐漸變好，多核帶來的效果明顯。
以上兩個測試說明，對于對象類型的簡單疊代，Stream串行疊代性能更差，但多核情況下Stream疊代時性能較好。
實驗三 複雜對象歸約
從實驗一、二的結果來看，Stream串行執行的效果都比外部疊代差（很多），是不是說明Stream真的不行了？先别下結論，我們再來考察一下更複雜的操作。
測試内容：給定訂單清單，統計每個使用者的總交易額。對比使用外部疊代手動實作和Stream API之間的性能。
我們将訂單簡化為 <userName,price,timeStamp>構成的元組，并用 Order對象來表示。測試程式ReductionTest
https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/StreamBenchmark/src/lee/ReductionTest.java 分析，對于複雜的歸約操作：
1、使用Stream并行歸約在單核情況下性能比串行歸約以及手動歸約都要差，簡單說就是最差的；
以上兩個實驗說明，對于複雜的歸約操作，Stream串行歸約效果好于手動歸約，在多核情況下，并行歸約效果更佳。我們有理由相信，對于其他複雜的操作，Stream API也能表現出相似的性能表現。
結論
上述三個實驗的結果可以總結如下：
1、對于簡單操作，比如最簡單的周遊，Stream串行API性能明顯差于顯示疊代，但并行的Stream API能夠發揮多核特性。
2、對于複雜操作，Stream串行API性能可以和手動實作的效果匹敵，在并行執行時Stream API效果遠超手動實作。
是以，如果出于性能考慮
1、對于簡單操作推薦使用外部疊代手動實作
2、對于複雜操作，推薦使用Stream API
3、在多核情況下，推薦使用并行Stream API來發揮多核優勢，
4、單核情況下不建議使用并行Stream API。
如果出于代碼簡潔性考慮，使用Stream API能夠寫出更短的代碼。即使是從性能方面說，盡可能的使用Stream API也另外一個優勢，那就是隻要Java Stream類庫做了更新優化，代碼不用做任何修改就能享受到更新帶來的好處。
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