论 IntStream 和 for 循环的速度

论 IntStream 和 for 循环的速度

用 IntStream 和 for 循环来实现计算 [0, 10000] 之间偶数和。

import java.util.stream.IntStream;

public class TestFour {
	public static void main(String[] args) {
		long count1 = 0;
		for(int i = 0;i <= 10000;i++)  
			if(i % 2 == 0)
				count1 += i;
		System.out.println(count1);
		
		long count2 = IntStream.rangeClosed(0, 10000).filter(a -> a % 2 == 0).sum();
		System.out.println(count2);
		
	}

}
/* Code Running Results
 * 25005000
 * 25005000
 */

运行出来结果都是 25005000
我们先看 for-循环

for(int i = 0;i <= 10000;i++)  
	if(i % 2 == 0)
		count1 += i;

for-循环需要三行代码实现，在 for 循环里面使用 if 判断语句来筛选偶数再累加到一块。

再看 IntStream

long count2 = IntStream.rangeClosed(0, 10000).filter(a -> a % 2 == 0).sum();

而 IntStream 只需要一行就可以实现，更简短更美观，用起来很舒服，让人感觉很爽。
IntStream流不是一种数据结构，不保存数据，它只是在原数据集上定义了一组操作。
在 IntStream 中使用 rangeClosed() 选取 [0, 10000] 的整数，( 如果使用range() 选取的范围是 [0, 10000) ) 用过滤器 filter() 筛选出偶数，再用求和方法 sum() 即可得出结果。
但是 IntStream 却使代码变慢了数十倍，甚至百倍，如下测试一下他们所用的时间：

import java.util.stream.IntStream;

public class TestFour {
	public static void main(String[] args) {
		long start1 = System.currentTimeMillis();
		long count1 = 0;
		for(int i = 0;i <= 10000;i++)  
			if(i % 2 == 0)
				count1 += i;
		long end1 = System.currentTimeMillis();
		System.out.println(count1 + "  " + (end1-start1) + "毫秒");
		
		long start2 = System.currentTimeMillis();
		long count2 = IntStream.rangeClosed(0, 10000).filter(a -> a % 2 == 0).sum();
		long end2 = System.currentTimeMillis();
		System.out.println(count2 + "  " + (end2-start2) + "毫秒");
		
	}

}
/* Code Running Results
 * 25005000  1毫秒
 * 25005000  158毫秒
 */

很明显 IntStream 比 for 循环慢了多得多。
当然每次运行结果都不同，不同设备跑出来结果都不相同，但不管怎么测试 IntStream 都是比 for-循环快多的多。
至于什么原因呢？测试的性能主要取决于内存访问与遍历。其中内存访问这个还受限制于硬件本身，所以不同的平台上会有不同的结果。

使用流会在主框架内进行调用，不可避免地增加内存调用。而一个IT编译器本身是有一个上限的，虽然大部分情况下是用不满的。因此，我们将这种情况分为IT友好与不友好，而 for- 循环本身是处于IT友好的这-边，因此它自然能够赢得这个测试，并没有神马奇怪。当然还有其他很多原因。