Java8的Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
那么，Stream API的性能到底如何呢，代码整洁的背后是否意味着性能的损耗呢？本文对Stream API的性能一探究竟。
为保证测试结果真实可信，我们将JVM运行在 -server模式下，测试数据在GB量级，测试机器采用常见的商用服务器，配置如下：
测试所用代码在这里
https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/StreamBenchmark/src/lee
测试结果汇总
https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/Stream_performance.xlsx
测试方法和测试数据
性能测试并不是容易的事，Java性能测试更费劲，因为虚拟机对性能的影响很大，JVM对性能的影响有两方面：
1、GC的影响。GC的行为是Java中很不好控制的一块，为增加确定性，我们手动指定使用CMS收集器，并使用10GB固定大小的堆内存。集体到JVM参数就是 -XX:+UseConcMarkSweepGC-Xms10G-Xmx10G
2、JIT(Just-In-Time)即时编译技术。即时编译技术会将热点代码在JVM运行的过程中编译成本地代码，测试时我们会先对程序预热，触发对测试函数的即时编译。相关的JVM参数是 -XX:CompileThreshold=10000。
Stream并行执行时用到 ForkJoinPool.commonPool()得到的线程池，为控制并行度我们使用Linux的 taskset命令指定JVM可用的核数。
测试数据由程序随机生成。为防止一次测试带来的抖动，测试4次求出平均时间作为运行时间。
实验一 基本类型迭代
测试内容：找出整型数组中的最小值。对比for循环外部迭代和Stream API内部迭代性能。
测试程序 IntTest
https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/StreamBenchmark/src/lee/IntTest.java
测试结果如下图：
图中展示的是for循环外部迭代耗时为基准的时间比值。分析如下：
1、对于基本类型Stream串行迭代的性能开销明显高于外部迭代开销（两倍）；
2、Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。
并行迭代性能跟可利用的核数有关，上图中的并行迭代使用了全部12个核，为考察使用核数对性能的影响，我们专门测试了不同核数下的Stream并行迭代效果：
分析，对于基本类型：
1、使用Stream并行API在单核情况下性能很差，比Stream串行API的性能还差；
2、随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，比使用for循环外部迭代的性能还好。
以上两个测试说明，对于基本类型的简单迭代，Stream串行迭代性能更差，但多核情况下Stream迭代时性能较好。
实验二 对象迭代
再来看对象的迭代效果。
测试内容：找出字符串列表中最小的元素（自然顺序），对比for循环外部迭代和Stream API内部迭代性能。
测试程序StringTest
https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/StreamBenchmark/src/lee/StringTest.java
对 Stream 不熟悉的，可以关注微信公众号：Java技术栈，在后台回复：Java。
测试结果如下图：
结果分析如下：
1、对于对象类型Stream串行迭代的性能开销仍然高于外部迭代开销（1.5倍），但差距没有基本类型那么大。
2、Stream并行迭代的性能比串行迭代和外部迭代都好。
再来单独考察Stream并行迭代效果：
分析，对于对象类型：
1、使用Stream并行API在单核情况下性能比for循环外部迭代差；
2、随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。
以上两个测试说明，对于对象类型的简单迭代，Stream串行迭代性能更差，但多核情况下Stream迭代时性能较好。
实验三 复杂对象归约
从实验一、二的结果来看，Stream串行执行的效果都比外部迭代差（很多），是不是说明Stream真的不行了？先别下结论，我们再来考察一下更复杂的操作。
测试内容：给定订单列表，统计每个用户的总交易额。对比使用外部迭代手动实现和Stream API之间的性能。
我们将订单简化为 <userName,price,timeStamp>构成的元组，并用 Order对象来表示。测试程序ReductionTest
https://github.com/CarpenterLee/JavaLambdaInternals/blob/master/perf/StreamBenchmark/src/lee/ReductionTest.java
测试结果如下图：
分析，对于复杂的归约操作：
1、Stream API的性能普遍好于外部手动迭代，并行Stream效果更佳；
再来考察并行度对并行效果的影响，测试结果如下：
分析，对于复杂的归约操作：
1、使用Stream并行归约在单核情况下性能比串行归约以及手动归约都要差，简单说就是最差的；
2、随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。
以上两个实验说明，对于复杂的归约操作，Stream串行归约效果好于手动归约，在多核情况下，并行归约效果更佳。我们有理由相信，对于其他复杂的操作，Stream API也能表现出相似的性能表现。
结论
上述三个实验的结果可以总结如下：
1、对于简单操作，比如最简单的遍历，Stream串行API性能明显差于显示迭代，但并行的Stream API能够发挥多核特性。
2、对于复杂操作，Stream串行API性能可以和手动实现的效果匹敌，在并行执行时Stream API效果远超手动实现。
所以，如果出于性能考虑
1、对于简单操作推荐使用外部迭代手动实现
2、对于复杂操作，推荐使用Stream API
3、在多核情况下，推荐使用并行Stream API来发挥多核优势，
4、单核情况下不建议使用并行Stream API。
如果出于代码简洁性考虑，使用Stream API能够写出更短的代码。即使是从性能方面说，尽可能的使用Stream API也另外一个优势，那就是只要Java Stream类库做了升级优化，代码不用做任何修改就能享受到升级带来的好处。
