背景
之前和同事讨论一个问题，他们公司调研中发现forEach的速度比for的速度慢，当刚听到这个结论的时候有点诧异。因为之前看过国外的文章和他们公司的结论一样，但是测试用例单一。今天正好在看flink相关的流处理，正好想起来了这个问题，然后简单的写了一个demo来进行推翻这个结论。
废话不多说直接上代码吧
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package pers.bik.flink; import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;import java.util.stream.IntStream; /** * @author yangkaifei * @date 2021/8/10 11:28 下午 * @cersion 1.0 */public class Test { public static void main(String[] args) { List<Integer> list = new ArrayList<>(); IntStream.range(0, 1000).forEach(number -> list.add(number)); streamForEach(list); parallelStreamForEach(list); forI(list); strengthFor(list); } /** * 串行流forEach * @param list */ private static void streamForEach(List<Integer> list) { AtomicInteger i = new AtomicInteger(); long startTime = System.currentTimeMillis(); list.stream().forEach(number -> { String s = String.valueOf(number); i.getAndIncrement(); }); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(String.format("streamForEach:%s", endTime - startTime)); } /** * 并行流forEach * @param list */ private static void parallelStreamForEach(List<Integer> list) { AtomicInteger i = new AtomicInteger(); long startTime = System.currentTimeMillis(); list.parallelStream().forEach(number -> { String s = String.valueOf(number); i.getAndIncrement(); }); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(String.format("parallelStreamForEach:%s", endTime - startTime)); } /** * for i * @param list */ private static void forI(List<Integer> list) { AtomicInteger i = new AtomicInteger(); long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int j = 0; j < list.size(); j++) { String s = String.valueOf(list.get(j)); i.getAndIncrement(); } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(String.format("forI:%s", endTime - startTime)); } /** * 增强for循环 * @param list */ private static void strengthFor(List<Integer> list) { AtomicInteger i = new AtomicInteger(); long startTime = System.currentTimeMillis(); for (Integer integer : list) { String s = String.valueOf(integer); i.getAndIncrement(); } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(String.format("strengthFor:%s", endTime - startTime)); }} |
运行结果：
streamForEach:2041
parallelStreamForEach:352
forI:468
strengthFor:411
结论：
对于for、增强for循环、forEach不能单纯的抛开业务场景就去肯定的给出一个结论。forEach的速度未必就比for循环慢。
当我再次调整，将数量调整为1000的时候，运行的结果又会发生变化
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IntStream.range(0, 1000).forEach(number -> list.add(number)); |
运行结果
streamForEach:1
parallelStreamForEach:4
forI:0
strengthFor:1
对比两个不同的数据量，运行的结果也不尽相同（当然代码有些不严谨，但是完全可以推翻forEach一定比for慢的结论，或者说A一定比B快的结论）。
在软件开发中，对于一切别人给定的结论我们要抱着质疑的态度，只有当自己亲身去调研的时候才能说服自己。
总结
到此这篇关于java中for和forEach速度的文章就介绍到这了,更多相关java中for和forEach速度内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_38275944/article/details/119582114
