Java 8 - 转换列表的最佳方法：map或foreach？

问题描述 投票：159回答：8

我有一个列表myListToParse，我想过滤元素并在每个元素上应用一个方法，并将结果添加到另一个列表myFinalList。

使用Java 8，我注意到我可以通过两种不同的方式完成它。我想知道他们之间更有效的方式，并理解为什么一种方式比另一种更好。

我对任何有关第三种方式的建议持开放态度。

方法1：

myFinalList = new ArrayList<>();
myListToParse.stream()
        .filter(elt -> elt != null)
        .forEach(elt -> myFinalList.add(doSomething(elt)));

方法2：

myFinalList = myListToParse.stream()
        .filter(elt -> elt != null)
        .map(elt -> doSomething(elt))
        .collect(Collectors.toList());
java java-8 java-stream
8个回答
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不要担心任何性能差异，在这种情况下它们通常会很小。

方法2是优选的，因为

  1. 它不需要改变lambda表达式之外的集合，
  2. 它更具可读性，因为在集合管道中执行的不同步骤是按顺序写入的（首先是过滤操作，然后是映射操作，然后收集结果），（有关收集管道的好处的更多信息，请参阅Martin Fowler的excellent article）
  3. 您可以通过替换使用的Collector轻松更改值的收集方式。在某些情况下，您可能需要编写自己的Collector，但其好处是您可以轻松地重复使用它。
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我同意现有的答案，第二种形式更好，因为它没有任何副作用，更容易并行化（只使用并行流）。

性能方面，在您开始使用并行流之前，它们似乎是等效的。在这种情况下，地图将表现得更好。请参阅下面的micro benchmark结果：

Benchmark                         Mode  Samples    Score   Error  Units
SO28319064.forEach                avgt      100  187.310 ± 1.768  ms/op
SO28319064.map                    avgt      100  189.180 ± 1.692  ms/op
SO28319064.mapWithParallelStream  avgt      100   55,577 ± 0,782  ms/op

你不能以相同的方式提升第一个例子，因为forEach是一个终端方法 - 它返回void - 所以你被迫使用有状态的lambda。但是that is really a bad idea if you are using parallel streams。

最后请注意，您的第二个代码段可以使用方法引用和静态导入以更简洁的方式编写：

myFinalList = myListToParse.stream()
    .filter(Objects::nonNull)
    .map(this::doSomething)
    .collect(toList());
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使用流的主要好处之一是它提供了以声明方式处理数据的能力，即使用函数式编程。它还提供免费的多线程功能，这意味着无需编写任何额外的多线程代码来使您的流并发。

假设您正在探索这种编程风格的原因是您希望利用这些优势，那么您的第一个代码示例可能无法正常运行，因为foreach方法被归类为终端（意味着它可以产生副作用）。

从功能编程的角度来看，第二种方式是优选的，因为map函数可以接受无状态lambda函数。更明确地说，传递给map函数的lambda应该是

  1. 非干扰，意味着如果该函数是非并发的（例如ArrayList），则该函数不应该改变流的源。
  2. 无状态以避免在执行并行处理时出现意外结果（由线程调度差异引起）。

第二种方法的另一个好处是如果流是并行的并且收集器是并发的和无序的，那么这些特性可以为还原操作提供有用的提示以同时进行收集。

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如果你使用Eclipse Collections，你可以使用collectIf()方法。

MutableList<Integer> source =
    Lists.mutable.with(1, null, 2, null, 3, null, 4, null, 5);

MutableList<String> result = source.collectIf(Objects::nonNull, String::valueOf);

Assert.assertEquals(Lists.immutable.with("1", "2", "3", "4", "5"), result);

它急切地评估，并且应该比使用Stream快一点。

注意：我是Eclipse Collections的提交者。

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我更喜欢第二种方式。

当您使用第一种方式时，如果您决定使用并行流来提高性能，则无法控制forEach将元素添加到输出列表的顺序。

当您使用toList时，即使您使用并行流，Streams API也会保留订单。

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还有第三种选择 - 使用stream().toArray() - 请参阅why didn't stream have a toList method下的评论。事实证明它比forEach（）或collect（）慢，而且表现力较差。它可能会在以后的JDK版本中进行优化，因此请在此处添加它以防万一。

假设List<String>

    myFinalList = Arrays.asList(
            myListToParse.stream()
                    .filter(Objects::nonNull)
                    .map(this::doSomething)
                    .toArray(String[]::new)
    );

使用微观基准测试，1M条目，20％空值和doSomething（）中的简单转换

private LongSummaryStatistics benchmark(final String testName, final Runnable methodToTest, int samples) {
    long[] timing = new long[samples];
    for (int i = 0; i < samples; i++) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        methodToTest.run();
        timing[i] = System.currentTimeMillis() - start;
    }
    final LongSummaryStatistics stats = Arrays.stream(timing).summaryStatistics();
    System.out.println(testName + ": " + stats);
    return stats;
}

结果是

平行：

toArray: LongSummaryStatistics{count=10, sum=3721, min=321, average=372,100000, max=535}
forEach: LongSummaryStatistics{count=10, sum=3502, min=249, average=350,200000, max=389}
collect: LongSummaryStatistics{count=10, sum=3325, min=265, average=332,500000, max=368}

顺序：

toArray: LongSummaryStatistics{count=10, sum=5493, min=517, average=549,300000, max=569}
forEach: LongSummaryStatistics{count=10, sum=5316, min=427, average=531,600000, max=571}
collect: LongSummaryStatistics{count=10, sum=5380, min=444, average=538,000000, max=557}

并行没有空值和过滤器（所以流是SIZED）：在这种情况下，toArrays具有最佳性能，并且.forEach()在接收器ArrayList上失败并带有“indexOutOfBounds”，不得不用.forEachOrdered()替换

toArray: LongSummaryStatistics{count=100, sum=75566, min=707, average=755,660000, max=1107}
forEach: LongSummaryStatistics{count=100, sum=115802, min=992, average=1158,020000, max=1254}
collect: LongSummaryStatistics{count=100, sum=88415, min=732, average=884,150000, max=1014}
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可能是方法3。

我总是喜欢将逻辑分开。

Predicate<Long> greaterThan100 = new Predicate<Long>() {
            @Override
            public boolean test(Long currentParameter) {
                return currentParameter > 100;
            }
        };

        List<Long> sourceLongList = Arrays.asList(1L, 10L, 50L, 80L, 100L, 120L, 133L, 333L);
        List<Long> resultList = sourceLongList.parallelStream().filter(greaterThan100).collect(Collectors.toList());
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如果使用第三方库是可以的，qazxsw poi定义了内置此功能的Lazy扩展集合。例如，我们可以简单地编写

ListX myListToParse;

ListX myFinalList = myListToParse.filter（any - >或！= Null）.map（ - > doSomething（any））;

直到第一次访问（并且在物化列表被缓存并重新使用之后）才会评估myFinalList。

[披露我是独眼巨人的主要开发者 - 反应]

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