为什么使用流的此代码在Java 9中的运行速度比Java 8快得多？

Question

我发现这一点的同时解决问题205的项目欧拉。问题如下：

彼得有九个四面（金字塔形）骰子，每个骰子的编号分别为1、2、3、4。科林有六个六边形（立方）骰子，每个骰子的编号为1、2、3、4、5、6。

彼得和科林掷骰子并比较总数：最高的总胜利数。如果总数相等，则结果为平局。

金字塔形皮特击败立方柯林的概率是多少？以0.abcdefg的形式将答案四舍五入到小数点后七个位

我用番石榴写了一个幼稚的解决方案：

import com.google.common.collect.Sets;
import com.google.common.collect.ImmutableSet;

import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class Problem205 {
    public static void main(String[] args) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        List<Integer> peter = Sets.cartesianProduct(Collections.nCopies(9, ImmutableSet.of(1, 2, 3, 4)))
                .stream()
                .map(l -> l
                        .stream()
                        .mapToInt(Integer::intValue)
                        .sum())
                .collect(Collectors.toList());
        List<Integer> colin = Sets.cartesianProduct(Collections.nCopies(6, ImmutableSet.of(1, 2, 3, 4, 5, 6)))
                .stream()
                .map(l -> l
                        .stream()
                        .mapToInt(Integer::intValue)
                        .sum())
                .collect(Collectors.toList());

        long startTime2 = System.currentTimeMillis();
        // IMPORTANT BIT HERE! v
        long solutions = peter
                .stream()
                .mapToLong(p -> colin
                        .stream()
                        .filter(c -> p > c)
                        .count())
                .sum();

        // IMPORTANT BIT HERE! ^
        System.out.println("Counting solutions took " + (System.currentTimeMillis() - startTime2) + "ms");

        System.out.println("Solution: " + BigDecimal
                .valueOf(solutions)
                .divide(BigDecimal
                                .valueOf((long) Math.pow(4, 9) * (long) Math.pow(6, 6)),
                        7,
                        RoundingMode.HALF_UP));
        System.out.println("Found in: " + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms");
    }
}

我强调的代码，它使用简单filter()，count()而且sum()，似乎比Java 8。具体在Java
9跑得更快，Java的8计数在我的机器上37465ms的解决方案。Java 9大约在16000毫秒内完成了此操作，无论我运行的是用Java
8编译的文件还是运行用Java 9编译的文件，这都是相同的。

如果我将流代码替换为似乎完全等同于预流的代码：

long solutions = 0;
for (Integer p : peter) {
    long count = 0;
    for (Integer c : colin) {
        if (p > c) {
            count++;
        }
    }
    solutions += count;
}

它计算解决方案的时间约为35000毫秒，Java 8和Java 9之间没有可测量的差异。

我在这里想念什么？为什么Java 9中的流代码如此之快，为什么不for循环呢？

我正在运行64位Ubuntu 16.04 LTS。我的Java 8版本：

java version "1.8.0_131"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode)

我的Java 9版本：

java version "9"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 9+181)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 9+181, mixed mode)

Answer 1

1.为什么流在JDK 9上运行更快

Stream.count()在JDK
8中，实现相当笨拙：它只是迭代整个流，1L为每个元素添加。

这已在JDK 9
中修复。即使错误报告中提到了SIZED流，新代码也可以改善非大小型流。

如果您替换.count()为Java 8样式的实现.mapToLong(e -> 1L).sum()，即使在JDK 9上，它也会再次变慢。

2.为什么天真的循环工作缓慢

当您将所有代码放入main方法中时，就无法有效地对其进行JIT编译。此方法仅执行一次，它开始在解释器中运行，随后，当JVM检测到热循环时，它会从解释模式切换为即时编译。这称为堆栈上替换（OSR）。

OSR编译通常没有常规编译方法那样优化。我详细解释这个前面，看到这个和这个答案。

如果将内部循环放在单独的方法中，JIT将产生更好的代码：

    long solutions = 0;
    for (Integer p : peter) {
        solutions += countLargerThan(colin, p);
    }

    ...

    private static int countLargerThan(List<Integer> colin, int p) {
        int count = 0;
        for (Integer c : colin) {
            if (p > c) {
                count++;
            }
        }
        return count;
    }

在这种情况下，countLargerThan方法将被正常编译，并且其性能将优于在JDK 8和JDK 9上使用流。