Java基礎之List內元素的排序性能對比

目錄

一、概述

在日常開(kāi)發(fā)中，獲取一批數據后，可能需要跟據一定規則對這批數據進(jìn)行排序操作。在JAVA中，動(dòng)態(tài)數組ArrayList經(jīng)常被用來(lái)存儲數據，因此如何高效對ArrayList中元素進(jìn)行排序，形成符合條件的數據集是日常開(kāi)發(fā)必須要考慮的問(wèn)題。本文將分析常用ArrayList排序的幾種方式，包括集合框架提供的Collections.sort方法、實(shí)現Comparable接口、以及JAVA 8 stream流中提供的排序方法，同時(shí)對比同一條件不同數據集大小的排序性能。

二、按條件排序幾種方案及性能對比

2.1 利用集合框架提供的Collections.sort實(shí)現排序

private ArrayList<StreamConfig> testCollectionSort(ArrayList<StreamConfig> lists) {
        Collections.sort(lists, new Comparator<StreamConfig>() {
            @Override
            public int compare(StreamConfig s1, StreamConfig s2) {
                return s2.getLostThreshold() - s1.getLostThreshold();
            }
        });
        return lists;
    }

@Data
@ToString
public class StreamConfig {

    /**
     * 主鍵
     */
    private Long id;

    /**
     * 分片檢測(檢測閾值)
     */
    private Integer detectRate;

    /**
     * 上報閾值
     */
    private Integer lostThreshold;

    /**
     * 上報周期(單位:秒)
     */
    private Integer reportRate;

    /**
     * 創(chuàng  )建時(shí)間
     */
    private Date createTime;

    /**
     * 修改時(shí)間
     */
    private Date modifyTime;
}

 long startTime = System.currentTimeMillis();
    log.info("Collection.sort 排序開(kāi)始時(shí)間為：{}", System.currentTimeMillis());
    ArrayList<StreamConfig> list = testCollectionSort(lists);
    long endTime = System.currentTimeMillis();
    log.info("Collection.sort 耗費總時(shí)間為：{} ms", endTime - startTime);

2.2 實(shí)現Comparable接口

@Data
@ToString
public class StreamConfig implements Comparable<StreamConfig>{

    /**
     * 主鍵
     */
    private Long id;

    /**
     * 分片檢測(檢測閾值)
     */
    private Integer detectRate;

    /**
     * 上報閾值(丟失率大于多少不再上報)
     */
    private Integer lostThreshold;

    /**
     * 上報周期(單位:秒)
     */
    private Integer reportRate;

    /**
     * 創(chuàng  )建時(shí)間
     */
    private Date createTime;

    /**
     * 修改時(shí)間
     */
    private Date modifyTime;

    /**
     * 備注
     */
    private String remark;

    /**
     * nodeCode
     */
    private String nodeCode;

    /**
     * 流媒體Id
     */
    private String unitId;

    @Override
    public int compareTo(StreamConfig o) {
        return this.getLostThreshold() - o.getLostThreshold();
    }
}

 long comparableStartTime = System.currentTimeMillis();
        Collections.sort(list3);
        long comparableEndTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("Comparable 耗費總時(shí)間為：{}", comparableEndTime - comparableStartTime);

2.3 利用JAVA 8 stream流實(shí)現排序

 long streamStartTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("java 8 stream流式處理開(kāi)啟：{}", streamStartTime);
        List<StreamConfig> collect = list2.stream().sorted(Comparator.comparing(StreamConfig::getLostThreshold)).collect(Collectors.toList());
        log.info("java 8 stream流式所花時(shí)間為：{} ms", System.currentTimeMillis() - streamStartTime);

2.4 性能對比

測試方案：

為了防止Collection.sort與實(shí)現Comparable接口兩種方法的相互干擾，將實(shí)現Comparable的方案單獨測試，數據量集分別為1000、10000、100000，結果單位為毫秒(ms)，每個(gè)數據集測試五次，取平均值。

測試代碼如下：

public String test() {
        ArrayList<StreamConfig> lists = new ArrayList<>(100000);
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            StreamConfig streamConfig = new StreamConfig();
            streamConfig.setReportRate((int) (Math.random() * 10000));
            streamConfig.setLostThreshold((int) (Math.random() * 100000));
            streamConfig.setDetectRate((int) (Math.random() * 10000));
            streamConfig.setCreateTime(randomDate("2019-01-01", "2021-05-31"));
            streamConfig.setId(System.currentTimeMillis() + (int) (Math.random() * 100000));
            lists.add(streamConfig);
        }
        ArrayList<StreamConfig> list2 = new ArrayList<>(lists);
        ArrayList<StreamConfig> list3 = new ArrayList<>(lists);
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("Collection.sort 排序開(kāi)始時(shí)間為：{}", System.currentTimeMillis());
        ArrayList<StreamConfig> list = testCollectionSort(lists);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("Collection.sort 耗費總時(shí)間為：{} ms", endTime - startTime);

        log.info("Comparable 排序開(kāi)始時(shí)間為：{}", System.currentTimeMillis());
        long comparableStartTime = System.currentTimeMillis();
        Collections.sort(list3);
        long comparableEndTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("Comparable 耗費總時(shí)間為：{}", comparableEndTime - comparableStartTime);


        long streamStartTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("java 8 stream流式處理開(kāi)啟：{}", streamStartTime);
        List<StreamConfig> collect = list2.stream().sorted(Comparator.comparing(StreamConfig::getLostThreshold).reversed()).collect(Collectors.toList());
        log.info("java 8 stream流式處理結束：{}", System.currentTimeMillis());
        log.info("java 8 stream流式所花時(shí)間為：{} ms", System.currentTimeMillis() - streamStartTime);
        return "success";
    }

測試結果如下：

三、小結

1.由測試結果來(lái)看，在數據量分別是1000、10000、100000的數據集下，java 8 stream的排序方案所花費時(shí)間遠大于Collection.sort方案和實(shí)現Comparable接口方案；

2.由測試結果來(lái)看，Collection.sort方案和實(shí)現Comparable接口方案在數據量越大所花費的時(shí)間越接近，這兩種方案在數據量相同時(shí)的差異也不是很大；

3.本文所對比的是單條件下(也就是跟據lostThreshold屬性值進(jìn)行對比)，多條件可能會(huì )略有差異，后續可針對多條件進(jìn)行一些數據測試與驗證；

4.由測試結果可以得出，單條件對比時(shí)，Collection.sort方案和實(shí)現Comparable接口方案具有更高性能，建議數據量較大時(shí)盡量采用這兩種排序方式。

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