Java基础之List内元素的排序性能对比

Java基础之List内元素的排序性能对比

一、概述

在日常开发中，获取一批数据后，可能需要跟据一定规则对这批数据进行排序操作。在java中，动态数组ArrayList经常被用来存储数据，因此如何高效对ArrayList中元素进行排序，形成符合条件的数据集是日常开发必须要考虑的问题。本文将分析常用ArrayList排序的几种方式，包括集合框架提供的Collections.sort方法、实现Comparable接口、以及JAVA 8 stream流中提供的排序方法，同时对比同一条件不同数据集大小的排序性能。

二、按条件排序几种方案及性能对比

2.1 利用集合框架提供的Collections.sort实现排序

private ArrayList testCollectionSort(ArrayList lists) {

Collections.sort(lists, new Comparator() {

@Override

public int compare(StreamConfig s1, StreamConfig s2) {

return s2.getLostThreshold() - s1.getLostThreshold();

}

});

return lists;

}

@Data

@ToString

public class StreamConfig {

/**

* 主键

*/

private Long id;

/**

* 分片检测(检测阈值)

*/

private Integer detectRate;

/**

* 上报阈值

*/

private Integer lostThreshold;

/**

* 上报周期(单位:秒)

*/

private Integer reportRate;

/**

* 创建时间

*/

private Date createTime;

/**

* 修改时间

*/

private Date modifyTime;

}

long startTime = System.currentTimeMillis();

log.info("Collection.sort 排序开始时间为：{}", System.currentTimeMillis());

ArrayList list = testCollectionSort(lists);

long endTime = System.currentTimeMillis();

log.info("Collection.sort 耗费总时间为：{} ms", endTime - startTime);

2.2 实现Comparable接口

@Data

@ToString

public class StreamConfig implements Comparable{

/**

* 主键

*/

private Long id;

/**

* 分片检测(检测阈值)

*/

private Integer detectRate;

/**

* 上报阈值(丢失率大于多少不再上报)

*/

private Integer lostThreshold;

/**

* 上报周期(单位:秒)

*/

private Integer reportRate;

/**

* 创建时间

*/

private Date createTime;

/**

* 修改时间

*/

private Date modifyTime;

/**

* 备注

*/

private String remark;

/**

* nodeCode

*/

private String nodeCode;

/**

* 流媒体Id

*/

private String unitId;

@Override

public int compareTo(StreamConfig o) {

return this.getLostThreshold() - o.getLostThreshold();

}

}

long comparableStartTime = System.chttp://urrentTimeMillis();

Collections.sort(list3);

long comparableEndTime = System.currentTimeMillis();

log.info("Comparable 耗费总时间为：{}", comparableEndTime - comparableStartTime);

2.3 利用JAVA 8 stream流实现排序

long streamStartTime = System.currentTimeMillis();

log.info("java 8 stream流式处理开启：{}", streamStartTime);

List collect = list2.stream().sorted(Comparator.comparing(StreamConfig::getLostThreshold)).collect(Collectors.toList());

log.info("java 8 stream流式所花时间为：{} ms", System.currentTimeMillis() - streamStartTime);

2.4 性能对比

测试方案：

为了防止Collection.sort与实现Comparable接口两种方法的相互干扰，将实现Comparable的方案单独测试，数据量集分别为1000、10000、100000，结果单位为毫秒(ms)，每个数据集测试五次，取平均值。

测试代码如下：

public String test() {

ArrayList 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));

streamConfighttp://.setCreateTime(randomDate("2019-01-01", "2021-05-31"));

streamConfig.setId(System.currentTimeMillis() + (int) (Math.random() * 100000));

lists.add(streamConfig);

}

ArrayList list2 = new ArrayList<>(lists);

ArrayList list3 = new ArrayList<>(lists);

long startTime = System.currentTimeMillis();

log.info("Collection.sort 排序开始时间为：{}", System.currentTimeMillis());

ArrayList list = testCollectionSort(lists);

long endTime = System.currentTimeMillis();

log.info("Collection.sort 耗费总时间为：{} ms", endTime - startTime);

log.info("Comparable 排序开始时间为：{}", System.currentTimeMillis());

long comparableStartTime = System.currentTimeMillis();

Collections.sort(list3);

long comparableEndTime = System.currentTimeMillis();

log.info("Comparable 耗费总时间为：{}", comparableEndTime - comparableStartTime);

long streamStartTime = System.currentTimeMillis();

log.info("java 8 stream流式处理开启：{}", streamStartTime);

List collect = list2.stream().sorted(Comparator.comparing(StreamConfig::getLostThreshold).reversed()).collect(Collectors.toList(http://));

log.info("java 8 stream流式处理结束：{}", System.currentTimeMillis());

log.info("java 8 stream流式所花时间为：{} ms", System.currentTimeMillis() - streamStartTime);

return "success";

}

测试结果如下：

三、小结

1.由测试结果来看，在数据量分别是1000、10000、100000的数据集下，java 8 stream的排序方案所花费时间远大于Collection.sort方案和实现Comparable接口方案；

2.由测试结果来看，Collection.sort方案和实现Comparable接口方案在数据量越大所花费的时间越接近，这两种方案在数据量相同时的差异也不是很大；

3.本文所对比的是单条件下(也就是跟据lostThreshold属性值进行对比)，多条件可能会略有差异，后续可针对多条件进行一些数据测试与验证；

4.由测试结果可以得出，单条件对比时，Collection.sort方案和实现Comparable接口方案http://具有更高性能，建议数据量较大时尽量采用这两种排序方式。

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