为什么函数式处理大量数据时比命令式要快，而对于少量数据，函数式比命令式要慢？答案

【问题标题】：Why is functional faster than imperative for large amounts of data and slower than imperative for small amounts of data?为什么函数式处理大量数据时比命令式要快，而对于少量数据，函数式比命令式要慢？
【发布时间】：2019-09-03 12:50:16
【问题描述】：

我想比较循环和流的性能。为此，我写了 2 个方法。两者都过滤掉以“A”开头的名称并以字符串形式返回它们。如果我使用 50.000 个随机生成的名称来执行此操作，那么命令式方法会更快。但是，如果我使用 500.000 个随机生成的名称来执行此操作，那么函数方式会更快。

我的问题是，为什么小数据集的函数范式较慢而大数据集的函数范式较快？流是否需要大量时间来初始化，但在此之后它们会更高效？

public String imperativeArray() {

String result = "";
  for(String name : arraytestSet) {
    if(name.startsWith("A")) {
       if(result.isEmpty()) {
          result += name;
       } else {
          result += "," + name;
       }
    }
  }
   return result;
}

public String functionalArray() {
   return Arrays.stream(arraytestSet)
     .filter(e -> e.startsWith("A"))
     .collect(Collectors.joining(","));
}

【问题讨论】：

一方面，因为您在命令式案例中使用了简单的字符串连接。尝试改用StringBuilder。
处理小数字时，迭代解决方案应该更好，因为创建流的开销。在幕后，流将您的问题分解成更小的部分并执行它们，但这仅对大型数据集有好处。
@AndyTurner 我知道在某些情况下，如果 Java 编译器看到连接，它会使用 StringBuilder。这不是循环工作吗？
@SamOrozco no..
编译器无法识别为所有循环使用一个字符串生成器会更有效。它将为每个 if 和 else 分支执行创建一个新的 stringbuilder！如有疑问，请运行 javap 并查看字节码！

标签： java performance arraylist functional-programming java-stream

【解决方案1】：

命令式和函数式之间不应该有任何性能差异。函数式编程将通过使用预定义的函数来提高代码的可读性。在内部，他们必须进行类似类型的处理。函数式风格的主要优点之一是您可以一眼看懂代码。并行流可以比您的命令式代码更快，但是如果您确定数据将是巨大的并且可以从并行处理中受益，则可以使用并行流。否则并行流将比普通流慢。来到您的示例代码，我觉得通过使用 Collectors.joining 您可以获得比 if-else 检查的性能优势，因为您正在使用字符串追加操作，该操作将在每次追加时继续创建一个新的字符串对象。但是collectors.joining 在内部使用StringBuilder，因此每次添加时它都会作用于单个对象。

【讨论】：