使用Java Streams优化机会

Question

我正在查看一些代码并遇到这个方法,它采用HTML Header值(即Content-Disposition = inline; filename = foo.bar)并将其解析为由分号分隔成key = value对的映射.起初它看起来像是使用流进行优化的一个很好的候选者,但是在我实现之后,我无法重用计算的String.indexOf('=')值意味着字符串必须被扫描3次,这是实际上不如原来的最佳.我完全清楚有很多实例,Streams不适合这项工作,但我想知道我是否错过了一些技术,可以让Stream比初始代码更高效/更高效.

  /**
   * Convert a Header Value String into a Map
   *
   * @param value The Header Value
   * @return The data Map
   */
  private static Map<String,String> headerMap (String value) {
    int eq;
    Map<String,String> map = new HashMap<>();
    for(String entry : value.split(";")) {
      if((eq = entry.indexOf('=')) != -1) {
        map.put(entry.substring(0,eq),entry.substring(eq + 1));
      }
    }
    return map;

    return Stream.of(value.split(";")).filter(entry -> entry.indexOf('=') != -1).collect(Collectors.));
  } //headerMap

我尝试Streaming it:

  /**
   * Convert a Header Value String into a Map
   *
   * @param value The Header Value
   * @return The data Map
   */
  private static Map<String,String> headerMap (String value) {
    return Stream.of(value.split(";")).filter(entry -> entry.indexOf('=') != -1).collect(Collectors.toMap(entry -> entry.substring(0,entry.indexOf('=')),entry -> entry.substring(entry.substring(entry.indexOf('=') + 1))));
  } //headerMap

Answer 1

此解决方案'='仅查找一次:

private static Map<String, String> headerMap(String value) {
    return Stream.of(value.split(";"))
            .map(s -> s.split("=", 2))
            .filter(arr -> arr.length == 2)
            .collect(Collectors.toMap(arr -> arr[0], arr -> arr[1]));
}

请注意,这里使用了快速路径String.split,因此实际上并未创建正则表达式.

请注意,使用Guava,您甚至可以在Java-8之前以非常干净的方式执行此操作:

private static Map<String, String> headerMap(String value) {
    return Splitter.on( ';' ).withKeyValueSeparator( '=' ).split( value );
}

一般情况下,我会建议您不要手动解析HTTP标头.那里有很多警告.例如,请参阅如何在Apache HTTP库中实现它.使用库.

Answer 2

我想出了以下代码：

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private static Map<String, String> headerMap(String value) {\n    return Stream.of(value.split(";"))\n                .filter(entry -> entry.indexOf(\'=\') != -1)\n                .map(entry -> {\n                    int i = entry.indexOf(\'=\');\n                    return new String[] { entry.substring(0, i), entry.substring(i + 1) };\n                })\n                .collect(Collectors.toMap(array -> array[0], array -> array[1]));\n}\n

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它只扫描两次entry，将键和值存储在大小为 2 的数组中。我不确定它是否会像循环一样高效，for因为我们正在创建另一个对象来充当持有者。

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另一种只扫描entry一次的解决方案是这样的，尽管我不太发现它：

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private static Map<String, String> headerMap(String value) {\n    return Stream.of(value.split(";"))\n            .map(entry -> {\n                int i = entry.indexOf(\'=\');\n                if (i == -1) {\n                    return null;\n                }\n                return new String[] { entry.substring(0, i), entry.substring(i + 1) };\n            })\n            .filter(Objects::nonNull)\n            .collect(Collectors.toMap(array -> array[0], array -> array[1]));\n}\n

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我实现了 JMH 基准测试来测试这一点。以下是基准代码：

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@Warmup(iterations = 5, time = 1000, timeUnit = TimeUnit.MILLISECONDS)\n@Measurement(iterations = 10, time = 1000, timeUnit = TimeUnit.MILLISECONDS)\n@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)\n@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)\n@Fork(3)\n@State(Scope.Benchmark)\npublic class StreamTest {\n\n    private static final String VALUE = "Accept=text/plain;"\n        + "Accept-Charset=utf-8;"\n        + "Accept-Encoding=gzip, deflate;"\n        + "Accept-Language=en-US;"\n        + "Accept-Datetime=Thu, 31 May 2007 20:35:00 GMT;"\n        + "Cache-Control=no-cache;"\n        + "Connection=keep-alive;"\n        + "Content-Length=348;"\n        + "Content-Type=application/x-www-form-urlencoded;"\n        + "Date=Tue, 15 Nov 1994 08:12:31 GMT;"\n        + "Expect=100-continue;"\n        + "Max-Forwards=10;"\n        + "Pragma=no-cache";\n\n    @Benchmark\n    public void loop() {\n        int eq;\n        Map<String, String> map = new HashMap<>();\n        for (String entry : VALUE.split(";")) {\n            if ((eq = entry.indexOf(\'=\')) != -1) {\n                map.put(entry.substring(0, eq), entry.substring(eq + 1));\n            }\n        }\n    }\n\n    @Benchmark\n    public void stream1() {\n        Stream.of(VALUE.split(";"))\n        .filter(entry -> entry.indexOf(\'=\') != -1)\n        .map(entry -> {\n            int i = entry.indexOf(\'=\');\n            return new String[] { entry.substring(0, i), entry.substring(i + 1) };\n        })\n        .collect(Collectors.toMap(array -> array[0], array -> array[1]));\n    }\n\n    @Benchmark\n    public void stream2() {\n        Stream.of(VALUE.split(";"))\n        .map(entry -> {\n            int i = entry.indexOf(\'=\');\n            if (i == -1) {\n                return null;\n            }\n            return new String[] { entry.substring(0, i), entry.substring(i + 1) };\n        })\n        .filter(Objects::nonNull)\n        .collect(Collectors.toMap(array -> array[0], array -> array[1]));\n    }\n\n    public static void main(String[] args) throws Exception {\n         Main.main(args);\n    }\n\n}\n

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这是结果（代码 i5 3230M CPU @ 2.60 GHz、Windows 10、Oracle JDK 1.8.0_25）：

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Benchmark           Mode  Cnt  Score   Error  Units\nStreamTest.loop     avgt   30  1,541 \xc2\xb1 0,038  us/op\nStreamTest.stream1  avgt   30  1,633 \xc2\xb1 0,042  us/op\nStreamTest.stream2  avgt   30  1,604 \xc2\xb1 0,058  us/op\n

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这表明流解决方案和 for 循环在性能方面实际上是等效的。

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