为什么无序流比有序流更快？

Question

我正在阅读Richard Warburton撰写的Java 8书，并想出了这个：

  

某些操作在有序流上更昂贵。这个问题可以   通过消除订购来解决。为此，请调用流   unordered方法。 [...]

我对此感到非常困惑。假设我们有Stream<Integer> stream = Arrays.asList(1, 2, 3, 4).stream();

由于List<Integer>定义了流的遇到顺序（ some ），因此可能无效地执行操作。这是为什么？

它如何影响处理以及什么使它变慢？为了使事情更快，在这种情况下，我们应该将其称为

Stream<Integer> stream = Arrays.asList(1, 2, 3, 4).stream().unordered();

？听起来很奇怪，至少可以说......

Answer 1

文档中对此进行了详细说明： https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/package-summary.html

  

<强>排序
  流可能有也可能没有已定义的遭遇顺序。是否   一个流有一个遭遇顺序取决于源和   中间操作。 某些流源（例如List或   数组）本质上是有序的，而其他的（如HashSet）   不是。某些中间操作（例如sorted（））可能会强制执行   在其他无序流上遇到订单，其他人可能会   渲染无序的有序流，例如BaseStream.unordered（）。   此外，一些终端操作可以忽略遭遇顺序，例如   的forEach（）。

     

如果订购了流，则大多数操作都被限制为可以进行操作   他们遭遇顺序中的元素;如果流的来源是   列表包含[1,2,3]，然后执行map的结果（x - ＆gt; x * 2）   必须是[2,4,6]。但是，如果源没有定义的遭遇   顺序，那么值[2,4,6]的任何排列都是有效的   结果。   对于顺序流，是否存在遭遇订单   不影响表现，只影响决定论。如果订购了流，   在相同的流程上重复执行相同的流管道   源将产生相同的结果;如果没有订购，   重复执行可能会产生不同的结果。

     

对于并行流，有时可以放宽排序约束   实现更高效的执行。某些聚合操作，例如   过滤重复（distinct（））或分组缩减   （Collectors.groupingBy（））可以更有效地实现   元素的排序是不相关的。同样，操作也是如此   本质上与遇到订单相关联，例如limit（），可能需要   缓冲以确保正确的订购，从而破坏了利益   并行性。 如果流有遭遇订单，但是   用户并不特别关心那次遭遇订单   使用无序（）对流进行排序可以改善并行性   某些有状态或终端操作的性能。但是，大多数情况   流管道，例如块的权重总和＆＃34;上面的例子，   即使在排序约束下，仍然可以高效并行化。