Пруфы или небыло

# Run complete. Total time: 00:02:20 Benchmark Mode Cnt Score Error Units Bench.kotlinStream avgt 50 13,207 0,110 ns/op Bench.plain avgt 50 6,369 0,059 ns/op

тупой лист с фильтром и мапом из инта в дабл

ну и бенчмарк покажи

Просто вот тут котлин рвет https://kotlin.link/articles/The-Reactive-Scrabble-benchmarks.html

А то чет по бенчам - говнище какое-то

Вообще не в тему, самые шустрые из всех. Если не берём paralel

# Run complete. Total time: 00:02:20 Benchmark Mode Cnt Score Error Units Bench.kotlinStream avgt 50 13,207 0,110 ns/op Bench.plain avgt 50 6,369 0,059 ns/op

стримы котлина — это Sequence или как?

тупой лист с фильтром и мапом из инта в дабл

Из-за боксинга, я думаю. Можно завести Performance Problem в YouTrack, если ещё нет.

@Benchmark fun plain(): List<Double> { val result = ArrayList<Double>() for (i in sourceList) { if (i % 2 == 0) { result.add(Math.sqrt(i.toDouble())) } } return result } @Benchmark fun kotlinStream() : List<Double> { return sourceList .filter { i -> i % 2 == 0 } .map { Math.sqrt(it.toDouble()) } .toCollection(ArrayList(sourceList.size / 2 + 1)) }

Ну мб я не смог в бенчи, но чет хз, тут никаких лютых наворотов нет же

Что за sourceList?

internal var sourceList: MutableList<Int> = ArrayList() init { for (i in 0..N - 1) { sourceList.add(i) } }

N - 10000

А зачем toCollection?

думаю, дело в toCollection, это лишнее копирование. [2]

И это вообще никак не стримы

ArrayList(sourceList.size / 2 + 1)

Это просто коллекции

Сразу в толстый лист с нужным размером сует

вот так напиши: @Benchmark fun kotlinStream() : List<Double> { return sourceList .filter { i -> i % 2 == 0 } .map { Math.sqrt(it.toDouble()) } }

вот так напиши: @Benchmark fun kotlinStream() : List<Double> { return sourceList .filter { i -> i % 2 == 0 } .map { Math.sqrt(it.toDouble()) } }

5 сек

5 сек

я в тебя верю

тоже медленнее будет ?

но уже не 6 к 13, а, например, 6 к 8

Интересно, во время вармапа шустро работает, но на 10-11 итерации сдыхает

вот так напиши: @Benchmark fun kotlinStream() : List<Double> { return sourceList .filter { i -> i % 2 == 0 } .map { Math.sqrt(it.toDouble()) } }

# Run complete. Total time: 00:02:20 Benchmark Mode Cnt Score Error Units Bench.kotlinStream avgt 50 10,482 0,112 ns/op Bench.plain avgt 50 6,420 0,074 ns/op

а теперь сравни с java8 stream

и еще sequence

ну ок

Ща наебеним

а еще @Param - разный размер коллекций

и вот тогда можно будет попробовать что-то обсуждать

а еще @Param - разный размер коллекций

Шта?

https://github.com/KotlinBy/kotlin-benchmarks/blob/master/src/main/kotlin/by/bkug/benchmarks/ModifyingImmutableList.kt#L14

народ, а кто юзает RxKotlin? Его как довесок надо тащить если у меня и джава код есть или rxjava можно выпилить? ps. вопрос снят.)

Это просто набор экстеншенов приятных.

Но советую пощупать)

Шта?

а я тебя помню, ты тот ридонли парень из рн

а я тебя помню, ты тот ридонли парень из рн

Типа того, иногда набрасываю.

@Benchmark fun plain(): List<Double> { val result = ArrayList<Double>() for (i in sourceList) { if (i % 2 == 0) { result.add(Math.sqrt(i.toDouble())) } } return result } @Benchmark fun kotlinStream() : List<Double> { return sourceList .filter { i -> i % 2 == 0 } .map { Math.sqrt(it.toDouble()) } .toCollection(ArrayList(sourceList.size / 2 + 1)) }

а зачем тут промежуточные коллекции? map, filter и пр. вызванные на коллекциях, создают новую коллекцию

а я тебя помню, ты тот ридонли парень из рн

Но сейчас там скучно, все никак не разродятся на единую либу навигации

а зачем тут промежуточные коллекции? map, filter и пр. вызванные на коллекциях, создают новую коллекцию

Твой вариант?

Твой вариант?

sequence

sequence

Он оказался побыстрее, да

уже ближе к нативным стримам джавы

а я тебя помню, ты тот ридонли парень из рн

Аватарка палит?

Аватарка палит?

ну и имя помню

Подстава, но медвед норм вышел. Менять не буду.

Подстава, но медвед норм вышел. Менять не буду.

у меня кстать таки получилось запустить котлин под рн

Подстава, но медвед норм вышел. Менять не буду.

Так кто выиграл? Мы или котлин?

Так кто выиграл? Мы или котлин?

Пока мы

Но "ОНИ БЛИЗКО, КАРЛ!!"

Пока мы

Так держать

некорректное название kotlinStream осталось :)

некорректное название kotlinStream осталось :)

Извините, лень сейчас 15 минут на тесты заводить чисто из-за названия

вот так напиши: @Benchmark fun kotlinStream() : List<Double> { return sourceList .filter { i -> i % 2 == 0 } .map { Math.sqrt(it.toDouble()) } }

еще вот так можно попробовать, чтобы лишний раз не обходить: @Benchmark fun kotlinStream() : List<Double> { return sourceList .asSequence() .filter { i -> i % 2 == 0 } .map { Math.sqrt(it.toDouble()) } .toList() }

еще инициализация вот так вот выглядела немншк приятнее: const val N = 10000 private val sourceList = (0..N).toList()

пожалуйста, сиквенс быстрее в два раза стримов, а просто работа с коллекциями в функциональном стиле быстрее на порядок

так что джава проиграла

так что джава проиграла

Код в студию

https://github.com/KotlinBy/kotlin-benchmarks/blob/master/src/main/kotlin/by/bkug/benchmarks/Collections.kt

пожалуйста

пожалуйста, сиквенс быстрее в два раза стримов, а просто работа с коллекциями в функциональном стиле быстрее на порядок

на порядок это на 1 элементе?

на порядок это на 1 элементе?

зато красиво

на порядок это на 1 элементе?

Ну и там как-бы операций в секунду

??

Бенч немного другое показывает же

ERROR: S client not available

показывает накладные расходы

можно еще baseline провести

в виде простого for

в виде простого for

он всех разрывает

только так все равно никто не пишет)

я писал последний раз fori когда проект на java 6 попался

Ну т.е. в итоге джава проиграла по перформансу для обычных задач примерно в два раза

сейчас фильтром разбавим и посмотрим

В моем вебчике я вижу работу с листами около 100 в среднем

В моем вебчике я вижу работу с листами около 100 в среднем

А тебя не смущает, что у джавы 41к оп/сек, а у сиквенсов - 24к ?

Слово "оп/сек" никто не смотрит?

Тьфу, не в ту колнку глянул, лол

а, ты в ошибку смотришь. я думаю откуда цифры

Съебланил, сорян

Посмотрим как с фильтром поедет

Вы там что ли блог пост напишите по результатам

Вы там что ли блог пост напишите по результатам

Да прост интересно, почему бы и нет?

не работать же в самом деле

Просто добавлен filter { it % 2 == 0}

average time совсем не информативно выглядит

Ну хз хз

Ладно, чуть попозже забенчаю с другим режимом

он всех разрывает

Псс, парни, как насчёт параллельных стримов?

В вебчике не камильфо

ты и так запросы в тредах выполняешь(типичный веб), а потом поверх еще и стримов параллельных

ты и так запросы в тредах выполняешь(типичный веб), а потом поверх еще и стримов параллельных

Всё зависит от тяжести задач.

ну если у тебя веб, и у тебя N ядер, и M клиентов. Притом что M > N, то толку от параллелизма на этом уровне мало

Просто бенч, видно что стримы вырываются вперед только на 10000

ось Y - логарифм​, ops/s