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Java Stream과 for 문

Posted Feb 23, 2024 Updated Feb 23, 2024
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자바 Stream API를 이용해 코드를 구성하면 다양한 데이터 소스를 일관성있게 다룰 수 있다는 장점이 있어 가독성을 향상시키는 효과를 준다. 그럼 for문과 Stream API를 이용한 반복문은 성능의 차이가 있을까?

for loop vs Stream

비교를 위해 원시타입 int를 저장하는 배열을 하나 만들고, 배열에서 가장 큰 원소를 찾는 함수를 각각 for-loop와 순차 스트림으로 만들어보자.

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int[] ints = new int[500000];

int[] a = ints;
int e = ints.length;
int m1 = Integer.MIN_VALUE;

long start1 = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < e; i++) { // for loop
    if (a[i] > m1) m1 = a[i];
}
long end1 = System.nanoTime();
System.out.println("for-loop : " + (end1 - start1) + "ns");

long start2 = System.nanoTime();
int m2 = Arrays.stream(ints) // stream
        .reduce(Integer.MIN_VALUE, Math::max);
long end2 = System.nanoTime();
System.out.println("sequential stream : " + (end2 - start2) + "ns");

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for-loop : 4419500ns
sequential stream : 12006875ns

for loop과 stream을 비교해보니 결과가 매번 달랐지만 for문이 약 3배 차이로 빠르게 실행되었다. 그 이유는 JIT 컴파일러가 for문을 40년이상 다뤄와서 그만큼 최적화가 되어있었지만 stream은 2015년에 도입되어 아직 컴파일러가 최적화를 못했다는 것이다. 그러면 for문이 무조건 stream을 이용한 반복보다 좋을까? 그렇지 않다. 다음 예시를 통해 확인해보자.

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List<Integer> myList = new ArrayList(500000);
int m3 = Integer.MIN_VALUE;

long start3 = System.nanoTime();
for (int i : myList) // for loop
    if (i > m3) m3 = i;
long end3 = System.nanoTime();
System.out.println("for-loop wrapped Type : " + (end3 - start3) + "ns");

long start4 = System.nanoTime();
int m4 = myList.stream() // stream
        .reduce(Integer.MIN_VALUE, Math::max);
long end4 = System.nanoTime();
System.out.println("sequential stream wrapped Type : " + (end4 - start4) + "ns");

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for-loop wrapped Type : 181667ns
sequential stream wrapped Type : 1876333ns

위의 코드는 원시타입 int가 아닌 Integer 타입으로 비교해 ArrayList에서 가장 큰 값을 찾는 로직이다. 실행결과를 보면 매번 값이 달랐지만 for문과 stream 속도 차이가 줄어든것을 확인할 수 있다. 그 이유는 무엇일까?

Primitive Type Vs Reference Type

앞서 for문과 stream의 성능 차이가 얼마 나지 않았는데, 그 이유는 바로 ArrayList를 순회하는 비용이 워낙 커서 for문과 stream간의 성능을 압도해버린 것이다. ArrayList를 순회하는 비용이 컸던 이유는 바로 참조형 타입의 값을 사용했기 때문이다.

int와 같은 원시타입은 JVM내에서 stack에 저장되어 직접 값을 참조해서 가져올 수 있지만, 참조 타입은 JVM내에서 heap 영역에 저장되기 때문에 stack에 있는 참조변수를 통해 간접적으로 값을 가져와야 한다. 참조 타입을 heap 영역에 간접 참조하여 값을 가져오는 것은, 단순히 두 숫자 간의 크기 비교를 하는 것보다 훨씬 비싼 비용이다. 결국 순회 비용이 계산 비용보다 높았기 때문에 앞선 예제에서 Integer타입으로 가장 큰 숫자를 찾는 로직을 for문과 stream으로 비교했을 때 성능의 차이가 많이 나지 않았던 것이다. 그러면 순회하는 비용보다 계산하는 비용이 크게 된다면 결과는 달라질까?

Untitled.png

이 자료는 Effective Java의 공저자인 Angelika Langer가 JAX London 2015에서 발표했던 ‘The Performance Model of Streams in Java 8” 이라는 발표 자료 파일이다. 계산 비용을 크게 하기 위해 아파치 라이브러인 slowSin()을 이용할 수 있다. 이 메서드는 파라미터로 넘겨지는 메서드에 대해서 sin함수값을 취하고 이에 대한 테일러 급수를 계산하는 함수이다. 전과 같이 int타입의 배열과 Integer 타입에 대한 ArrayList를 10000개의 원소를 순회하여 slowSin()을 적용해보면 다음과 같다.

Untitled.png

결과를 보면 for문과 stream의 차이가 없으며 계산 비용이 순회비용을 앞서 성능의 차이가 없는 것을 확인할 수 있다. 이로써 순회비용과 계산 비용이 충분히 크다면 stream의 속도는 for문에 가까워지는 것을 확인할 수 있다.

for loop Vs Stream 결론

Angelika Langer가 JAX London 2015에서 발표했던 ’The Performance Model of Streams in Java 8”의 강의를 수강하여 for문과 stream의 성능을 예제를 통해 비교해보고 확인해보았다. for문은 오래전부터 사용되어 컴파일러가 최적화를 하였기 때문에 stream보다 성능이 빨랐지만, 원시타입과 참조타입의 값을 사용했을 때의 순회비용이 계산비용보다 앞서게 되면 stream의 성능이 for문과 비슷하였고, 계산비용도 마찬가지로 충분히 크게되면 stream이 for문과 비슷한 성능을 가진다는 것을 알게되었다. 처음에는 stream은 for문보다 성능이 떨어지는 대신 가독성을 향상시켜준다는 trade-off가 있다는 것을 알았지만 순회비용과 계산비용이 stream 성능을 좌우하고 상황에 맞게 for문과 stream API를 이용해야겠다는 공부가 되었다.


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