优化精益求精：提升唯一故障信息提取效能

男娘i 2024-05-03 15:03 57阅读 0赞

## 1.前言 ##

在现代软件开发中，性能是至关重要的因素之一。即使看似简单的操作，也可能因为不当的实现而导致性能下降。本文将探讨如何优化Java代码以提高从故障列表中提取唯一故障信息的速度。

## 2.简介 ##

在许多应用程序中，我们经常需要从数据集中提取唯一的信息。在这个例子中，我们将关注如何从故障列表中提取唯一的故障信息。我们将分析现有的代码，提出优化方案，并评估其性能。

## 3.优化前 ##

public static List<Map<String, Object>> extractUniqueFaultInfo(List<Fault> faultList) {
            return faultList.stream()
                    .map(fault -> {
                        Map<String, Object> faultInfoMap = new HashMap<>();
                        faultInfoMap.put("futId", fault.getFutId());
                        faultInfoMap.put("createdDateTime", fault.getCreatedDateTime().toLocalDate().atStartOfDay());
                        return faultInfoMap;
                    })
                    .distinct()
                    .collect(Collectors.toList());
        }

当你运行上述示例代码时，你将会得到类似以下的执行时间：

100条数据  第一次  代码执行时间: 2.677048 毫秒
              第二次  代码执行时间: 1.686376 毫秒
              第三次  代码执行时间: 1.883847 毫秒
              第四次  代码执行时间: 2.024034 毫秒
              第五次  代码执行时间: 2.244371 毫秒
    
    
    1000条数据  第一次  代码执行时间: 7.165988 毫秒
              第二次  代码执行时间: 6.910468 毫秒
              第三次  代码执行时间: 10.827433 毫秒
              第四次  代码执行时间: 7.246493 毫秒
              第五次  代码执行时间: 9.51011 毫秒
    
    
    10000条数据  第一次  代码执行时间: 27.672619 毫秒
              第二次  代码执行时间: 17.628222 毫秒
              第三次  代码执行时间: 23.021002 毫秒
              第四次  代码执行时间: 18.182438 毫秒
              第五次  代码执行时间: 25.279655 毫秒

在当前的代码中，extractUniqueFaultInfo 方法接受一个 List<EleFaultTb> 类型的参数 faultList，并将其转换为一个包含唯一故障信息的 List<Map<String, Object>>。在该方法中，每个故障对象都被映射到一个包含故障信息的 Map 中，然后使用 distinct() 方法来确保唯一性，最后将结果收集到一个列表中返回。

然而，这种实现可能存在性能问题，特别是在处理大量数据时。在故障列表很大时，每个故障对象都会映射为一个新的 Map 对象，这可能会导致内存和时间的浪费。因此，需要一些优化来提高访问速度和资源利用率。

## 4.优化后 ##

为了提高性能，我们可以考虑以下优化方案：

1.  目前我们使用HashMap来存储唯一的故障信息，但是在这种情况下，HashMap的哈希计算和比较操作可能会增加时间复杂度。我们可以考虑使用HashSet来存储唯一值，因为HashSet的查找操作是常数时间的。
2.  每次迭代都创建一个新的Map对