ArrayList去重操作必备，附JMH性能分析！

这里提供四种实用的ArrayList去重的方法，同时我会实用Oracle提供的性能测试工具JMH（Java Microbenchmark Harness，Java微基准测试套件）来测试一下这几种方法的性能。当然这里测试的是在系统性能充裕的情况下进行的，看一看谁更能压榨机器的性能。

ArrayList去重常用方法

ArrayList去重常用方法分为四种，分别是 HashSet去重、LinkedHashSet去重、stream流单线程去重、stream流多线程去重。这里涉及到的数据结构先回顾一下：

ArrayList(有序不唯一)：Object[]，线程不安全，插入删除慢（数组移动），查询快（随机访问）。

HashSet(无序唯一)：哈希表，基于HashMap实现，hashmap的key存储它的值。线程不安全。

LinkedHashSet（有序唯一）：哈希表+链表（链表存储插入顺序），它是HashSet子类，内部只有构造函数。线程不安全。

HashSet & LinkedHashSet

// data
List<Integer> arrayList = new ArrayList<Integer>(){{add(3);add(2);add(4);add(2);add(3);add(5);add(4);add(5);}};
// HashSet去重
ArrayList<Integer> hashSetList = new ArrayList<>(new HashSet<>(arrayList));
// LinkedHashSet去重
ArrayList<Integer> linkedHashSetList = new ArrayList<>(new LinkedHashSet<>(arrayList));

打上断点查看一下数据

stream & parallelStream

List<Integer> arrayList = new ArrayList<Integer>(){{add(3);add(2);add(4);add(2);add(3);add(5);add(4);add(5);}};
// stream去重
List<Integer> streamList = arrayList.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
// parallelStream去重
List<Integer> parallelStreamList = arrayList.parallelStream().distinct().collect(Collectors.toList());

打上断点查看数据

上面就是简单数据的去重操作方法。

JMH性能分析

使用 Oracle 官方提供的性能测试工具 JMH（Java Microbenchmark Harness，JAVA 微基准测试套件）来测试一下这 4种 去重方式的性能。

首先，我们先要引入 JMH 框架，在 pom.xml 文件中添加如下配置：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.openjdk.jmh/jmh-core -->
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-core</artifactId>
    <version>1.23</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.openjdk.jmh/jmh-generator-annprocess -->
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
    <version>1.23</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

版本号我以及写好了，推荐使用最新版本。

下面编写测试代码，如下

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 测试完成时间
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 2, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 预热 2 轮，每次 1s
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)//测试 5 轮，每次 1s
@Fork(1) // fork 1 个线程
@State(Scope.Thread) // 每个测试线程一个实例
public class ArrayListDistinctTest {
    static List<Integer> arrayList = new ArrayList<Integer>(){{
        // 一共 2000000 条数据
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) add(i);
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) add(i);
    }};

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        // 启动基准测试
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(ArrayListDistinctTest.class.getSimpleName()) // 要导入的测试类
                .output("C:/Users/86177/Desktop/jmh-map.log") // 输出测试结果的文件
                .build();
        new Runner(opt).run(); // 执行测试
    }
    @Benchmark
    public void hashSet(){
        new ArrayList<>(new HashSet<>(arrayList));
    }

    @Benchmark
    public void linkedHashSet(){
        new ArrayList<>(new LinkedHashSet<>(arrayList));
    }

    @Benchmark
    public void stream(){
        arrayList.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
    }

    @Benchmark
    public void parallelStream(){
        arrayList.parallelStream().distinct().collect(Collectors.toList());
    }
}

所有被添加了 @Benchmark 注解的方法都会被测试，执行main方法即可。而正如代码中所示，我测试了一共 2000000（两百万） 条数据，有一半是重复的。已经把测试文件打印到桌面，我这里就贴上性能对比那一块数据：

Benchmark                             Mode  Cnt          Score          Error  Units
ArrayListDistinctTest.hashSet         avgt    5   37251270.300 ± 10458771.326  ns/op
ArrayListDistinctTest.linkedHashSet   avgt    5   40382889.634 ± 11785155.916  ns/op
ArrayListDistinctTest.parallelStream  avgt    5  157258934.286 ± 34670245.903  ns/op
ArrayListDistinctTest.stream          avgt    5   38513055.914 ±  3839780.617  ns/op

其中 Units 为 ns/op 意思是执行完成时间（单位为纳秒），而 Score 列为平均执行时间， ± 符号表示误差。从以上结果可以看出，两个 Set 的性能相近，并且执行速度很快，接下来是 stream 。

注：以上结果基于测试环境：JDK 1.8 / Win10 16GB (2021H) / Idea 2022.3

结论

除了以上数据量比较大的情况外，我还测试了进1000的小数据量。HashSet和LinkedHashSet的性能还是非常让人满意的，而对于stream来说在数据量比较小的情况下性能并没有Set高（parallelStream性能不如stream，下面有简单分析）。建议使用HashSet和LinkedHashSet去重。

去重选择

基于以上，有ArrayList去重操作的时候，推荐使用LinkedHashSet。

去重操作说到底但还是基于集合的数据来说的，你看Set集合都不允许重复，当然是首先选它了。然后就是看一下需求，如HashSet去重后数据无序，LinkedHashSet去重后数据有序但是性能没有HashSet好。

Stream流选择的话有单线程的和多线程的流操作，这里的多线程操作流性能是要优于单线程操作的，需要判断一下当前操作有没有可能发生并发风险等。

注意一点：在计算机体系中，多线程操作未必一定优于多线程，单线程可能会优于多线程的原因通常是CPU切换操作线程造成的性能浪费，这当中会有一个线程休眠和线程唤醒操作。比如常用的Redis就设计成单线程。