【Java】for文とStream、実際のところどちらが速いの？

Java言語でたびたび比較される for文 と Stream ですが、実際のところどちらが速いのでしょうか？

結論から申し上げますと、小規模～中規模のデータセットでループ処理を使うなら、断然 for文 が速いようです。

しかし、大規模なデータセットなどでは、Stream の方が速いこともあるみたいなので、その辺りのことを深掘りしていきたいと思います。

for文の利点とStreamの欠点

for文の利点

for文 は下記の理由から、小規模～中規模のデータセットでは Stream よりループ処理が速いようです。

• 低レベルで直接アクセス（配列やListのget(i)など）
• オーバーヘッドが最小（ループカウンタと条件分岐のみ）
• JITコンパイラが最適化しやすい

Streamの欠点

Stream の下記の理由から、小規模～中規模のデータセットでは for文 よりループ処理が遅いようです。

• 内部イテレータを使い、ラムダ式やメソッド参照で関数呼び出しが発生
• プリミティブ型ボックス化/アンボックス化のコスト
• インターフェース呼び出しのオーバーヘッド
• 小規模データでは初期化コストが目立つ

大規模のデータセット（100万件）で比較

大規模のデータセットで比較したソースコードは下記の通りです。

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

public class Benchmark {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) list.add(i);

        // for文（インデックス）
        long start = System.nanoTime();
        long sum1 = 0;
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            sum1 += list.get(i);
        }
        long time1 = System.nanoTime() - start;
        System.out.println("for (index): " + time1 / 1_000_000.0 + " ms, sum=" + sum1);

        // for-each
        start = System.nanoTime();
        long sum2 = 0;
        for (int x : list) {
            sum2 += x;
        }
        long time2 = System.nanoTime() - start;
        System.out.println("for-each: " + time2 / 1_000_000.0 + " ms, sum=" + sum2);

        // Stream sequential
        start = System.nanoTime();
        long sum3 = list.stream().mapToLong(Integer::longValue).sum();
        long time3 = System.nanoTime() - start;
        System.out.println("Stream seq: " + time3 / 1_000_000.0 + " ms, sum=" + sum3);

        // parallelStream
        start = System.nanoTime();
        long sum4 = list.parallelStream().mapToLong(Integer::longValue).sum();
        long time4 = System.nanoTime() - start;
        System.out.println("parallelStream: " + time4 / 1_000_000.0 + " ms, sum=" + sum4);
    }
}

結果

for (index): 2.5 ms, sum=499999500000
for-each: 1.8 ms, sum=499999500000
Stream seq: 12.3 ms, sum=499999500000  ← 約5-7倍遅い
parallelStream: 1.2 ms, sum=499999500000  ← 大規模で速くなる

まとめ

ここまでの結果を表にまとめると次の通りになります。

パフォーマンスを優先するなら for文 で、
読みやすさを優先するなら Stream、
大規模並列処理なら parallelStream、
を使うのが良いようです。

for文 は昔からある処理で遅いのかと思っていましたら、意外と処理が速いことに驚きました。

Stream を使うとなんだかカッコいいし、今回のことを念頭に置きながら for文 と Stream を使い分けていきたいと思いました。

最後までお読みいただきありがとうございました。

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