测试1
@benchmarkmode（mode.averagetime）@outputTimeUnit（timeunit.nanoseconds）@warmup（iterations = 5，time = 3，timeunit = timeunit = timeunit.seconds）@measurement @measurement（iterations = 20，time = 3，time = 3，timeunit = timeUnit = timeunit = timeunit = timeunit = timeunit.seconds）@fork（@fork） List <string> data = new ArrayList <>（）; @setup public void init（）{//准备（int i = 0; i <100; i ++）{data.add（uuid.randomuuid（）。toString（））; }} @teardown public void destory（）{// descory} @benchmark public void benchstream（）{data.stream（）。 } @benchmark public void benchparallelstream（）{data.parallelstream（）。 } public static void main（string [] args）抛出RunNereXception {options opt = new OptionsBuilder（）.include（“。新Runner（opt）.run（）; }}}平行路线线程数
默认是runtime.getRuntime（）
运行结果
＃运行完整。 Total time: 00:02:44Benchmark Mode Cnt Score Error UnitsStreamBenchTest.benchParallelStream avgt 20 155868805.437 ± 1509175.840 ns/opStreamBenchTest.benchStream avgt 20 1147570372.950 ± 6138494.414 ns/op
测试2
将数据数据改为30，同时睡觉改为100
基准模式CNT分数错误单位streambenchtest.benchparallelstream AVGT 20 414230854.631±725294.455 NS/opStreamBenchtest.benchstest.benchstest.benchstest.3107250608.500
可以发现睡觉越长，平行路线优势越明显。
小结
平行路线在阻塞场景下优势更明显，其线程池个数默认为
runtime.getRuntime（）
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