JMH是什么
JMH是Java Microbenchmark Harness的简称，一个针对Java做基准测试的工具，是由开发JVM的那群人开发的。想精确的对一段代码做基准性能测试并不容易，因为JVM层面在编译期、运行时对代码做很多优化，然而当代码块处于整个零碎中运行时这些优化并不一定会失效，从而产生谬误的基准测试后果，而这个问题就是JMH要解决的。

JMH vs JMeter
JMeter可能是最罕用的性能测试工具。它既反对图形界面，也反对命令行，属于黑盒测试的领域，对非开发人员比拟敌对，上手也非常容易。图形界面个别用于编写、调试测试用例，而理论的性能测试倡议还是在命令行下运行。

很多场景下JMeter和JMH都能够做性能测试，然而对于严格意义上的基准测试来说，只有JMH才适宜。JMeter的测试后果精度绝对JVM较低、所以JMeter不适宜于类级别的基准测试，更适宜于对精度要求不高、耗时绝对较长的操作。

JMeter测试精度差： JMeter本身框架比拟重，举个例子：应用JMH测试一个办法，均匀耗时0.01ms，而应用JMeter测试的后果均匀耗时20ms，相差200倍。
JMeter内置很多采样器：JMeter内置了反对多种网络协议的采样器，能够在不写Java代码的状况下实现很多简单的测试。JMeter反对集群的形式运行，不便模仿多用户、高并发压力测试。
总结： JMeter适宜一些绝对耗时的集成功能测试，如API接口的测试。JMH适宜于类或者办法的单元测试。

JMH根本用法
创立JMH我的项目
官网举荐为JMH基准测试创立独自的我的项目，最简略的创立JMH我的项目的办法就是基于maven我的项目原型的形式创立（如果是在windows环境下，须要对org.open.jdk.jmh这样带.的用双引号包裹）。

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mvn archetype:generate

      -DinteractiveMode=false
      -DarchetypeGroupId=org.openjdk.jmh
      -DarchetypeArtifactId=jmh-java-benchmark-archetype
      -DarchetypeVersion=1.21
      -DgroupId=com.jenkov
      -DartifactId=first-benchmark
      -Dversion=1.0

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能够看到生成的我的项目pom文件中次要是增加了两个jmh
的依赖和设置了maven-shade-plugin的编译形式（负责把我的项目的所有依赖jar包打入到指标jar包中，与springboot的实现形式相似）。
复制代码
<dependencies>

    <dependency>
        <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
        <artifactId>jmh-core</artifactId>
        <version>${jmh.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
        <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
        <version>${jmh.version}</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
</dependencies>

…
<plugin>

<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>2.2</version>
<executions>
    <execution>
        <phase>package</phase>
        <goals>
            <goal>shade</goal>
        </goals>
        <configuration>
            <finalName>${uberjar.name}</finalName>
            <transformers>
                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                    <mainClass>org.openjdk.jmh.Main</mainClass>
                </transformer>
            </transformers>
            <filters>
                <filter>
                    <!--
                        Shading signed JARs will fail without this.
                        http://stackoverflow.com/questions/999489/invalid-signature-file-when-attempting-to-run-a-jar
                    -->
                    <artifact>*:*</artifact>
                    <excludes>
                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                    </excludes>
                </filter>
            </filters>
        </configuration>
    </execution>
</executions>

</plugin>
复制代码
生成的我的项目中曾经蕴含了一个class文件MyBenchmark.java，如下：

复制代码
public class MyBenchmark {

@Benchmark
public void testMethod() {
    // This is a demo/sample template for building your JMH benchmarks. Edit as needed.
    // Put your benchmark code here.
}

}
复制代码
编写基准测试代码
在下面生成的MyBenchmark类的testMethod中就能够增加基准测试的java代码，举例如下：测试AtomicInteger的incrementAndGet的基准性能。

复制代码
public class MyBenchmark {

static AtomicInteger integer = new AtomicInteger();

@Benchmark
public void testMethod() {
    // This is a demo/sample template for building your JMH benchmarks. Edit as needed.
    // Put your benchmark code here.
    integer.incrementAndGet();
}

}
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JMH打包、运行
我的项目打包

mvn clean install
运行生成的指标jar包benchmark.jar：

复制代码
java -jar benchmark.jar

JMH version: 1.21

VM version: JDK 1.8.0_181, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.181-b13

VM invoker: C:\Java\jdk1.8.0_181\jre\bin\java.exe

VM options: <none>

Warmup: 5 iterations, 10 s each

Measurement: 5 iterations, 10 s each

Timeout: 10 min per iteration

Threads: 1 thread, will synchronize iterations

Benchmark mode: Throughput, ops/time

Benchmark: org.sample.MyBenchmark.testMethod

Run progress: 0.00% complete, ETA 00:01:40

Fork: 1 of 1

Warmup Iteration 1: 81052462.185 ops/s

Warmup Iteration 2: 80152956.333 ops/s

Warmup Iteration 3: 81305026.522 ops/s

Warmup Iteration 4: 81740215.227 ops/s

Warmup Iteration 5: 82398485.097 ops/s

Iteration 1: 82176523.804 ops/s
Iteration 2: 81818881.730 ops/s
Iteration 3: 82812749.807 ops/s
Iteration 4: 82406672.531 ops/s
Iteration 5: 74270344.512 ops/s

Result “org.sample.MyBenchmark.testMethod”:
80697034.477 ±(99.9%) 13903555.960 ops/s [Average]
(min, avg, max) = (74270344.512, 80697034.477, 82812749.807), stdev = 3610709.330
CI (99.9%): [66793478.517, 94600590.437] (assumes normal distribution)

Run complete. Total time: 00:01:41

REMEMBER: The numbers below are just data. To gain reusable insights, you need to follow up on
why the numbers are the way they are. Use profilers (see -prof, -lprof), design factorial
experiments, perform baseline and negative tests that provide experimental control, make sure
the benchmarking environment is safe on JVM/OS/HW level, ask for reviews from the domain experts.
Do not assume the numbers tell you what you want them to tell.

Benchmark Mode Cnt Score Error Units
MyBenchmark.testMethod thrpt 5 80697034.477 ± 13903555.960 ops/s
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从下面的日志咱们大抵能够理解到 JMH的基准测试次要经验了上面几个过程：

打印本次测试的配置，warmup：5轮；measurement：5轮；每轮：10s；启动1个线程做测试；基准测试指标：吞吐量（throughput，单位是s）；测试方法MyBenchmark.testMethod
启动一个JVM过程做基准测试（也能够设置启动多个过程，缩小随机因素的误差影响）
在JVM过程中先执行了5轮的预热（warmup），每轮10s，总共50s的预热工夫。预热的数据不作为基准测试的参考。
测试了5轮，每轮10s，总共50s的测试工夫
汇总测试数据、生成后果报表。最终论断是吞吐量（80697034.477 ±13903555.960 ops/s）,其中80697034.477 是后果，13903555.960是误差范畴。