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起源:https://juejin.cn/post/684490…
前言
“If you cannot measure it, you cannot improve it”.
在日常开发中,咱们对一些代码的调用或者工具的应用会存在多种抉择形式,在不确定他们性能的时候,咱们首先想要做的就是去测量它。大多数时候,咱们会简略的采纳屡次计数的形式来测量,来看这个办法的总耗时。
然而,如果相熟 JVM 类加载机制的话,应该晓得 JVM 默认的执行模式是 JIT 编译与解释混合执行。JVM 通过热点代码统计分析,辨认高频办法的调用、循环体、公共模块等,基于 JIT 动静编译技术,会将热点代码转换成机器码,间接交给 CPU 执行。
也就是说,JVM 会一直的进行编译优化,这就使得很难确定反复多少次能力失去一个稳固的测试后果?所以,很多有教训的同学会在测试代码前写一段预热的逻辑。
JMH,全称 Java Microbenchmark Harness (微基准测试框架),是专门用于 Java 代码微基准测试的一套测试工具 API,是由 OpenJDK/Oracle 官网公布的工具。何谓 Micro Benchmark 呢?简略地说就是在 method 层面上的 benchmark,精度能够准确到微秒级。
Java 的基准测试须要留神的几个点:
- 测试前须要预热。
- 避免无用代码进入测试方法中。
- 并发测试。
- 测试后果出现。
JMH 的应用场景:
- 定量分析某个热点函数的优化成果
- 想定量地晓得某个函数须要执行多长时间,以及执行工夫和输出变量的相关性
- 比照一个函数的多种实现形式
本篇次要是介绍 JMH 的 DEMO 演示,和罕用的注解参数。心愿能对你起到帮忙。
DEMO 演示
这里先演示一个 DEMO,让不理解 JMH 的同学可能疾速把握这个工具的大略用法。
1. 测试项目构建
JMH 是内置 Java9 及之后的版本。这里是以 Java8 进行阐明。
为了不便,这里间接介绍应用 maven 构建 JMH 测试项目的形式。
第一种是应用命令行构建,在指定目录下执行以下命令:
$ mvn archetype:generate \
-DinteractiveMode=false \
-DarchetypeGroupId=org.openjdk.jmh \
-DarchetypeArtifactId=jmh-java-benchmark-archetype \
-DgroupId=org.sample \
-DartifactId=test \
-Dversion=1.0
复制代码
对应目录下会呈现一个 test 我的项目,关上我的项目后咱们会看到这样的我的项目构造。
第二种形式就是间接在现有的 maven 我的项目中增加 jmh-core
和jmh-generator-annprocess
的依赖来集成 JMH。
<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>
2. 编写性能测试
这里我以测试 LinkedList 通过 index 形式迭代和 foreach 形式迭代的性能差距为例子,编写测试类,波及到的注解在之后会解说,
/**
* @author Richard_yyf
* @version 1.0 2019/8/27
*/
@State(Scope.Benchmark)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@Threads(Threads.MAX)
public class LinkedListIterationBenchMark {
private static final int SIZE = 10000;
private List<String> list = new LinkedList<>();
@Setup
public void setUp() {for (int i = 0; i < SIZE; i++) {list.add(String.valueOf(i));
}
}
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
public void forIndexIterate() {for (int i = 0; i < list.size(); i++) {list.get(i);
System.out.print("");
}
}
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
public void forEachIterate() {for (String s : list) {System.out.print("");
}
}
}
3. 执行测试
运行 JMH 基准测试有两种形式,一个是生产 jar 文件运行,另一个是间接写 main 函数或者放在单元测试中执行。
生成 jar 文件的模式次要是针对一些比拟大的测试,可能对机器性能或者实在环境模拟有一些需要,须要将测试方法写好了放在 linux 环境执行。具体命令如下
$ mvn clean install
$ java -jar target/benchmarks.jar
咱们日常中遇到的个别是一些小测试,比方我下面写的例子,间接在 IDE 中跑就好了。启动形式如下:
public static void main(String[] args) throws RunnerException {Options opt = new OptionsBuilder()
.include(LinkedListIterationBenchMark.class.getSimpleName())
.forks(1)
.warmupIterations(2)
.measurementIterations(2)
.output("E:/Benchmark.log")
.build();
new Runner(opt).run();}
4. 报告后果
输入后果如下,
最初的后果:
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
LinkedListIterationBenchMark.forEachIterate thrpt 2 1192.380 ops/s
LinkedListIterationBenchMark.forIndexIterate thrpt 2 206.866 ops/s
整个过程:
# Detecting actual CPU count: 12 detected
# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 1.8.0_131, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.131-b11
# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.2\lib\idea_rt.jar=65175:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.2\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 2 iterations, 10 s each
# Measurement: 2 iterations, 10 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 12 threads, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput, ops/time
# Benchmark: org.sample.jmh.LinkedListIterationBenchMark.forEachIterate
# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:01:20
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration 1: 1189.267 ops/s
# Warmup Iteration 2: 1197.321 ops/s
Iteration 1: 1193.062 ops/s
Iteration 2: 1191.698 ops/s
Result "org.sample.jmh.LinkedListIterationBenchMark.forEachIterate":
1192.380 ops/s
# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 1.8.0_131, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.131-b11
# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.2\lib\idea_rt.jar=65175:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.2\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 2 iterations, 10 s each
# Measurement: 2 iterations, 10 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 12 threads, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput, ops/time
# Benchmark: org.sample.jmh.LinkedListIterationBenchMark.forIndexIterate
# Run progress: 50.00% complete, ETA 00:00:40
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration 1: 205.676 ops/s
# Warmup Iteration 2: 206.512 ops/s
Iteration 1: 206.542 ops/s
Iteration 2: 207.189 ops/s
Result "org.sample.jmh.LinkedListIterationBenchMark.forIndexIterate":
206.866 ops/s
# Run complete. Total time: 00:01:21
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
LinkedListIterationBenchMark.forEachIterate thrpt 2 1192.380 ops/s
LinkedListIterationBenchMark.forIndexIterate thrpt 2 206.866 ops/s
注解介绍
上面咱们来具体介绍一下相干的注解,
@BenchmarkMode
微基准测试类型。JMH 提供了以下几种类型进行反对:
类型 | 形容 |
---|---|
Throughput | 每段时间执行的次数,个别是秒 |
AverageTime | 均匀工夫,每次操作的均匀耗时 |
SampleTime | 在测试中,随机进行采样执行的工夫 |
SingleShotTime | 在每次执行中计算耗时 |
All | 所有模式 |
能够正文在办法级别,也能够正文在类级别,
@BenchmarkMode(Mode.All)
public class LinkedListIterationBenchMark {...}
@Benchmark
@BenchmarkMode({Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime})
public void m() {...}
@Warmup
这个单词的意思就是预热,iterations = 3
就是指预热轮数。
@Benchmark
@BenchmarkMode({Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime})
@Warmup(iterations = 3)
public void m() {...}
@Measurement
正式度量计算的轮数。
iterations
进行测试的轮次time
每轮进行的时长timeUnit
时长单位
@Benchmark
@BenchmarkMode({Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime})
@Measurement(iterations = 3)
public void m() {...}
@Threads
每个过程中的测试线程。
@Threads(Threads.MAX)
public class LinkedListIterationBenchMark {...}
@Fork
进行 fork 的次数。如果 fork 数是 3 的话,则 JMH 会 fork 出 3 个过程来进行测试。
@Benchmark
@BenchmarkMode({Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime})
@Fork(value = 3)
public void m() {...}
@OutputTimeUnit
基准测试后果的工夫类型。个别抉择秒、毫秒、微秒。
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
public class LinkedListIterationBenchMark {...}
@Benchmark
办法级注解,示意该办法是须要进行 benchmark 的对象,用法和 JUnit 的 @Test
相似。
@Param
属性级注解,@Param
能够用来指定某项参数的多种状况。特地适宜用来测试一个函数在不同的参数输出的状况下的性能。
@Setup
办法级注解,这个注解的作用就是咱们须要在测试之前进行一些 筹备工作,比方对一些数据的初始化之类的。
@TearDown
办法级注解,这个注解的作用就是咱们须要在测试之后进行一些 完结工作,比方敞开线程池,数据库连贯等的,次要用于资源的回收等。
@State
当应用 @Setup
参数的时候,必须在类上加这个参数,不然会提醒无奈运行。
就比方我下面的例子中,就必须设置state
。
State
用于申明某个类是一个“状态”,而后承受一个 Scope 参数用来示意该状态的共享范畴。因为很多 benchmark 会须要一些示意状态的类,JMH 容许你把这些类以依赖注入的形式注入到 benchmark 函数里。Scope 次要分为三种。
- Thread: 该状态为每个线程独享。
- Group: 该状态为同一个组外面所有线程共享。
- Benchmark: 该状态在所有线程间共享。
启动办法
在启动办法中,能够间接指定上述说到的一些参数,并且能将测试后果输入到指定文件中,
/**
* 仅限于 IDE 中运行
* 命令行模式 则是 build 而后 java -jar 启动
*
* 1. 这是 benchmark 启动的入口
* 2. 这里同时还实现了 JMH 测试的一些配置工作
* 3. 默认场景下,JMH 会去找寻标注了 @Benchmark 的办法,能够通过 include 和 exclude 两个办法来实现蕴含以及排除的语义
*/
public static void main(String[] args) throws RunnerException {Options opt = new OptionsBuilder()
// 蕴含语义
// 能够用办法名,也能够用 XXX.class.getSimpleName()
.include("Helloworld")
// 排除语义
.exclude("Pref")
// 预热 10 轮
.warmupIterations(10)
// 代表正式计量测试做 10 轮,// 而每次都是先执行完预热再执行正式计量,// 内容都是调用标注了 @Benchmark 的代码。.measurementIterations(10)
// forks(3)指的是做 3 轮测试,// 因为一次测试无奈无效的代表后果,// 所以通过 3 轮测试较为全面的测试,// 而每一轮都是先预热,再正式计量。.forks(3)
.output("E:/Benchmark.log")
.build();
new Runner(opt).run();}
结语
基于 JMH 能够对很多工具和框架进行测试,比方日志框架性能比照、BeanCopy 性能比照 等,更多的 example 能够参考官网给出的 JMH samples(https://hg.openjdk.java.net/c…)
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