• 1、概览
  • 2、jmh 简介
  • 3、jmh 应用demo
  • 4、jmh 罕用设置介绍
  • 5、注意事项
你的致力，终将成就无可替代的本人
未来的你肯定会感激当初拼命的本人

1、概览

在日常开发中，咱们往往须要优化咱们本人写的代码。优化后的代码，执行效率是否比之前的还高？具体高多少？这些都是须要去测量。
目前比拟支流的做法是应用 jmh 进行微基准测试。

2、jmh 简介

jmh 是 java 用于微基准测试工具套件。次要是基于办法层面的基准测试，精度可达纳秒级。由 oracle 实现 JIT 大牛编写而成。

在应用 jmh 之前，咱们往往会先通过各种工具(jvisualvm)找到热点代码, 而后再对热点代码应用 jmh 进行量化剖析。

3、jmh 应用demo

上面应用字符串拼接作为案例介绍

第一步：退出依赖

maven 中引入 jmh jar 包

<dependency>    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>    <artifactId>jmh-core</artifactId>    <version>1.0</version></dependency><dependency>    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>    <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>    <version>1.0</version>    <scope>provided</scope></dependency>
第二步：编写基准测试

接下来，创立测试类，来判断 + 还是 StringBuilder.append() 吞吐量更高

@BenchmarkMode(Mode.Throughput)@Warmup(iterations = 3)@Measurement(iterations = 3, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)@Threads(1)@Fork(1)@State(Scope.Benchmark)@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)public class StringBenchmark {    String a = "1";    String b = "2";    String c = "3";    @Benchmark    public String builderBenchmark() {        return new StringBuilder().append(a).append(b).append(c).toString();    }    @Benchmark    public String connectionBenchmark() {        return a + b + c;    }    public static void main(String[] args) throws RunnerException {        Options options = new OptionsBuilder()                .include(StringBenchmark.class.getSimpleName())                .build();        new Runner(options).run();    }}
第三步：查看执行后果
# Warmup: 3 iterations, 1 s each# Measurement: 3 iterations, 5 s each# Threads: 1 thread, will synchronize iterations# Benchmark mode: Throughput, ops/time# Benchmark: com.csp.boot.jmh.StringBenchmark.builderBenchmark

以上输入来自于咱们的配置。
第一行示意预热 3 次，每次 1 秒。
第二行示意运行 3 次，每次运行 5 秒。
第三行示意 1 个线程运行
第四行示意统计的数据纬度为吞吐量

# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:00:36# Fork: 1 of 1# Warmup Iteration   1: 27694.373 ops/ms# Warmup Iteration   2: 47351.819 ops/ms# Warmup Iteration   3: 60008.968 ops/msIteration   1: 65411.091 ops/msIteration   2: 64443.826 ops/msIteration   3: 65067.621 ops/ms

# Fork 示意子过程。因为只配置了 1 个，所以只有一个过程执行后果。
# Warmup Iteration 为预热的数据，不会被计入统计，咱们配置了 3 次预热，所以有 3 个后果。
Iteration 办法执行的后果

Result: 64974.180 ±(99.9%) 8945.921 ops/ms [Average]  Statistics: (min, avg, max) = (64443.826, 64974.180, 65411.091), stdev = 490.356  Confidence interval (99.9%): [56028.259, 73920.100]

统计后果给出了屡次测量后的最小值、均值，最大值，以及标准差（stdev），置信区间。

Benchmark             Mode   Samples  Score      Score error   UnitsbuilderBenchmark      thrpt    3     64974.180     8945.921    ops/msconnectionBenchmark   thrpt    3     63524.697    69103.252    ops/ms

在最初，会给出 2 个基准测试的性能比照。
从下面后果来看，应用 + 和 StringBuilder.append() 吞吐量差不多，起因在于，+ 在编译时，会应用 StringBuilder.append() 追加字符。

4、jmh 罕用设置介绍

@BenchmarkMode
BenchmarkMode 为应用模式，可选值如下：
Mode.Throughput：吞吐量模式
AverageTime: 示意每次执行工夫
SampleTime: 示意采样工夫
SingleShotTime: 示意只运行一次，用于测试冷启动生产工夫
All: 示意统计后面所有指标
@Warmup
配置预热次数，本例是 3
@Measurement
配置执行次数，本例是运行 5 秒，总共执行 3 次。如果是做性能测试，默认应用 1 秒即可
@Threads
配置同时执行多少个线程，默认值是 Runtime.getRuntime().availableProcessors()，本例采纳 1
@Fork
启动多少个子过程别离测试每个被 @Benchmark 标识的办法，本例采纳 1
@OutputTimeUnit
统计后果的工夫单元，本例是 TimeUnit.MILLISECONDS
@Benchmark
用于标识哪些办法须要被测试
@State
一般而言，性能测试，都会援用一些内部的对象，jmh 要求必须设置内部变量的作用域。能够应用 @State 示意内部对象的作用域。@State 作用于类上，被 @State 标识的对象是在 Thread 范畴内还是在 Benchmark。如果是 Thread，则会为每个线程，独自创建对象。如果是 Benchmark 则所有测试共享。
本例的内部变量为 a b c，@State 值为 Benchmark。
@Setup、@TearDown
2 个注解，均作用于办法上。@Setup 用于测试前的初始化工作; @TearDown 用于回收某些资源
@Param
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，只能作用在字段上，应用该注解必须定义 @State 注解。

5、注意事项

为了防止 JIT 优化。因而对于被测试方法，尽量把后果返回。例如以下这段代码，会因为 i 没有被应用，而间接不执行 for 循环

public void add() {    int i = 12;    for (int j = 0; j < 12; j++) {        i += j;    }}

失常的代码如下

public int add() {    int i = 12;    for (int j = 0; j < 12; j++) {        i += j;    }    return i;}