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正文开始

JMH，即Java Microbenchmark Harness，这是专门用于进行代码的微基准测试的一套工具API。

JMH 由 OpenJDK/Oracle 里面那群开发了 Java 编译器的大牛们所开发 。何谓 Micro Benchmark 呢？ 简单地说就是在 method 层面上的 benchmark，精度可以精确到微秒级。

Java的基准测试需要注意的几个点：

• 测试前需要预热。
• 防止无用代码进入测试方法中。
• 并发测试。
• 测试结果呈现。

比较典型的使用场景：

1. 当你已经找出了热点函数，而需要对热点函数进行进一步的优化时，就可以使用 JMH 对优化的效果进行定量的分析。
2. 想定量地知道某个函数需要执行多长时间，以及执行时间和输入 n 的相关性
3. 一个函数有两种不同实现（例如JSON序列化/反序列化有Jackson和Gson实现），不知道哪种实现性能更好

尽管 JMH 是一个相当不错的 Micro Benchmark Framework，但很无奈的是网上能够找到的文档比较少，而官方也没有提供比较详细的文档，对使用造成了一定的障碍。 但是有个好消息是官方的 Code Sample 写得非常浅显易懂， 推荐在需要详细了解 JMH 的用法时可以通读一遍——本文则会介绍 JMH 最典型的用法和部分常用选项。

第一个例子

添加maven依赖

如果使用maven项目，只需要添加如下依赖：

<!-- 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>
 

编写性能测试

接下来我写一个比较字符串连接操作的时候，直接使用字符串相加和使用 StringBuilder 的append方式的性能比较测试：

/**
 * 比较字符串直接相加和StringBuilder的效率
 *
 * @author XiongNeng
 * @version 1.0
 * @since 2018/1/7
 */@BenchmarkMode(Mode. Throughput )
@Warmup(iterations = 3)
@Measurement(iterations = 10, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Threads(8)
@Fork(2)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
public class StringBuilderBenchmark {
 @Benchmark
 public void testStringAdd() {
 String a = "";
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
 a += i;
 }
 print(a);
 }
 @Benchmark
 public void testStringBuilderAdd() {
 StringBuilder sb = new StringBuilder();
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
 sb.append(i);
 }
 print(sb.toString());
 }
 private void print(String a) {
 }
}
 

执行方式

这个代码里面有好多注解，你第一次见可能不知道什么意思。先不用管，我待会一一介绍。

我们来运行这个测试，运行JMH基准测试有多种方式，一个是生成jar文件执行， 一个是直接写main函数或写单元测试执行。

一般对于大型的测试，需要测试时间比较久，线程比较多的话，就需要去写好了丢到linux程序里执行， 不然本机执行很久时间什么都干不了了。

mvn clean package
java -jar target/benchmarks.jar
 

先编译打包之后，然后执行就可以了。当然在执行的时候可以输入-h参数来看帮助。

另外如果对于一些小的测试，比如我写的上面这个小例子，在IDE里面就可以完成了，丢到linux上去太麻烦。 这时候可以在里面添加一个main函数如下：

public static void main(String[] args) throws RunnerException {
 Options options = new OptionsBuilder()
 .include(StringBuilderBenchmark.class.getSimpleName())
 .output("E:/Benchmark.log")
 .build();
 new Runner(options).run();
}
 

这里其实也比较简单，new个Options，然后传入要运行哪个测试，选择基准测试报告输出文件地址，然后通过Runner的run方法就可以跑起来了。

报告结果

我们跑一下这个基准测试，完成后打开 E:/Benchmark.log，结果如下：

# JMH version: 1.20
# VM version: JDK 1.8.0_131, VM 25.131-b11
# VM invoker: C:Program FilesJavajdk1.8.0_131 jre  bin java. exe 
# VM options: -javaagent:E:Program FilesJetBrainsIntelliJ IDEA 2017.3libidea_rt.jar=62744:E:Program FilesJetBrainsIntelliJ IDEA 2017.3bin -Dfile. encoding =UTF-8
# Warmup: 3 iterations, 1 s each
# Measurement: 10 iterations, 5 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 16 threads, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput,  ops /time
# Benchmark: com.xncoding.benchmark.string.StringBuilderBenchmark.testStringAdd
# Run progress: 0.00%  complete , ETA 00:03:32
# Fork: 1 of 2
# Warmup Iteration 1: 7332.410 ops/ms
# Warmup Iteration 2: 8758.506 ops/ms
# Warmup Iteration 3: 9078.783 ops/ms
Iteration 1: 8824.713 ops/ms
Iteration 2: 9084.977 ops/ms
Iteration 3: 9412.712 ops/ms
Iteration 4: 8843.631 ops/ms
Iteration 5: 9030.556 ops/ms
Iteration 6: 9090.677 ops/ms
Iteration 7: 9493.148 ops/ms
Iteration 8: 8664.593 ops/ms
Iteration 9: 8835.227 ops/ms
Iteration 10: 8570.212 ops/ms
# Run progress: 25.00% complete, ETA 00:03:15
# Fork: 2 of 2
# Warmup Iteration 1: 5350.686 ops/ms
# Warmup Iteration 2: 8862.238 ops/ms
# Warmup Iteration 3: 8086.594 ops/ms
Iteration 1: 9105.306 ops/ms
Iteration 2: 8288.588 ops/ms
Iteration 3: 9307.902 ops/ms
Iteration 4: 9195.150 ops/ms
Iteration 5: 8715.555 ops/ms
Iteration 6: 9075.069 ops/ms
Iteration 7: 9041.037 ops/ms
Iteration 8: 9187.099 ops/ms
Iteration 9: 9145.134 ops/ms
Iteration 10: 9124.229 ops/ms
Result "com.xncoding.benchmark.string.StringBuilderBenchmark.testStringAdd":
 9001.776 ±(99.9%) 253.496 ops/ms [Average]
 (min, avg, max) = (8288.588, 9001.776, 9493.148), stdev = 291.926
 CI (99.9%): [8748.280, 9255.272] (assumes normal distribution)
# JMH version: 1.20
# VM version: JDK 1.8.0_131, VM 25.131-b11
# VM invoker: C:Program FilesJavajdk1.8.0_131jrebinjava.exe
# VM options: -javaagent:E:Program FilesJetBrainsIntelliJ IDEA 2017.3libidea_rt.jar=62744:E:Program FilesJetBrainsIntelliJ IDEA 2017.3bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 3 iterations, 1 s each
# Measurement: 10 iterations, 5 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 16 threads, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput, ops/time
# Benchmark: com.xncoding.benchmark.string.StringBuilderBenchmark.testStringBuilderAdd
# Run progress: 50.00% complete, ETA 00:02:07
# Fork: 1 of 2
# Warmup Iteration 1: 27202.528 ops/ms
# Warmup Iteration 2: 26500.586 ops/ms
# Warmup Iteration 3: 27190.346 ops/ms
Iteration 1: 27891.257 ops/ms
Iteration 2: 28704.541 ops/ms
Iteration 3: 27785.951 ops/ms
Iteration 4: 26841.454 ops/ms
Iteration 5: 26024.288 ops/ms
Iteration 6: 25592.494 ops/ms
Iteration 7: 25626.875 ops/ms
Iteration 8: 25302.248 ops/ms
Iteration 9: 25519.780 ops/ms
Iteration 10: 25275.334 ops/ms
# Run progress: 75.00% complete, ETA 00:01:02
# Fork: 2 of 2
# Warmup Iteration 1: 30376.008 ops/ms
# Warmup Iteration 2: 25131.064 ops/ms
# Warmup Iteration 3: 25622.342 ops/ms
Iteration 1: 25386.845 ops/ms
Iteration 2: 25825.139 ops/ms
Iteration 3: 26029.607 ops/ms
Iteration 4: 25531.748 ops/ms
Iteration 5: 25374.934 ops/ms
Iteration 6: 25204.530 ops/ms
Iteration 7: 22934.211 ops/ms
Iteration 8: 23907.677 ops/ms
Iteration 9: 24337.963 ops/ms
Iteration 10: 24660.626 ops/ms
Result "com.xncoding.benchmark.string.StringBuilderBenchmark.testStringBuilderAdd":
 25687.875 ±(99.9%) 1167.955 ops/ms [Average]
 (min, avg, max) = (22934.211, 25687.875, 28704.541), stdev = 1345.019
 CI (99.9%): [24519.920, 26855.830] (assumes normal distribution)
# Run complete. Total time: 00:04:08
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
StringBuilderBenchmark.testStringAdd thrpt 20 9001.776 ± 253.496 ops/ms
StringBuilderBenchmark.testStringBuilderAdd thrpt 20 25687.875 ± 1167.955 ops/ms
 

仔细看，三大部分，第一部分是字符串用加号连接执行的结果，第二部分是StringBuilder执行的结果，第三部分就是两个的简单结果比较。这里注意我们forks传的2，所以每个测试有两个fork结果。

前两部分是一样的，简单说下。首先会写出每部分的一些参数设置，然后是预热迭代执行（Warmup Iteration）， 然后是正常的迭代执行（Iteration），最后是结果（Result）。这些看看就好，我们最关注的就是第三部分， 其实也就是最终的结论。千万别看歪了，他输出的也确实很不爽，error那列其实没有内容，score的结果是xxx ± xxx，单位是每毫秒多少个操作。可以看到，StringBuilder的速度还确实是要比String进行文字叠加的效率好太多。

注解介绍

好了，当你对JMH有了一个基本认识后，现在来详细解释一下前面代码中的各个注解含义。

@BenchmarkMode

基准测试类型。这里选择的是Throughput也就是吞吐量。根据源码点进去，每种类型后面都有对应的解释，比较好理解，吞吐量会得到单位时间内可以进行的操作数。

• Throughput: 整体吞吐量，例如“1秒内可以执行多少次调用”。
• AverageTime: 调用的平均时间，例如“每次调用平均耗时xxx毫秒”。
• SampleTime: 随机取样，最后输出取样结果的分布，例如“99%的调用在xxx毫秒以内，99.99%的调用在xxx毫秒以内”
• SingleShotTime: 以上模式都是默认一次 iteration 是 1s，唯有 SingleShotTime 是只运行一次。往往同时把 warmup 次数设为0，用于测试冷启动时的性能。
• All(“all”, “All benchmark modes”);

@Warmup

上面我们提到了，进行基准测试前需要进行预热。一般我们前几次进行程序测试的时候都会比较慢， 所以要让程序进行几轮预热，保证测试的准确性。其中的参数iterations也就非常好理解了，就是预热轮数。

为什么需要预热？因为 JVM 的 JIT 机制的存在，如果某个函数被调用多次之后，JVM 会尝试将其编译成为机器码从而提高执行速度。所以为了让 benchmark 的结果更加接近真实情况就需要进行预热。

@Measurement

度量，其实就是一些基本的测试参数。

1. iterations 进行测试的轮次
2. time 每轮进行的时长
3. timeUnit 时长单位

都是一些基本的参数，可以根据具体情况调整。一般比较重的东西可以进行大量的测试，放到服务器上运行。

@Threads

每个进程中的测试线程，这个非常好理解，根据具体情况选择，一般为cpu乘以2。

@Fork

进行 fork 的次数。如果 fork 数是2的话，则 JMH 会 fork 出两个进程来进行测试。

@OutputTimeUnit

这个比较简单了，基准测试结果的时间类型。一般选择秒、毫秒、微秒。

@Benchmark

方法级注解，表示该方法是需要进行 benchmark 的对象，用法和 JUnit 的 @Test 类似。

@Param

属性级注解，@Param 可以用来指定某项参数的多种情况。特别适合用来测试一个函数在不同的参数输入的情况下的性能。

@Setup

方法级注解，这个注解的作用就是我们需要在测试之前进行一些准备工作，比如对一些数据的初始化之类的。

@TearDown

方法级注解，这个注解的作用就是我们需要在测试之后进行一些结束工作，比如关闭线程池，数据库连接等的，主要用于资源的回收等。

@State

当使用@Setup参数的时候，必须在类上加这个参数，不然会提示无法运行。

State 用于声明某个类是一个“状态”，然后接受一个 Scope 参数用来表示该状态的共享范围。 因为很多 benchmark 会需要一些表示状态的类，JMH 允许你把这些类以依赖注入的方式注入到 benchmark 函数里。Scope 主要分为三种。

1. Thread: 该状态为每个线程独享。
2. Group: 该状态为同一个组里面所有线程共享。
3. Benchmark: 该状态在所有线程间共享。

关于State的用法，官方的 code sample 里有比较好的例子。

第二个例子

再来看一个更常规一点性能测试的例子，

计算 1 ~ n 之和，比较串行算法和并行算法的效率，看 n 在大约多少时并行算法开始超越串行算法

首先定义一个表示这两种实现的接口：

/**
 * Calculator
 *
 * @author XiongNeng
 * @version 1.0
 * @since 2018/1/7
 */public interface Calculator {
 /**
 * calculate sum of an integer array
 *
 * @param  numbers 
 * @return
 */ public long sum(int[] numbers);
 /**
 * shutdown pool or reclaim any related resources
 */ public void shutdown();
}
 

具体的两种实现代码我就不贴了，主要说明一下串行算法和并行算法实现原理：

• 串行算法：使用 for-loop 来计算 n 个正整数之和。
• 并行算法：将所需要计算的 n 个正整数分成 m 份，交给 m 个线程分别计算出和以后，再把它们的结果相加。

进行 benchmark 的代码如下：

/**
 * 自然数求和的串行和并行算法性能测试
 *
 * @author XiongNeng
 * @version 1.0
 * @since 2018/1/7
 */@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class SecondBenchmark {
 @Param({"10000", "100000", "1000000"})
 private int length;
 private int[] numbers;
 private Calculator singleThreadCalc;
 private Calculator multiThreadCalc;
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 Options opt = new OptionsBuilder()
 .include(SecondBenchmark.class.getSimpleName())
 .forks(1)
 .warmupIterations(5)
 .measurementIterations(2)
 .build();
 Collection<RunResult> results = new Runner(opt).run();
 ResultExporter.exportResult("单线程与多线程求和性能", results, "length", "微秒");
 }
 @Benchmark
 public long singleThreadBench() {
 return singleThreadCalc.sum(numbers);
 }
 @Benchmark
 public long multiThreadBench() {
 return multiThreadCalc.sum(numbers);
 }
 @Setup
 public void prepare() {
 numbers = IntStream.rangeClosed(1, length).toArray();
 singleThreadCalc = new SinglethreadCalculator();
 multiThreadCalc = new MultithreadCalculator(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
 }
 @TearDown
 public void shutdown() {
 singleThreadCalc.shutdown();
 multiThreadCalc.shutdown();
 }
}
 

我在自己的笔记本电脑上跑下来的结果，总数在10000时并行算法不如串行算法， 总数达到100000时并行算法开始和串行算法接近，总数达到1000000时并行算法所耗时间约是串行算法的一半左右。

来源：