if 快還是 switch 快？HashMap 的初始化 size 要不要指定，指定之后性能可以提高多少？各種序列化方法哪個(gè)耗時(shí)更短？

無(wú)論出自何種原因需要進(jìn)行性能評(píng)估，量化指標(biāo)總是必要的。

在大部分場(chǎng)合，簡(jiǎn)單地回答誰(shuí)快誰(shuí)慢是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，如何將程序性能量化呢？

這就需要我們的主角 JMH 登場(chǎng)了！

JMH 簡(jiǎn)介

JMH(Java Microbenchmark Harness)是用于代碼微基準(zhǔn)測(cè)試的工具套件，主要是基于方法層面的基準(zhǔn)測(cè)試，精度可以達(dá)到納秒級(jí)。該工具是由 Oracle 內(nèi)部實(shí)現(xiàn) JIT 的大牛們編寫的，他們應(yīng)該比任何人都了解 JIT 以及 JVM 對(duì)于基準(zhǔn)測(cè)試的影響。

當(dāng)你定位到熱點(diǎn)方法，希望進(jìn)一步優(yōu)化方法性能的時(shí)候，就可以使用 JMH 對(duì)優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)行量化的分析。

JMH 比較典型的應(yīng)用場(chǎng)景如下：

想準(zhǔn)確地知道某個(gè)方法需要執(zhí)行多長(zhǎng)時(shí)間，以及執(zhí)行時(shí)間和輸入之間的相關(guān)性
對(duì)比接口不同實(shí)現(xiàn)在給定條件下的吞吐量
查看多少百分比的請(qǐng)求在多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)完成

下面我們以字符串拼接的兩種方法為例子使用 JMH 做基準(zhǔn)測(cè)試。

加入依賴

因?yàn)?JMH 是 JDK9 自帶的，如果是 JDK9 之前的版本需要加入如下依賴（目前 JMH 的最新版本為 1.23）：

<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-core</artifactId>
    <version>1.23</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
    <version>1.23</version>
</dependency>

編寫基準(zhǔn)測(cè)試

接下來(lái)，創(chuàng)建一個(gè) JMH 測(cè)試類，用來(lái)判斷 + 和 StringBuilder.append() 兩種字符串拼接哪個(gè)耗時(shí)更短，具體代碼如下所示：

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations = 3, time = 1)
@Measurement(iterations = 5, time = 5)
@Threads(4)
@Fork(1)
@State(value = Scope.Benchmark)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public class StringConnectTest {

    @Param(value = {"10", "50", "100"})
    private int length;

    @Benchmark
    public void testStringAdd(Blackhole blackhole) {
        String a = "";
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            a += i;
        }
        blackhole.consume(a);
    }

    @Benchmark
    public void testStringBuilderAdd(Blackhole blackhole) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            sb.append(i);
        }
        blackhole.consume(sb.toString());
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(StringConnectTest.class.getSimpleName())
                .result("result.json")
                .resultFormat(ResultFormatType.JSON).build();
        new Runner(opt).run();
    }
}

其中需要測(cè)試的方法用 @Benchmark 注解標(biāo)識(shí)，這些注解的具體含義將在下面介紹。

在 main() 函數(shù)中，首先對(duì)測(cè)試用例進(jìn)行配置，使用 Builder 模式配置測(cè)試，將配置參數(shù)存入 Options 對(duì)象，并使用 Options 對(duì)象構(gòu)造 Runner 啟動(dòng)測(cè)試。

另外大家可以看下官方提供的 jmh 示例 demo：http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/tip/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples/

執(zhí)行基準(zhǔn)測(cè)試

準(zhǔn)備工作做好了，接下來(lái)，運(yùn)行代碼，等待片刻，測(cè)試結(jié)果就出來(lái)了，下面對(duì)結(jié)果做下簡(jiǎn)單說(shuō)明：

# JMH version: 1.23
# VM version: JDK 1.8.0_201, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.201-b09
# VM invoker: D:\Software\Java\jdk1.8.0_201\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\Software\JetBrains\IntelliJ IDEA 2019.1.3\lib\idea_rt.jar=61018:D:\Software\JetBrains\IntelliJ IDEA 2019.1.3\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 3 iterations, 1 s each
# Measurement: 5 iterations, 5 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 4 threads, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Average time, time/op
# Benchmark: com.wupx.jmh.StringConnectTest.testStringBuilderAdd
# Parameters: (length = 100)

該部分為測(cè)試的基本信息，比如使用的 Java 路徑，預(yù)熱代碼的迭代次數(shù)，測(cè)量代碼的迭代次數(shù)，使用的線程數(shù)量，測(cè)試的統(tǒng)計(jì)單位等。

# Warmup Iteration   1: 1083.569 ±(99.9%) 393.884 ns/op
# Warmup Iteration   2: 864.685 ±(99.9%) 174.120 ns/op
# Warmup Iteration   3: 798.310 ±(99.9%) 121.161 ns/op

該部分為每一次熱身中的性能指標(biāo)，預(yù)熱測(cè)試不會(huì)作為最終的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。預(yù)熱的目的是讓 JVM 對(duì)被測(cè)代碼進(jìn)行足夠多的優(yōu)化，比如，在預(yù)熱后，被測(cè)代碼應(yīng)該得到了充分的 JIT 編譯和優(yōu)化。

Iteration   1: 810.667 ±(99.9%) 51.505 ns/op
Iteration   2: 807.861 ±(99.9%) 13.163 ns/op
Iteration   3: 851.421 ±(99.9%) 33.564 ns/op
Iteration   4: 805.675 ±(99.9%) 33.038 ns/op
Iteration   5: 821.020 ±(99.9%) 66.943 ns/op

Result "com.wupx.jmh.StringConnectTest.testStringBuilderAdd":
  819.329 ±(99.9%) 72.698 ns/op [Average]
  (min, avg, max) = (805.675, 819.329, 851.421), stdev = 18.879
  CI (99.9%): [746.631, 892.027] (assumes normal distribution)

Benchmark                               (length)  Mode  Cnt     Score     Error  Units
StringConnectTest.testStringBuilderAdd       100  avgt    5   819.329 ±  72.698  ns/op

該部分顯示測(cè)量迭代的情況，每一次迭代都顯示了當(dāng)前的執(zhí)行速率，即一個(gè)操作所花費(fèi)的時(shí)間。在進(jìn)行 5 次迭代后，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，在本例中，length 為 100 的情況下 testStringBuilderAdd 方法的平均執(zhí)行花費(fèi)時(shí)間為 819.329 ns，誤差為 72.698 ns。

最后的測(cè)試結(jié)果如下所示：

Benchmark                               (length)  Mode  Cnt     Score     Error  Units
StringConnectTest.testStringAdd               10  avgt    5   161.496 ±  17.097  ns/op
StringConnectTest.testStringAdd               50  avgt    5  1854.657 ± 227.902  ns/op
StringConnectTest.testStringAdd              100  avgt    5  6490.062 ± 327.626  ns/op
StringConnectTest.testStringBuilderAdd        10  avgt    5    68.769 ±   4.460  ns/op
StringConnectTest.testStringBuilderAdd        50  avgt    5   413.021 ±  30.950  ns/op
StringConnectTest.testStringBuilderAdd       100  avgt    5   819.329 ±  72.698  ns/op

結(jié)果表明，在拼接字符次數(shù)越多的情況下，StringBuilder.append() 的性能就更好。

生成 jar 包執(zhí)行

對(duì)于一些小測(cè)試，直接用上面的方式寫一個(gè) main 函數(shù)手動(dòng)執(zhí)行就好了。

對(duì)于大型的測(cè)試，需要測(cè)試的時(shí)間比較久、線程數(shù)比較多，加上測(cè)試的服務(wù)器需要，一般要放在 Linux 服務(wù)器里去執(zhí)行。

JMH 官方提供了生成 jar 包的方式來(lái)執(zhí)行，我們需要在 maven 里增加一個(gè) plugin，具體配置如下：

<plugins>
    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
        <version>2.4.1</version>
        <executions>
            <execution>
                <phase>package</phase>
                <goals>
                    <goal>shade</goal>
                </goals>
                <configuration>
                    <finalName>jmh-demo</finalName>
                    <transformers>
                        <transformer
                                implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                            <mainClass>org.openjdk.jmh.Main</mainClass>
                        </transformer>
                    </transformers>
                </configuration>
            </execution>
        </executions>
    </plugin>
</plugins>

接著執(zhí)行 maven 的命令生成可執(zhí)行 jar 包并執(zhí)行：

mvn clean install
java -jar target/jmh-demo.jar StringConnectTest

JMH 基礎(chǔ)

為了能夠更好地使用 JMH 的各項(xiàng)功能，下面對(duì) JMH 的基本概念進(jìn)行講解：

@BenchmarkMode

用來(lái)配置 Mode 選項(xiàng)，可用于類或者方法上，這個(gè)注解的 value 是一個(gè)數(shù)組，可以把幾種 Mode 集合在一起執(zhí)行，如：@BenchmarkMode({Mode.SampleTime, Mode.AverageTime})，還可以設(shè)置為 Mode.All，即全部執(zhí)行一遍。

Throughput：整體吞吐量，每秒執(zhí)行了多少次調(diào)用，單位為 ops/time
AverageTime：用的平均時(shí)間，每次操作的平均時(shí)間，單位為 time/op
SampleTime：隨機(jī)取樣，最后輸出取樣結(jié)果的分布
SingleShotTime：只運(yùn)行一次，往往同時(shí)把 Warmup 次數(shù)設(shè)為 0，用于測(cè)試?yán)鋯?dòng)時(shí)的性能
All：上面的所有模式都執(zhí)行一次

@State

通過(guò) State 可以指定一個(gè)對(duì)象的作用范圍，JMH 根據(jù) scope 來(lái)進(jìn)行實(shí)例化和共享操作。@State 可以被繼承使用，如果父類定義了該注解，子類則無(wú)需定義。由于 JMH 允許多線程同時(shí)執(zhí)行測(cè)試，不同的選項(xiàng)含義如下：

Scope.Benchmark：所有測(cè)試線程共享一個(gè)實(shí)例，測(cè)試有狀態(tài)實(shí)例在多線程共享下的性能
Scope.Group：同一個(gè)線程在同一個(gè) group 里共享實(shí)例
Scope.Thread：默認(rèn)的 State，每個(gè)測(cè)試線程分配一個(gè)實(shí)例

@OutputTimeUnit

為統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)間單位，可用于類或者方法注解

@Warmup

預(yù)熱所需要配置的一些基本測(cè)試參數(shù)，可用于類或者方法上。一般前幾次進(jìn)行程序測(cè)試的時(shí)候都會(huì)比較慢，所以要讓程序進(jìn)行幾輪預(yù)熱，保證測(cè)試的準(zhǔn)確性。參數(shù)如下所示：

iterations：預(yù)熱的次數(shù)
time：每次預(yù)熱的時(shí)間
timeUnit：時(shí)間的單位，默認(rèn)秒
batchSize：批處理大小，每次操作調(diào)用幾次方法

為什么需要預(yù)熱？

因?yàn)?JVM 的 JIT 機(jī)制的存在，如果某個(gè)函數(shù)被調(diào)用多次之后，JVM 會(huì)嘗試將其編譯為機(jī)器碼，從而提高執(zhí)行速度，所以為了讓 benchmark 的結(jié)果更加接近真實(shí)情況就需要進(jìn)行預(yù)熱。

@Measurement

實(shí)際調(diào)用方法所需要配置的一些基本測(cè)試參數(shù)，可用于類或者方法上，參數(shù)和 @Warmup 相同。

@Threads

每個(gè)進(jìn)程中的測(cè)試線程，可用于類或者方法上。

@Fork

進(jìn)行 fork 的次數(shù)，可用于類或者方法上。如果 fork 數(shù)是 2 的話，則 JMH 會(huì) fork 出兩個(gè)進(jìn)程來(lái)進(jìn)行測(cè)試。

@Param

指定某項(xiàng)參數(shù)的多種情況，特別適合用來(lái)測(cè)試一個(gè)函數(shù)在不同的參數(shù)輸入的情況下的性能，只能作用在字段上，使用該注解必須定義 @State 注解。

在介紹完常用的注解后，讓我們來(lái)看下 JMH 有哪些陷阱。

JMH 陷阱

在使用 JMH 的過(guò)程中，一定要避免一些陷阱。

比如 JIT 優(yōu)化中的死碼消除，比如以下代碼：

@Benchmark
public void testStringAdd(Blackhole blackhole) {
    String a = "";
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        a += i;
    }
}

JVM 可能會(huì)認(rèn)為變量 a 從來(lái)沒(méi)有使用過(guò)，從而進(jìn)行優(yōu)化把整個(gè)方法內(nèi)部代碼移除掉，這就會(huì)影響測(cè)試結(jié)果。

JMH 提供了兩種方式避免這種問(wèn)題，一種是將這個(gè)變量作為方法返回值 return a，一種是通過(guò) Blackhole 的 consume 來(lái)避免 JIT 的優(yōu)化消除。

其他陷阱還有常量折疊與常量傳播、永遠(yuǎn)不要在測(cè)試中寫循環(huán)、使用 Fork 隔離多個(gè)測(cè)試方法、方法內(nèi)聯(lián)、偽共享與緩存行、分支預(yù)測(cè)、多線程測(cè)試等，感興趣的可以閱讀 https://github.com/lexburner/JMH-samples 了解全部的陷阱。

JMH 插件

大家還可以通過(guò) IDEA 安裝 JMH 插件使 JMH 更容易實(shí)現(xiàn)基準(zhǔn)測(cè)試，在 IDEA 中點(diǎn)擊 File->Settings...->Plugins，然后搜索 jmh，選擇安裝 JMH plugin：

這個(gè)插件可以讓我們能夠以 JUnit 相同的方式使用 JMH，主要功能如下：

自動(dòng)生成帶有 @Benchmark 的方法
像 JUnit 一樣，運(yùn)行單獨(dú)的 Benchmark 方法
運(yùn)行類中所有的 Benchmark 方法

比如可以通過(guò)右鍵點(diǎn)擊 Generate...，選擇操作 Generate JMH benchmark 就可以生成一個(gè)帶有 @Benchmark 的方法。

還有將光標(biāo)移動(dòng)到方法聲明并調(diào)用 Run 操作就運(yùn)行一個(gè)單獨(dú)的 Benchmark 方法。

將光標(biāo)移到類名所在行，右鍵點(diǎn)擊 Run 運(yùn)行，該類下的所有被 @Benchmark 注解的方法都會(huì)被執(zhí)行。

JMH 可視化

除此以外，如果你想將測(cè)試結(jié)果以圖表的形式可視化，可以試下這些網(wǎng)站：

JMH Visual Chart：http://deepoove.com/jmh-visual-chart/
JMH Visualizer：https://jmh.morethan.io/

比如將上面測(cè)試?yán)咏Y(jié)果的 json 文件導(dǎo)入，就可以實(shí)現(xiàn)可視化：

總結(jié)

本文主要介紹了性能基準(zhǔn)測(cè)試工具 JMH，它可以通過(guò)一些功能來(lái)規(guī)避由 JVM 中的 JIT 或者其他優(yōu)化對(duì)性能測(cè)試造成的影響。

只需要將待測(cè)的業(yè)務(wù)邏輯用 @Benchmark 注解標(biāo)識(shí)，就可以讓 JMH 的注解處理器自動(dòng)生成真正的性能測(cè)試代碼，以及相應(yīng)的性能測(cè)試配置文件。

最好的關(guān)系就是互相成就，大家的在看、轉(zhuǎn)發(fā)、留言三連就是我創(chuàng)作的最大動(dòng)力。

參考

http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/

深入拆解Java虛擬機(jī)

《實(shí)戰(zhàn)Java高并發(fā)程序設(shè)計(jì)》

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性能調(diào)優(yōu)必備利器之 JMH

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JMH 簡(jiǎn)介

加入依賴

編寫基準(zhǔn)測(cè)試

執(zhí)行基準(zhǔn)測(cè)試

生成 jar 包執(zhí)行

JMH 基礎(chǔ)

@BenchmarkMode

@State

@OutputTimeUnit

@Warmup

@Measurement

@Threads

@Fork

@Param

JMH 陷阱

JMH 插件

JMH 可視化

總結(jié)

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執(zhí)行基準(zhǔn)測(cè)試

生成 jar 包執(zhí)行

JMH 基礎(chǔ)

@BenchmarkMode

@State

@OutputTimeUnit

@Warmup

@Measurement

@Threads

@Fork

@Param

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