性能调优必备利器JMH优点有哪些

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JMH 简介

JMH(Java Microbenchmark Harness)是用于代码微基准测试的工具套件，主要是基于方法层面的基准测试，精度可以达到纳秒级。该工具是由 Oracle 内部实现 JIT 的大牛们编写的，他们应该比任何人都了解 JIT 以及 JVM 对于基准测试的影响。

当你定位到热点方法，希望进一步优化方法性能的时候，就可以使用 JMH 对优化的结果进行量化的分析。

JMH 比较典型的应用场景如下：

1.  想准确地知道某个方法需要执行多长时间，以及执行时间和输入之间的相关性

2.  对比接口不同实现在给定条件下的吞吐量

3.  查看多少百分比的请求在多长时间内完成

下面我们以字符串拼接的两种方法为例子使用 JMH 做基准测试。

加入依赖

因为 JMH 是 JDK9 自带的，如果是 JDK9 之前的版本需要加入如下依赖（目前 JMH 的最新版本为 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>

编写基准测试

接下来，创建一个 JMH 测试类，用来判断 + 和 StringBuilder.append() 两种字符串拼接哪个耗时更短，具体代码如下所示：

@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();      }  }

其中需要测试的方法用 @Benchmark 注解标识，这些注解的具体含义将在下面介绍。

在 main() 函数中，首先对测试用例进行配置，使用 Builder 模式配置测试，将配置参数存入 Options 对象，并使用 Options 对象构造 Runner 启动测试。

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

执行基准测试

准备工作做好了，接下来，运行代码，等待片刻，测试结果就出来了，下面对结果做下简单说明：

# 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)

该部分为测试的基本信息，比如使用的 Java 路径，预热代码的迭代次数，测量代码的迭代次数，使用的线程数量，测试的统计单位等。

# 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

该部分为每一次热身中的性能指标，预热测试不会作为最终的统计结果。预热的目的是让 JVM 对被测代码进行足够多的优化，比如，在预热后，被测代码应该得到了充分的 JIT 编译和优化。

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

该部分显示测量迭代的情况，每一次迭代都显示了当前的执行速率，即一个操作所花费的时间。在进行 5 次迭代后，进行统计，在本例中，length 为 100 的情况下 testStringBuilderAdd 方法的平均执行花费时间为 819.329 ns，误差为 72.698 ns。

最后的测试结果如下所示：

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

结果表明，在拼接字符次数越多的情况下，StringBuilder.append() 的性能就更好。

生成 jar 包执行

对于一些小测试，直接用上面的方式写一个 main 函数手动执行就好了。

对于大型的测试，需要测试的时间比较久、线程数比较多，加上测试的服务器需要，一般要放在 Linux 服务器里去执行。

JMH 官方提供了生成 jar 包的方式来执行，我们需要在 maven 里增加一个 plugin，具体配置如下：

<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>

接着执行 maven 的命令生成可执行 jar 包并执行：

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

JMH 基础

为了能够更好地使用 JMH 的各项功能，下面对 JMH 的基本概念进行讲解：

@BenchmarkMode

用来配置 Mode 选项，可用于类或者方法上，这个注解的 value 是一个数组，可以把几种 Mode 集合在一起执行，如：@BenchmarkMode({Mode.SampleTime, Mode.AverageTime})，还可以设置为 Mode.All，即全部执行一遍。

1.  Throughput：整体吞吐量，每秒执行了多少次调用，单位为 ops/time

2.  AverageTime：用的平均时间，每次操作的平均时间，单位为 time/op

3.  SampleTime：随机取样，最后输出取样结果的分布

4.  SingleShotTime：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

5.  All：上面的所有模式都执行一次

@State

通过 State 可以指定一个对象的作用范围，JMH 根据 scope 来进行实例化和共享操作。@State 可以被继承使用，如果父类定义了该注解，子类则无需定义。由于 JMH 允许多线程同时执行测试，不同的选项含义如下：

1.  Scope.Benchmark：所有测试线程共享一个实例，测试有状态实例在多线程共享下的性能

2.  Scope.Group：同一个线程在同一个 group 里共享实例

3.  Scope.Thread：默认的 State，每个测试线程分配一个实例

@OutputTimeUnit

为统计结果的时间单位，可用于类或者方法注解

@Warmup

预热所需要配置的一些基本测试参数，可用于类或者方法上。一般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。参数如下所示：

1.  iterations：预热的次数

2.  time：每次预热的时间

3.  timeUnit：时间的单位，默认秒

4.  batchSize：批处理大小，每次操作调用几次方法

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

实际调用方法所需要配置的一些基本测试参数，可用于类或者方法上，参数和 @Warmup 相同。

@Threads

每个进程中的测试线程，可用于类或者方法上。

@Fork

进行 fork 的次数，可用于类或者方法上。如果 fork 数是 2 的话，则 JMH 会 fork 出两个进程来进行测试。

@Param

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，只能作用在字段上，使用该注解必须定义 @State 注解。

在介绍完常用的注解后，让我们来看下 JMH 有哪些陷阱。

JMH 陷阱

在使用 JMH 的过程中，一定要避免一些陷阱。

比如 JIT 优化中的死码消除，比如以下代码：

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

JVM 可能会认为变量 a 从来没有使用过，从而进行优化把整个方法内部代码移除掉，这就会影响测试结果。

JMH 提供了两种方式避免这种问题，一种是将这个变量作为方法返回值 return a，一种是通过 Blackhole 的 consume 来避免 JIT 的优化消除。

其他陷阱还有常量折叠与常量传播、永远不要在测试中写循环、使用 Fork 隔离多个测试方法、方法内联、伪共享与缓存行、分支预测、多线程测试等，感兴趣的可以阅读 https://github.com/lexburner/JMH-samples 了解全部的陷阱。

JMH 插件

大家还可以通过 IDEA 安装 JMH 插件使 JMH 更容易实现基准测试，在 IDEA 中点击 File->Settings...->Plugins，然后搜索 jmh，选择安装 JMH plugin：

JMH plugin

这个插件可以让我们能够以 JUnit 相同的方式使用 JMH，主要功能如下：

1.  自动生成带有 @Benchmark 的方法

2.  像 JUnit 一样，运行单独的 Benchmark 方法

3.  运行类中所有的 Benchmark 方法

比如可以通过右键点击 Generate...，选择操作 Generate JMH benchmark 就可以生成一个带有 @Benchmark 的方法。

还有将光标移动到方法声明并调用 Run 操作就运行一个单独的 Benchmark 方法。

将光标移到类名所在行，右键点击 Run 运行，该类下的所有被 @Benchmark 注解的方法都会被执行。

JMH 可视化

除此以外，如果你想将测试结果以图表的形式可视化，可以试下这些网站：

•  JMH Visual Chart：http://deepoove.com/jmh-visual-chart/

•  JMH Visualizer：https://jmh.morethan.io/

比如将上面测试例子结果的 json 文件导入，就可以实现可视化：

到此，关于“性能调优必备利器JMH优点有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！