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  • 基于JMH框架做Java微基准测试

    使用JMH做Java微基准测试

    转载自(https://www.jianshu.com/p/09837e2b4408),感谢原作者的分享!

    一、前言

    在Java编程中,我们对于一些代码调用细节有多种实现方式,但是不能确定它们性能,实践中往往通过理论推导或重复多次计时的方式来判定。但是随着JVM不断的进化,随着代码执行次数的增加,JVM会不断的进行编译优化,使得重复多少次才能够得到一个稳定的测试结果变得让人疑惑,这时候有经验的同学就会在测试执行前先循环上万次并注释为预热。

    没错!这样做确实可以获得一个偏向正确的测试结果,但试想如果每到需要斟酌性能的时候,都要根据场景写一段预热的逻辑吗?当预热完成后,需要多少次迭代来进行正式内容的测量呢?每次测试结果的输出报告是不是都需要用System.out来输出呢?

    其实这些工作都可以交给 JMH (Java Microbenchmark Harness) ,它被作为Java9的一部分来发布,但是我们完全可以脱离Java9,而方便的使用它来简化我们测试,它能够照看好JVM的预热、代码优化,让你的测试过程变得更加简单。

    注意:从JMH的名字中的“微基准”可知,它只适合用于局部点的精细粒度性能测试,通常用于对比多个细节实现,辅助做出更高性能抉择,不适用于应用级等粗粒度的性能测试。

    二、准备

    1. 首先在项目中新增依赖,jmh-core以及jmh-generator-annprocess的依赖可以在maven仓库中找寻最新版本。

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    1. 创建一个Helloworld类,里面只有一个空方法m(),标注了@Benchmark的注解,声明这个方法为一个微基准测试目标方法,JMH 会在编译期基于代理机制生成基准测试的代码,并运行它。

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    ​3. 接着添加一个main入口,由它来启动测试。

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    简单介绍一下这个HelloworldRunner类,它是一个入口的同时还完成了 **JMH** 测试的配置工作。默认场景下,JMH会找寻标注了@Benchmark类型的方法,可能会跑一些你所不需要的测试,
    这样就需要通过include和exclude两个方法来完成包含以及排除的语义。
    warmupIterations(10)的意思是预热做10轮。
    measurementIterations(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。
    forks(3)指的是做3轮测试,因为一次测试无法有效的代表结果,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。
    

    我们运行HelloworldRunner,经过一段时间,最终测试结果如下:
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    可以看到分数是30亿次,但是这30亿指的是什么呢?仔细观察 Mode 一项中类型是thrpt,其实就是Throughput吞吐量,代表着每秒完成的次数。

    三、测试模式

    ​ 前面提到测试的类型是吞吐量,也就是一秒钟调用完成的次数,但是如果想知道做一次需要多少时间该怎么办?

    其实 1 / 吞吐量 就是这个值

    JMH 提供了以下几种类型进行支持:

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    使用这些模式也非常简单,只需要增加@BenchmarkMode注解即可,例如:

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    四、配置策略

    JMH 支持通过@Fork注解完成配置,例如:

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    以上注解指init()方法测试时,预热2轮,正式计量1轮,但是如果测试方法比较多,还是建议通过Options进行配置,具体可以参考HelloworldRunner。

    五、例子:循环的微基准测试

    for循环大家平时经常使用,但是看到过一个优化策略,就是倒序遍历,比如:for (int i = length; i > 0; i--)优于for (int i = 0; i < length; i++),有些不解。咨询了温少,温少给出的答案是i > 0优于i < length,因此倒序有优势,那么我们将这个场景做一下基准测试。

    ​ 首先是正向循环,次数是1百万次迭代。

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    接着是逆向循环,次数也是1百万次。

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    最后是一个测试的入口,我们采用3组,每组预热10轮,正式计量10轮,测试类型是吞吐量。

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    测试结果如下,有数据表现可以看到逆序在宏观上是优于正序的。

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    六、优化的Hessian2微基准测试

    ​ HSF默认使用Hessian2进行序列化传输,而Hessian2在传输时,每次会捎带上类型元信息,这些在实际场景下对资源会产生一定的开销。HSF2.2会使用优化的Hessian2进行序列化,与Hessian2的不同在于,它会基于长连接级别缓存元信息,每次只会发送数据内容,由于只发送数据内容,所以资源开销会更少,我们对Hessian2和优化后的Hssian2做了基准测试,结果如下:

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    优化后的hessian在序列化吞吐量上领先hessian2,达到每秒17W,反序列化出乎意料,超过hessian2两倍,达到32W每秒。

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