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JMH - Java 代码性能测试的终极利器、必须掌握

Java 性能测试难题

现在的 JVM 已经越来越为智能，它可以在编译阶段、加载阶段、运行阶段对代码进行优化。比如你写了一段不怎么聪明的代码，到了 JVM 这里，它发现几处可以优化的地方，就顺手帮你优化了一把。这对程序的运行固然美妙，却让开发者不能准确了解程序的运行情况。在需要进行性能测试时，如果不知道 JVM 优化细节，可能会导致你的测试结果差之毫厘，失之千里，同样的，Java 诞生之初就有一次编译、随处运行的口号，JVM 提供了底层支持，也提供了内存管理机制，这些机制都会对我们的性能测试结果造成不可预测的影响。

long start = System.currentTimeMillis();// ....long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);

上面可能就是你最常见的性能测试了，这样的测试结果真的准确吗？答案是否定的，它有下面几个问题。

  1. 时间精度问题，本身获取到的时间戳就是存在 误差的，它和操作系统有关。
  2. JVM 在运行时会进行 代码预热，说白了就是 越跑越快。因为类需要装载、需要准备操作。
  3. JVM 会在各个阶段都有可能对你的代码进行 优化处理。
  4. 资源回收的不确定性，可能运行很快，回收很慢。

带着这些问题，突然发现进行一次严格的基准测试的难度大大增加。那么如何才能进行一次严格的基准测试呢？

JMH 介绍

那么如何对 Java 程序进行一次精准的性能测试呢？难道需要掌握很多 JVM 优化细节吗？难道要研究如何避免，并进行正确编码才能进行严格的性能测试吗？显然不是，如果是这样的话，未免过于困难了，好在有一款一款官方的微基准测试工具 - JMH.

JMH 的全名是 Java Microbenchmark Harness，它是由 Java 虚拟机团队开发的一款用于 Java 微基准测试工具。用自己开发的工具测试自己开发的另一款工具，以子之矛，攻子之盾果真手到擒来，如臂使指。使用 JMH 可以让你方便快速的进行一次严格的代码基准测试，并且有多种测试模式，多种测试维度可供选择；而且使用简单、增加注解便可启动测试。

JMH 使用

JMH 的使用首先引入 maven 所需依赖，当前最新版 为 1.23 版本。

<!--jmh 基准测试 --><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> <scope>provided</scope></dependency>

快速测试

下面使用注解的方式指定测试参数，通过一个例子展示 JMH 基准测试的具体用法，先看一次运行效果，然后再了解每个注解的具体含义。

这个例子是使用 JMH 测试，使用加号拼接字符串和使用 StringBuilder 的 append 方法拼接字符串时的速度如何，每次拼接1000个数字进行平均速度比较。

import java.util.concurrent.TimeUnit;import org.openjdk.jmh.annotations.*;import org.openjdk.jmh.runner.Runner;import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;
/** * <p> * JMH 基准测试入门 * * @author niujinpeng * @Date 2020/8/21 1:13 */@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)@State(Scope.Thread)@Fork(1)@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)@Warmup(iterations = 3)@Measurement(iterations = 5)public class JmhHello {
 String string = ""; StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
 @Benchmark public String stringAdd() { for (int i = 0; i < 1000; i++) { string = string + i; } return string; }
 @Benchmark public String stringBuilderAppend() { for (int i = 0; i < 1000; i++) { stringBuilder.append(i); } return stringBuilder.toString(); }
 public static void main(String[] args) throws RunnerException { Options opt = new OptionsBuilder() .include(JmhHello.class.getSimpleName()) .build(); new Runner(opt).run(); }}

代码很简单，不做解释，stringAdd 使用加号拼接字符串 1000次，stringBuilderAppend 使用 append 拼接字符串 1000次。直接运行 main 方法，稍等片刻后可以得到详细的运行输出结果。

// 开始测试 stringAdd 方法# JMH version: 1.23# VM version: JDK 1.8.0_181, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.181-b13# VM invoker: D:\develop\Java\jdk8_181\jre\bin\java.exe# VM options: -javaagent:C:\ideaIU-2020.1.3.win\lib\idea_rt.jar=50363:C:\ideaIU-2020.1.3.win\bin -Dfile.encoding=UTF-8# Warmup: 3 iterations, 10 s each // 预热运行三次# Measurement: 5 iterations, 10 s each // 性能测试5次 # Timeout: 10 min per iteration // 超时时间10分钟# Threads: 1 thread, will synchronize iterations // 线程数量为1# Benchmark mode: Average time, time/op // 统计方法调用一次的平均时间# Benchmark: net.codingme.jmh.JmhHello.stringAdd // 本次执行的方法
# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:02:40# Fork: 1 of 1# Warmup Iteration 1: 95.153 ms/op // 第一次预热，耗时95ms# Warmup Iteration 2: 108.927 ms/op // 第二次预热，耗时108ms# Warmup Iteration 3: 167.760 ms/op // 第三次预热，耗时167msIteration 1: 198.897 ms/op // 执行五次耗时度量Iteration 2: 243.437 ms/opIteration 3: 271.171 ms/opIteration 4: 295.636 ms/opIteration 5: 327.822 ms/op

Result "net.codingme.jmh.JmhHello.stringAdd": 267.393 ±(99.9%) 189.907 ms/op [Average] (min, avg, max) = (198.897, 267.393, 327.822), stdev = 49.318 // 执行的最小、平均、最大、误差值 CI (99.9%): [77.486, 457.299] (assumes normal distribution) // 开始测试 stringBuilderAppend 方法# Benchmark: net.codingme.jmh.JmhHello.stringBuilderAppend
# Run progress: 50.00% complete, ETA 00:01:21# Fork: 1 of 1# Warmup Iteration 1: 1.872 ms/op# Warmup Iteration 2: 4.491 ms/op# Warmup Iteration 3: 5.866 ms/opIteration 1: 6.936 ms/opIteration 2: 8.465 ms/opIteration 3: 8.925 ms/opIteration 4: 9.766 ms/opIteration 5: 10.143 ms/op

Result "net.codingme.jmh.JmhHello.stringBuilderAppend": 8.847 ±(99.9%) 4.844 ms/op [Average] (min, avg, max) = (6.936, 8.847, 10.143), stdev = 1.258 CI (99.9%): [4.003, 13.691] (assumes normal distribution)

# Run complete. Total time: 00:02:42
REMEMBER: The numbers below are just data. To gain reusable insights, you need to follow up onwhy the numbers are the way they are. Use profilers (see -prof, -lprof), design factorialexperiments, perform baseline and negative tests that provide experimental control, make surethe benchmarking environment is safe on JVM/OS/HW level, ask for reviews from the domain experts.Do not assume the numbers tell you what you want them to tell.// 测试结果对比Benchmark Mode Cnt Score Error UnitsJmhHello.stringAdd avgt 5 267.393 ± 189.907 ms/opJmhHello.stringBuilderAppend avgt 5 8.847 ± 4.844 ms/op
Process finished with exit code 0

上面日志里的 // 注释是我手动增加上去的，其实我们只需要看下面的最终结果就可以了，可以看到 stringAdd 方法平均耗时 267.393ms，而  stringBuilderAppend 方法平均耗时只有 8.847ms，可见 StringBuilder 的 append 方法进行字符串拼接速度快的多，这也是我们推荐使用append 进行字符串拼接的原因。

注解说明

经过上面的示例，想必你也可以快速的使用 JMH 进行基准测试了，不过上面的诸多注解你可能还有疑惑，下面一一介绍。

类上使用了六个注解。

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)@State(Scope.Thread)@Fork(1)@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)@Warmup(iterations = 3)@Measurement(iterations = 5)

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) 表示统计平均响应时间，不仅可以用在类上，也可用在测试方法上。

除此之外还可以取值：

  • Throughput：统计单位时间内可以对方法测试多少次。
  • SampleTime：统计每个响应时间范围内的响应次数，比如 0-1ms，3次；1-2ms，5次。
  • SingleShotTime：跳过预热阶段，直接进行 一次****微基准测试。

@State(Scope.Thread)：每个进行基准测试的线程都会独享一个对象示例。

除此之外还能取值：

  • Benchmark：多线程共享一个示例。
  • Group：线程组共享一个示例，在测试方法上使用 @Group 设置线程组。

@Fork(1)：表示开启一个线程进行测试。

**OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)：输出的时间单位，这里写的是毫秒。

@Warmup(iterations = 3)：微基准测试前进行三次预热执行，也可用在测试方法上。

@Measurement(iterations = 5)：进行 5 次微基准测试，也可用在测试方法上。

在两个测试方法上只使用了一个注解 @Benchmark，这个注解表示这个方法是要进行基准测试的方法，它类似于 Junit 中的 @Test 注解。上面还提到某些注解还可以用到测试方法上，也就是使用了 @Benchmark 的方法之上，如果类上和测试方法同时存在注解，会以方法上的注解为准。

其实 JMH 也可以把这些参数直接在 main 方法中指定，这时 main 方法中指定的级别最高。

public static void main(String[] args) throws RunnerException { Options opt = new OptionsBuilder() .include(JmhHello.class.getSimpleName()) .forks(1) .warmupIterations(5) .measurementIterations(10) .build(); new Runner(opt).run();}

正确的微基准测试

如果编写的代码本身就存在着诸多问题，那么即使使用正确的测试方法，也不可能得到正确的测试结果。这些测试代码中的问题应该由我们进行主动避免，那么有哪些常见问题呢？下面介绍两种最常见的情况。

无用代码消除 （ Dead Code Elimination ）

也有网友形象的翻译成死代码，死代码是指那些 JVM 经过检查发现的根本不会使用到的代码。比如下面这个代码片段。

import java.util.concurrent.TimeUnit;import org.openjdk.jmh.annotations.*;import org.openjdk.jmh.runner.Runner;import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;
/** * <p> * 测试死代码消除 * * @author niujinpeng * @Date 2020/8/21 8:04 */@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)@State(Scope.Thread)@Fork(1)@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)@Warmup(iterations = 3, time = 3)@Measurement(iterations = 5, time = 3)public class JmhDCE {
 @Benchmark public double test1() { return Math.log(Math.PI); } @Benchmark public void test2() { double result = Math.log(Math.PI); result = Math.log(result); }
 public static void main(String[] args) throws RunnerException { Options opt = new OptionsBuilder() .include(JmhDCE.class.getSimpleName()) .build(); new Runner(opt).run(); }}

在这个代码片段里里，test1 方法对圆周率进行对数计算，并返回计算结果；而 test2 中不仅对圆周率进行对数计算，还对计算的结果再次对数计算，看起来复杂一些，但是因为没有用到计算结果，所以 JVM 会自动消除这段代码， 因为它没有任何意义。

Benchmark Mode Cnt Score Error UnitsJmhDCE.test1 avgt 5 0.002 ± 0.001 us/opJmhDCE.test2 avgt 5 ≈ 10⁻⁴ us/op

测试结果里也可以看到 test 平均耗时 0.0004 微秒，而 test1 平均耗时 0.002 微秒。

常量折叠 （Constant Folding）

在对 Java 源文件编译的过程中，编译器通过语法分析，可以发现某些能直接得到计算结果而不会再次更改的代码，然后会将计算结果记录下来，这样在执行的过程中就不需要再次运算了。比如这段代码。

import java.util.concurrent.TimeUnit;import org.openjdk.jmh.annotations.*;import org.openjdk.jmh.runner.Runner;import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;
/** * <p> * 测试常量折叠 *  * @author niujinpeng * @Date 2020/8/21 8:23 */@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)@State(Scope.Thread)@Fork(1)@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)@Warmup(iterations = 3, time = 3)@Measurement(iterations = 5, time = 3)public class JmhConstantFolding {
 final double PI1 = 3.14159265358979323846; double PI2 = 3.14159265358979323846;
 @Benchmark public double test1() { return Math.log(PI1) * Math.log(PI1); }
 @Benchmark public double test2() { return Math.log(PI2) * Math.log(PI2); }
 public static void main(String[] args) throws RunnerException { Options opt = new OptionsBuilder().include(JmhConstantFolding.class.getSimpleName()).build(); new Runner(opt).run(); }}

test1 中使用 final 修饰的 PI1 进行对象计算，因为 PI1 不能再次更改，所以 test1 的计算结果必定是不会更改的，所以 JVM 会进行常量折叠优化，而 test2 使用的 PI2 可能会被修改，所以只能每次进行计算。

Benchmark Mode Cnt Score Error UnitsJmhConstantFolding.test1 avgt 5 0.002 ± 0.001 us/opJmhConstantFolding.test2 avgt 5 0.019 ± 0.001 us/op

可以看到 test2 耗时要多的多，达到了 0.019 微秒。

其实 JVM 做的优化操作远不止上面这些，还有比如常量传播（Constant Propagation）、循环展开（Loop Unwinding）、循环表达式外提（Loop Expression Hoisting）、消除公共子表达式（Common Subexpression Elimination）、本块重排序（Basic Block Reordering）、范围检查消除（Range Check Elimination）等。

总结

JMH 进行基准测试的使用过程并不复杂，同为 Java 虚拟机团队开发，准确性毋容置疑。但是在进行基准测试时还是要注意自己的代码问题，如果编写的要进行测试的代码本身存在问题，那么测试的结果必定是不准的。掌握了 JMH 基准测试之后，可以尝试测试一些常用的工具或者框架的性能如何，看看哪个工具的性能最好，比如 FastJSON 真的比 GSON 在进行 JSON 转换时更 Fast 吗？Spring 的 BeanUtils 和 Apache 的 BeanUtils 哪个速度更快？

参考：

  • https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-benchmark1.html

  • http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/tip/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples/

  • 深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践（第3版）第11章 后端编译与优化

最后的话

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"未读代码，一线技术工具人的学习、生活与见闻"

一个「在看」，一段时光👇

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