Java高级开发必须掌握JMH进行性能测试优化

1. 简介

JMH（Java Microbenchmark Harness）是一种Java工具，用于构建、运行和分析用Java和其他面向JVM 的语言编写的nano/micro/milli/macro基准测试。

为什么要使用JMH？有以下几方面：

1. 准确性：JMH是专门用于代码微基准测试的工具套件。与简单的for循环或JMeter等工具相比，JMH在测试前会预热程序，并且可以通过配置进程数、线程数等参数来使程序更接近实际的运行状况，从而提供更准确的性能测试结果。

2. 针对性：JMH是基于方法层面的基准测试工具，允许开发者准确地知道某个方法的执行耗时，以及不同输入与最终实际耗时的关系。这使得开发者能够针对热点方法进行性能分析和优化。

3. 功能性：JMH支持多种测试模式，如吞吐量（Throughput）、平均耗时（AverageTime）、随机采样（SampleTime）、单次执行（SingleShotTime）等，可以满足不同场景下的性能测试需求。

4. 易用性：JMH提供了丰富的API和配置选项，使得开发者可以轻松地创建和执行基准测试。同时，JMH也支持Maven和Gradle等主流的项目管理工具，方便集成到现有的开发流程中。

注意事项：运行JMH基准测试的推荐方法是使用Maven设置依赖于应用程序的jar文件的独立项目。最好使用这种方法来确保基准测试被正确初始化并产生可靠的结果。可以从现有项目中运行基准测试，甚至可以从IDE中运行，但设置更复杂，结果更不可靠。

2. 实战案例

2.1 基于Maven构建

在命令行运行如下命令，创建一个JMH环境项目

mvn archetype:generate \ -DinteractiveMode=false \ -DarchetypeGroupId=org.openjdk.jmh \ -DarchetypeArtifactId=jmh-java-benchmark-archetype \ -DgroupId=com.pack \ -DartifactId=jhm-demo \ -Dversion=1.0

稍等片刻（需要下载相关的依赖），输出如下成功创建

接下来将项目导入的eclipse 中，导入后默认使用的jmh包是1.0版本，这里我改成最新版本1.37。

<jmh.version>1.37</jmh.version> <dependency> <groupId>org.openjdk.jmh</groupId> <artifactId>jmh-core</artifactId> <version>${jmh.version}</version> </dependency>

修改依赖版本。

建立基准

生成项目后，可以使用以下Maven命令进行构建:

mvn clean verify

稍等片刻后，输出如下构建成功

生成的Jar包在target目录下

运行基准测试

构建完成后，将获得自包含的可执行JAR，其中包含基准测试以及所有必要的JMH基础架构代码，通过如下命令运行

java -jar target/benchmarks.jar

执行结果如下

以上是基于maven打成jar包进行测试，这也是官方推荐也是最准的测试方式。

2.2 直接通过Main运行

每次通过打成jar包的方式运行比较的麻烦，可以通过项目中main函数的方式直接运行：

@Benchmark public void testMethod() { // 你的测试代码 } public static void main(String[] args) throws Exception { Options options = new OptionsBuilder() // 你要测试的类 .include(MyBenchmark.class.getSimpleName()) // 启动几个进程 .forks(1) .build() ; new Runner(options).run() ; }

通过该种方式也可以，但是测试的准确性没有打成jar的方式准确。

以上是通过JMH基准测试的方式。接下来对JMH其它的配置及测试进行更多的介绍。

2.3 核心注解

// 预热1s钟，预热5次 @Warmup(iterations = 10, time = 1) // 启动多少个进程 @Fork(value = 1, jvmArgsAppend = {"-Xms512m", "-Xmx512m"}) // 指定显示结果（枚举值） @BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 指定显示结果单位（枚举值） @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS) // 变量共享范围(整个测试过程中共享还是在单个线程中共享) @State(Scope.Benchmark) public class MyBenchmark { // TODO }

@Warmup(iterations = 10, time = 1)：预热1s钟，预热5次；该注解也可以放到方法上只对当前方法生效。
@Fork(value = 1, jvmArgsAppend = {"-Xms512m", "-Xmx512m"})：启动多少个进程
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)：指定显示结果（枚举值）@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)：指定显示结果单位（枚举值）
@State(Scope.Benchmark)：变量共享范围(整个测试过程中共享还是在单个线程中共享)

通过上面的配置，默认生成的测试方法如下

根据实际情况，通过注解调整不同的参数配置调整。通过上面的配置，明细在运行速度上比默认的快了很多。

2.4 死代码问题

先来对比2个测试，如下测试方法​​​​​​​

// 返回结果（有使用i这个变量） @Benchmark public int testMethodReturnResult() { int i = 0; i++ ; return i ; } // 没有返回结果（似乎没有任何意义） @Benchmark public void testMethodNoReturn() { int i = 0; i++ ; }

最终测试结果如下

非常明显，没有返回结果的运行效率远高于有返回结果的方法。这是由于JIT会优化掉这里没有返回结果中的i相关的操作，认为没有任何意义。这也就是死代码。

2.5 黑洞消费值

上面测试方法是只有一个变量i直接返回即可，如果这里有多个值情况则可以通过黑洞（Blackhole）进行消费。​​​​​​​

@Benchmark public void testMethodMultiVariable(Blackhole hole) { int i = 0; i++ ; int j = 0 ; j++ ; hole.consume(i) ; hole.consume(j) ; }

通过Blackhole就解决了多个变量问题。

2.5 注解@Setup

该注解会在每个基准测试方法执行前执行。​​​​​​​

@Setup public void init() { System.out.println("测试前的准备...") ; }

运行结果

每对一个方法进行测试前都会执行@Setup注解的方法。

2.6 日期格式化测试​​​​​​​

@Benchmark public void testSimpleDateFormat(Blackhole hole) { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss") ; String ret = sdf.format(new Date()) ; hole.consume(ret) ; } @Benchmark public void testDateTimeFormatter(Blackhole hole) { String ret = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) ; hole.consume(ret) ; }

这里测试SimpleDateFormat，LocalDateTime日期格式化的性能，测试结果：

明细高于SimpleDateFormat。

2.7 Map集合遍历测试

测试代码​​​​​​​

private List<UserDTO> datas = new ArrayList<>() ; @Setup public void init() { // System.out.println("测试前的准备...") ; for (int i = 0;i < 100_000; i++) { datas.add(new UserDTO(i + 0L, "姓名 - " + i)) ; } } @Benchmark public void testStream(Blackhole hole) { List<User> ret = datas.stream().map(dto -> new User(dto.id, dto.name)).collect(Collectors.toList()) ; hole.consume(ret) ; } @Benchmark public void testParallelStream(Blackhole hole) // 多线程并行流处理 List<User> ret = datas.parallelStream().map(dto -> new User(dto.id, dto.name)).collect(Collectors.toList()) ; hole.consume(ret) ; }

测试结果

2.8 整合SpringBoot测试​​​​​​​

private PersonService ps ; private ConfigurableApplicationContext context ; @Setup public void init() { context = SpringApplication.run(SpringbootDbApplication.class) ; ps = context.getBean(PersonService.class) ; } @Benchmark public void testSave() { Person person = new Person() ; int num = new Random().nextInt(100) ; person.setAge(num) ; person.setName("姓名 - " + num) ; this.ps.save(new Person(77, "嘿嘿")) ; } @Benchmark public void testQuery(Blackhole hole) { Person p = this.ps.findById(30) ; hole.consume(p) ; } @TearDown public void down() { this.context.close() ; }

注意：端口要设置为随机值，否则在有多个测试方法时会报错。测试结果

以上是本篇文章的全部内容，如对你有帮助就请作者吃个棒棒糖🍭。

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