为何要评估性能
- 实践出真知,理论要联系实习,认知的局限需要实验来验证和进步
- 学习新知识,深入框架或语言内部实现机制
- 吵架的时候有说服力,自省的时候有依据
Java中使用Benchmark工具包
OpenJDK的JHM[1]出品,benchmark工具包,通过使用Maven构建一个稳定的、可重复使用的测试包。
使用方式:
- 注解的方式(推荐)
- 命令行方式(便于集成)
引入相关依赖
在Maven文件中引入相关依赖:
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
<artifactId>jmh-core</artifactId>
<version>1.18</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
<artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
<version>1.18</version>
</dependency>
一个简单的Demo测试
首先加入需要做对比测试的类,如StreamFilterPerf.class
@State(Scope.Thread)
@Warmup(iterations = 3)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
public class FilterPerf {
private Integer[] collections = new Integer[1000 * 1000];
@Setup
public void InitCollection() {
for (int i = 0; i < collections.length; i++) {
collections[i] = i;
}
}
@Benchmark
public void measureStreamFilterOneByOne() {
Arrays.stream(collections)
.filter(i -> i % 2 == 0)
.filter(i -> i % 5 == 0)
.filter(i -> i % 3 == 0)
.toArray();
}
@Benchmark
public void measureStreamFilterOnlyOne() {
Arrays.stream(collections).filter(i -> i % 5 == 0 && i % 2 == 0 && i % 3 == 0).toArray();
}
}
注:测试中用到的注解大家先可以忽略,下面会详细的讲解。
然后,在main方法中加入需要运行的类在include方法中。
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
// 构建Benchmark Build
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(FilterPerf.class.getSimpleName())
.forks(1)
.build();
new Runner(opt).run();
}
这个简单的Demo是用于比较Java8中的Stream是否会做lambda演算[2]优化(结果是否定的), 通过使用一次Filter多个条件和多次Filter做性能对比。
如何评估测试结果
Benchmark | Mode | Cnt | Score | Units |
---|---|---|---|---|
measureStreamFilterOneByOne | avgt | 20 | 8.953 | ms/op |
measureStreamFilterOnlyOne | avgt | 20 | 3.598 | ms/op |
注解@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)启用的是完成特定任务需要花费的平均时长,单位是毫秒,不难看出性能对比结果非常明显,多次Filter在执行1百万次循环之后花费了平均时长为8毫秒左右,而只有一次Filter的方法在执行同样任务的情况下花费的时长是3毫秒左右,结果证明Java8 Stream对Lambda表达式并没有更多"显而易见"的优化。
示例详细解释
1. 创建Main函数
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(FilterPerf.class.getSimpleName()) // 指定需要执行的文件或者匹配的文件
.forks(1) // 启动1个进程来执行测试
.build();
new Runner(opt).run();
note:为何fork指定为1,原因在于JVM使用了Profile-Guided Optimization(PGO)优化策略[3],为了保证测试结果的隔离性。
2. 注解的使用
基于注解的方式非常便于理解和配置测试基准项,其中不同注解包含的意义不同,同时为了"抵抗"JVM的优化,也有对应的注解来解决[4]。
2.1 @State(Scope.Thread)
必须的一个注解,提供了三种选择:
- Benchmark,所有测试线程共享一个实例,用于测试有状态实例在多线程共享下的性能
- Group,线程组共享测试实例
- Thread(默认选项,推荐),每一个测试实例分配一个线程
2.2 @Warmup(iterations = 3)
预热次数,为了抵抗编译器优化导致的基准测试偏差。
2.3 @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
提供如下选择项:
- Throughput("thrpt", "Throughput, ops/time"), 一秒执行的次数,吞吐量
- AverageTime("avgt", "Average time, time/op"), 每次调用执行的时间
- SampleTime("sample", "Sampling time"), 随机取样,99%的调用在xxx毫秒以内,99.99%的调用在xxx毫秒以内
- SingleShotTime("ss", "Single shot invocation time"), 以上模式都是默认一次 iteration 是 1s,唯有 SingleShotTime 是只运行一次。往往同时把 warmup 次数设为0,用于测试冷启动时的性能。(ss)
- All("all", "All benchmark modes"), 以上都包含。
2.4 @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
统计时间显示格式:纳秒 * 1000 => 毫秒 * 1000 => 秒
2.5 抵抗编译器对没有返回结果的变量或者方法的优化
- 使其有返回值,方法不是void类型
- 使用Blackhole bh, 调用bh.consume
更多资源
更多官方的例子[5]
方便的Github例子[6]
我的git仓库地址[7]
Reference
-
Lambda演算:https://baike.baidu.com/item/%CE%BB%E6%BC%94%E7%AE%97/8019133?fr=aladdin ↩
-
JVM编译优化:https://www.yht7.com/news/27774 ↩
-
Benchmark注解中文解释:https://www.cnblogs.com/bestzhang/p/10082119.html ↩
-
Sample: http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/tip/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples/ ↩
-
MyGithubSite: https://github.com/Cuiyansong/java-benchmark ↩
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