摘要：?# 使用JMH做Java微基準測試 ???????在使用Java編程過程中，我們對于一些代碼調用的細節有多種編寫方式，但是不確定它們性能時，往往采用重復多次計數的方式來解決。但是隨著JVM不斷的進化，隨著代碼執行次數的增加，JVM會不斷的進行編譯優化，使得重復多少次才能夠得到一個穩定的測試結果變得讓人疑惑，這時候有經驗的同學 有學習Java的可以加Java大神交流群5-6-1-6-1-4-3-0-5。
使用JMH做Java微基準測試
???????在使用Java編程過程中，我們對于一些代碼調用的細節有多種編寫方式，但是不確定它們性能時，往往采用重復多次計數的方式來解決。但是隨著JVM不斷的進化，隨著代碼執行次數的增加，JVM會不斷的進行編譯優化，使得重復多少次才能夠得到一個穩定的測試結果變得讓人疑惑，這時候有經驗的同學就會在測試執行前先循環上萬次并注釋為預熱。
沒錯！這樣做確實可以獲得一個偏向正確的測試結果，但是我們試想如果每到需要斟酌性能的時候，都要根據場景寫一段預熱的邏輯嗎？當預熱完成后，需要多少次迭代來進行正式內容的測量呢？每次測試結果的輸出報告是不是都需要用System.out來輸出呢？
其實這些工作都可以交給?JMH?(the Java Microbenchmark Harness) ，它被作為Java9的一部分來發布，但是我們完全不需要等待Java9，而可以方便的使用它來簡化我們測試，它能夠照看好JVM的預熱、代碼優化，讓你的測試過程變得更加簡單。
開始
首先在項目中新增依賴，jmh-core以及jmh-generator-annprocess的依賴可以在maven倉庫中找尋最新版本。
org.openjdk.jmhjmh-core1.19org.openjdk.jmhjmh-generator-annprocess1.19
創建一個Helloworld類，里面只有一個空方法m()，標注了@Benchmark的注解，聲明這個方法為一個微基準測試方法，JMH?會在編譯期生成基準測試的代碼，并運行它。
publicclassHelloworld{@Benchmarkpublicvoidm(){? ? }}
???????接著添加一個main入口，由它來啟動測試。
publicclassHelloworldRunner{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsRunnerException{? ? ? ? Options opt =newOptionsBuilder()? ? ? ? ? ? ? ? .include("Helloworld")? ? ? ? ? ? ? ? .exclude("Pref")? ? ? ? ? ? ? ? .warmupIterations(10)? ? ? ? ? ? ? ? .measurementIterations(10)? ? ? ? ? ? ? ? .forks(3)? ? ? ? ? ? ? ? .build();newRunner(opt).run();? ? }}
簡單介紹一下這個HelloworldRunner，它是一個入口的同時還完成了?JMH?測試的配置工作。默認場景下，JMH?會找尋標注了@Benchmark類型的方法，可能會跑一些你所不需要的測試，這樣就需要通過include和exclude兩個方法來完成包含以及排除的語義。
warmupIterations(10)的意思是預熱做10輪，measurementIterations(10)代表正式計量測試做10輪，而每次都是先執行完預熱再執行正式計量，內容都是調用標注了@Benchmark的代碼。
forks(3)指的是做3輪測試，因為一次測試無法有效的代表結果，所以通過3輪測試較為全面的測試，而每一輪都是先預熱，再正式計量。
我們運行HelloworldRunner，經過一段時間，測試結果如下：
Result"com.alibaba.microbenchmark.test.Helloworld.m":? 3084697483.521 ±(99.9%) 27096926.646 ops/s [Average]? (min, avg, max) = (2951123277.601, 3084697483.521, 3121456015.904), stdev = 40557407.239? CI (99.9%): [3057600556.875, 3111794410.166](assumes normal distribution)# Run complete. Total time: 00:01:02Benchmark? ? ? Mode? Cnt? ? ? ? ? Score? ? ? ? ? Error? UnitsHelloworld.m? thrpt? 30? 3084697483.521 ± 27096926.646? ops/s
可以看到分數是30億次，但是這30億指的是什么呢？仔細觀察?Mode?一項中類型是thrpt，其實就是Throughput吞吐量，代表著每秒完成的次數。
測試類型
???????前面提到測試的類型是吞吐量，也就是一秒鐘調用完成的次數，但是如果想知道做一次需要多少時間該怎么辦？
其實 1 / 吞吐量 就是這個值
JMH?提供了以下幾種類型進行支持：
類型描述
Throughput每段時間執行的次數，一般是秒
AverageTime平均時間，每次操作的平均耗時
SampleTime在測試中，隨機進行采樣執行的時間
SingleShotTime在每次執行中計算耗時
All顧名思義，所有模式，這個在內部測試中常用
使用這些模式也非常簡單，只需要增加@BenchmarkMode注解即可，例如：
@Benchmark@BenchmarkMode({Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime})publicvoidm(){}
配置策略
JMH?支持通過@Fork注解完成配置，例如：
@Benchmark@Fork(value =1, warmups =2)@BenchmarkMode(Mode.Throughput)publicvoidinit(){}
以上注解指init()方法測試時，預熱2輪，正式計量1輪，但是如果測試方法比較多，還是建議通過Options進行配置，具體可以參考HelloworldRunner。
例子：循環的微基準測試
for循環大家平時經常使用，但是看到過一個優化策略，就是倒序遍歷，比如：for (int i = length; i > 0; i--)優于for (int i = 0; i < length; i++)，有些不解。咨詢了溫少，溫少給出的答案是i > 0優于i < length，因此倒序有優勢，那么我們將這個場景做一下基準測試。
???????首先是正向循環，次數是1百萬次迭代。
publicclassCountPerf{@Benchmark@BenchmarkMode(Mode.Throughput)publicvoidcount(){for(inti =0; i <1_000_000; i++) {? ? ? ? }? ? }}
???????接著是逆向循環，次數也是1百萬次。
publicclassCountPerf{@Benchmark@BenchmarkMode(Mode.Throughput)publicvoidcount(){for(inti =1_000_000; i >0; i--) {? ? ? ? }? ? }}
???????最后是一個測試的入口，我們采用3組，每組預熱10輪，正式計量10輪，測試類型是吞吐量。
publicclassBenchmarkRunner{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsRunnerException{? ? ? ? Options opt =newOptionsBuilder()? ? ? ? ? ? ? ? .include("Perf")? ? ? ? ? ? ? ? .exclude("Helloworld")? ? ? ? ? ? ? ? .warmupIterations(10)? ? ? ? ? ? ? ? .measurementIterations(10)? ? ? ? ? ? ? ? .forks(3)? ? ? ? ? ? ? ? .build();newRunner(opt).run();? ? }}
測試結果如下，有數據表現可以看到逆序在宏觀上是優于正序的。
Result"com.alibaba.microbenchmark.forward.CountPerf.count":? 3017436523.994 ±(99.9%) 74706077.393 ops/s [Average]? (min, avg, max) = (2586477493.002, 3017436523.994, 3090537220.013), stdev = 111816548.191? CI (99.9%): [2942730446.601, 3092142601.387](assumes normal distribution)# Run complete. Total time: 00:02:05Benchmark? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Mode? Cnt? ? ? ? ? Score? ? ? ? ? Error? Unitsc.a.m.backward.CountPerf.count? thrpt? 30? 3070589161.097 ± 30858669.885? ops/sc.a.m.forward.CountPerf.count? thrpt? 30? 3017436523.994 ± 74706077.393? ops/s
優化的Hessian2微基準測試
???????HSF默認使用Hessian2進行序列化傳輸，而Hessian2在傳輸時，每次會捎帶上類型元信息，這些在實際場景下對資源會產生一定的開銷。HSF2.2會使用優化的Hessian2進行序列化，與Hessian2的不同在于，它會基于長連接級別緩存元信息，每次只會發送數據內容，由于只發送數據內容，所以資源開銷會更少，我們對Hessian2和優化后的Hssian2做了基準測試，結果如下：
Benchmark? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Mode? Cnt? ? ? Score? ? ? Error? Units
c.a.m.h.hessian.DeserialPerf.deserial? ? ? thrpt? 60? 147255.638 ±? 1057.106? ops/s
c.a.m.h.hessian.SerialPerf.serial? ? ? ? ? thrpt? 60? 146336.439 ±? 1199.087? ops/s
c.a.m.h.optihessian.DeserialPerf.deserial? thrpt? 60? 327482.489 ±? 3366.174? ops/s
c.a.m.h.optihessian.SerialPerf.serial? ? ? thrpt? 60? 176988.488 ±? 1233.302? ops/s
???????優化后的hessian在序列化吞吐量上領先hessian2，達到每秒17W，反序列化出乎意料，超過hessian2兩倍，達到32W每秒。
