JMH初探

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

很多情况下需要做性能基准测试(benchmark)。简单的说就是，在几种类似的解决方案中，寻找效率较高的。比如对比一下thrift, protobuf, avro在对象序列化时的效率等。这种测试通常需要对被测的代码段反复执行，最后取平均值，然后横向对比几种方案。如果能有（时间、CPU、内存、IO)曲线图表输出就更加直观了。

一开始考虑用JMeter来做，但是这个框架似乎有点大，看了几次都无从下手；另外它似乎也是偏重于http的测试。于是就在想，JUnit会怎样呢？它能够在单元测试中输出耗时，假如能够添加几个注解就能反复运行测试用例，并输出平均耗时，基本上就能满足我想要的需求了。至于图表，只要有相关的数据，绑定到基于web的图表上应该不困难。

于是开始寻找，找到了JUnitProf, JUnitBenchmarks，但是这些都是2013年左右的项目。明显是那个时候红过的，根据IT发展的速度，应该现在有更好的方案。JUnitBenchmarks的作者很给力，他在Github的该项目README中不再推荐自己的项目，而是指向了openJDK的JMH类库。大致看了一下，这可能正是我想要的。搜索了一下，发现JMH的中文资料竟然没有。OK，抢占沙发，趁Maven下载的时间，写一下这篇blog介绍给大家。首先JMH有一个示例清单，这非常符合我的习惯，对直接上代码。

JMH的调用大致分为两步，通过HelloWorld示例能够看出：

注解代码：对要被测试性能的代码添加注解，说明该方法是要被测试性能的。

public class JMHSample_01_HelloWorld{
    @Benchmark
    public void wellHelloThere() {
        ...
    }
}

Main函数：main方法中通过几句代码调用JMH库。

Options opt = new OptionsBuilder()
    .include(JMHSample_01_HelloWorld.class.getSimpleName())
    .forks(1)
    .build();
new Runner(opt).run();

运行，并输出结果：。。。好吧出错了。
```
Unable to find the resource: /META-INF/BenchmarkList ...
```
查了一下，需要装一个maven的插件。估计是这种测试会产生一个清单文件。我用的SBT有插件，但意外发现intellij有jmh的插件，决定先用开发环境的。
运行，并输出结果：。。。又出错了。
```
ERROR: org.openjdk.jmh.runner.RunnerException: ERROR: Exception while trying to acquire the JMH lock (C:\Windows\/jmh.lock): Access is denied, exiting. Use -Djmh.ignoreLock=true to forcefully continue.
at org.openjdk.jmh.runner.Runner.run(Runner.java:213)
at org.openjdk.jmh.Main.main(Main.java:71)
```
应该是windows权限导致的，java无法在C:\Windows目录下创建文件。两种解决方案。一种是以管理员权限启动intellij，另一种是如错误提示所说，通过-D参数来修改java的系统属性。我选择了前者略微简单一点。

运行，并输出结果：再次运行，终于输出了结果。。。好多。

\# JMH 1.17.1 (released 6 days ago)
\# VM version: JDK 1.8.0_40, VM 25.40-b25
\# VM invoker: E:\softwareJava\jdk1.8.0_40\jre\bin\java.exe
\# VM options: -Dfile.encoding=UTF-8
\# Warmup: 20 iterations, 1 s each
\# Measurement: 20 iterations, 1 s each
\# Timeout: 10 min per iteration
\# Threads: 1 thread, will synchronize iterations
\# Benchmark mode: Throughput, ops/time
\# Benchmark: com.winning.jmh.A01HelloWorld.wellHelloThere

\# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:06:40
\# Fork: 1 of 10
\# Warmup Iteration   1: 709436692.107 ops/s
\# Warmup Iteration   2: 730569792.564 ops/s
\# Warmup Iteration   3: 765307767.186 ops/s
\# Warmup Iteration   4: 755197483.232 ops/s
\# Warmup Iteration   5: 743375192.762 ops/s
\# Warmup Iteration   6: 766260254.997 ops/s
\# Warmup Iteration   7: 753854386.673 ops/s
\# Warmup Iteration   8: 752269169.477 ops/s
\# Warmup Iteration   9: 745741320.144 ops/s
\# Warmup Iteration  10: 753065182.111 ops/s
\# Warmup Iteration  11: 719067789.805 ops/s
\# Warmup Iteration  12: 671576857.682 ops/s
\# Warmup Iteration  13: 730650256.001 ops/s
\# Warmup Iteration  14: 756427486.114 ops/s
\# Warmup Iteration  15: 759877108.151 ops/s
\# Warmup Iteration  16: 761863566.643 ops/s
\# Warmup Iteration  17: 755054270.919 ops/s
\# Warmup Iteration  18: 749058811.640 ops/s
\# Warmup Iteration  19: 743062411.243 ops/s
\# Warmup Iteration  20: 747526679.280 ops/s
Iteration   1: 764938312.290 ops/s
Iteration   2: 760933669.630 ops/s
Iteration   3: 751415314.019 ops/s
Iteration   4: 731678466.990 ops/s
Iteration   5: 763481734.734 ops/s
Iteration   6: 761011109.201 ops/s
Iteration   7: 771671553.172 ops/s
Iteration   8: 749424262.582 ops/s
Iteration   9: 753785095.633 ops/s
Iteration  10: 748055399.364 ops/s
Iteration  11: 760478846.092 ops/s
Iteration  12: 755538457.364 ops/s
Iteration  13: 750751263.882 ops/s
Iteration  14: 769403132.750 ops/s
Iteration  15: 760102157.962 ops/s
Iteration  16: 775214039.242 ops/s
Iteration  17: 769234429.528 ops/s
Iteration  18: 759485848.306 ops/s
Iteration  19: 758004384.128 ops/s
Iteration  20: 746829170.489 ops/s

\# Run progress: 10.00% complete, ETA 00:06:14
\# Fork: 2 of 10
\# Warmup Iteration   1: 740566918.202 ops/s
\# Warmup Iteration   2: 733267496.702 ops/s
\# Warmup Iteration   3: 763449000.006 ops/s
\# Warmup Iteration   4: 747310549.870 ops/s
\# Warmup Iteration   5: 737317404.262 ops/s
\# Warmup Iteration   6: 765636628.060 ops/s
\# Warmup Iteration   7: 737919014.138 ops/s
\# Warmup Iteration   8: 766681999.527 ops/s
\# Warmup Iteration   9: 748907394.274 ops/s
\# Warmup Iteration  10: 773341191.093 ops/s
\# Warmup Iteration  11: 754500470.600 ops/s
\# Warmup Iteration  12: 751918118.104 ops/s
\# Warmup Iteration  13: 749708561.840 ops/s
\# Warmup Iteration  14: 748597436.525 ops/s
\# Warmup Iteration  15: 750808407.431 ops/s
\# Warmup Iteration  16: 756318252.562 ops/s
\# Warmup Iteration  17: 766339985.210 ops/s
\# Warmup Iteration  18: 756459054.119 ops/s
\# Warmup Iteration  19: 760912823.531 ops/s
\# Warmup Iteration  20: 733081391.782 ops/s
Iteration   1: 687994474.057 ops/s
Iteration   2: 680216936.519 ops/s
Iteration   3: 676976859.971 ops/s
Iteration   4: 711058348.350 ops/s
Iteration   5: 749576863.877 ops/s
Iteration   6: 767105096.966 ops/s
Iteration   7: 757357549.917 ops/s
Iteration   8: 743672094.927 ops/s
Iteration   9: 777838591.628 ops/s
Iteration  10: 775023751.599 ops/s
Iteration  11: 765926011.941 ops/s
Iteration  12: 729926424.660 ops/s
Iteration  13: 704036243.363 ops/s
Iteration  14: 722540824.391 ops/s
Iteration  15: 707073793.157 ops/s
Iteration  16: 764841869.390 ops/s
Iteration  17: 740166820.971 ops/s
Iteration  18: 759167596.660 ops/s
Iteration  19: 766200560.462 ops/s
Iteration  20: 779163549.796 ops/s

\# Run progress: 20.00% complete, ETA 00:05:31
\# Fork: 3 of 10
\# Warmup Iteration   1: 752019413.453 ops/s
\# Warmup Iteration   2: 759851858.632 ops/s
\# Warmup Iteration   3: 774238486.661 ops/s
... ...

关于测试的数量，超时规则等方面都可以通过注解来描述。这下方便多了。有兴趣的大家可以自行深挖了。这个框架应该会和java9一起来。be happy~~ ^_^

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/157495.html原文链接：https://javaforall.cn

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