如何在linux上做Java基准测试工具JMH测试

简介: 如何在linux上做Java基准测试工具JMH测试

上篇我们主要介绍了Java基准测试工具JMH高级使用,在windows上,我们结合IDE很容易跑性能测试,但是如果我们在linux 上,如何方便的去跑JMH性能测试呢?

首先,如果我们要通过JMH进行基准测试的话,直接在我们的gradle文件中引入JMH的依赖即可:

dependencies {
        jmhCompile project
        jmhCompile 'org.openjdk.jmh:jmh-core:1.36'
        jmhAnnotationProcessor 'org.openjdk.jmh:jmh-generator-annprocess::1.36'
    }

然后,我们需要引入 gradle jmh 插件: jmh-gradle-plugin, 这里记住我们的gradle 版本为6.8.3,对应插件版本为0.6.8,但jmh可以升级到最高版本1.36

apply plugin: "me.champeau.jmh";
 buildscript {
    repositories {
        maven {
            url = uri("https://plugins.gradle.org/m2/")
        }
    }
    dependencies {
        classpath("me.champeau.jmh:jmh-gradle-plugin:0.6.8")
    }
}
    jmh {
        jvmArgs = ['-Dfile.encoding=UTF-8'];//为了让输出报告不至于乱码
        resultFormat="JSON";
        humanOutputFile = project.file("${project.buildDir}/reports/jmh/human.txt") // human-readable output file
        resultsFile = project.file("${project.buildDir}/reports/jmh/result.txt") // results file
    }

然后,在命令行执行:

gradle  gamioo-cache:jmh

等命令执行完成,就会生成两个报告,一个是生成的明细和结果human.txt,一个只包含结果result.txt。

Benchmark                   (type)   Mode  Cnt         Score          Error  Units
CacheBenchMark.cache         guava  thrpt    5  10068879.977 ±  6603108.991  ops/s
CacheBenchMark.cache:get     guava  thrpt    5   8968121.305 ±  6148450.420  ops/s
CacheBenchMark.cache:put     guava  thrpt    5   1100758.672 ±  1936783.318  ops/s
CacheBenchMark.cache      caffeine  thrpt    5  11674724.368 ± 11083096.255  ops/s
CacheBenchMark.cache:get  caffeine  thrpt    5   8464759.462 ±  6455055.722  ops/s
CacheBenchMark.cache:put  caffeine  thrpt    5   3209964.905 ±  4733849.104  ops/s

这样,我们就能在linux 上通过gradle 命令跑性能测试啦。

附上一些配置:

jmh {
   includes = ['some regular expression'] // include pattern (regular expression) for benchmarks to be executed
   excludes = ['some regular expression'] // exclude pattern (regular expression) for benchmarks to be executed
   iterations = 10 // Number of measurement iterations to do.
   benchmarkMode = ['thrpt','ss'] // Benchmark mode. Available modes are: [Throughput/thrpt, AverageTime/avgt, SampleTime/sample, SingleShotTime/ss, All/all]
   batchSize = 1 // Batch size: number of benchmark method calls per operation. (some benchmark modes can ignore this setting)
   fork = 2 // How many times to forks a single benchmark. Use 0 to disable forking altogether
   failOnError = false // Should JMH fail immediately if any benchmark had experienced the unrecoverable error?
   forceGC = false // Should JMH force GC between iterations?
   jvm = 'myjvm' // Custom JVM to use when forking.
   jvmArgs = ['Custom JVM args to use when forking.']
   jvmArgsAppend = ['Custom JVM args to use when forking (append these)']
   jvmArgsPrepend =[ 'Custom JVM args to use when forking (prepend these)']
   humanOutputFile = project.file("${project.buildDir}/reports/jmh/human.txt") // human-readable output file
   resultsFile = project.file("${project.buildDir}/reports/jmh/results.txt") // results file
   operationsPerInvocation = 10 // Operations per invocation.
   benchmarkParameters =  [:] // Benchmark parameters.
   profilers = [] // Use profilers to collect additional data. Supported profilers: [cl, comp, gc, stack, perf, perfnorm, perfasm, xperf, xperfasm, hs_cl, hs_comp, hs_gc, hs_rt, hs_thr, async]
   timeOnIteration = '1s' // Time to spend at each measurement iteration.
   resultFormat = 'CSV' // Result format type (one of CSV, JSON, NONE, SCSV, TEXT)
   synchronizeIterations = false // Synchronize iterations?
   threads = 4 // Number of worker threads to run with.
   threadGroups = [2,3,4] //Override thread group distribution for asymmetric benchmarks.
   jmhTimeout = '1s' // Timeout for benchmark iteration.
   timeUnit = 'ms' // Output time unit. Available time units are: [m, s, ms, us, ns].
   verbosity = 'NORMAL' // Verbosity mode. Available modes are: [SILENT, NORMAL, EXTRA]
   warmup = '1s' // Time to spend at each warmup iteration.
   warmupBatchSize = 10 // Warmup batch size: number of benchmark method calls per operation.
   warmupForks = 0 // How many warmup forks to make for a single benchmark. 0 to disable warmup forks.
   warmupIterations = 1 // Number of warmup iterations to do.
   warmupMode = 'INDI' // Warmup mode for warming up selected benchmarks. Warmup modes are: [INDI, BULK, BULK_INDI].
   warmupBenchmarks = ['.*Warmup'] // Warmup benchmarks to include in the run in addition to already selected. JMH will not measure these benchmarks, but only use them for the warmup.
   zip64 = true // Use ZIP64 format for bigger archives
   jmhVersion = '1.36' // Specifies JMH version
   includeTests = true // Allows to include test sources into generate JMH jar, i.e. use it when benchmarks depend on the test classes.
   duplicateClassesStrategy = DuplicatesStrategy.FAIL // Strategy to apply when encountring duplicate classes during creation of the fat jar (i.e. while executing jmhJar task)
}
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