Java基准测试指南-阿里云开发者社区

基准测试简介

什么是基准测试

基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。

现代软件常常都把高性能作为目标。那么，何为高性能，性能就是快，更快吗？显然，如果没有一个量化的标准，难以衡量性能的好坏。

不同的基准测试其具体内容和范围也存在很大的不同。如果是专业的性能工程师，更加熟悉的可能是类似SPEC提供的工业标准的系统级测试；而对于大多数 Java 开发者，更熟悉的则是范围相对较小、关注点更加细节的微基准测试（Micro-Benchmark）。何谓 Micro Benchmark 呢？简单地说就是在 method 层面上的 benchmark，精度可以精确到 微秒级。

何时需要微基准测试

微基准测试大多是 API 级别的性能测试。

微基准测试的适用场景：

如果开发公共类库、中间件，会被其他模块经常调用的 API。
对于性能，如响应延迟、吞吐量有严格要求的核心 API。

JMH 简介

JMH(即 Java Microbenchmark Harness)，是目前主流的微基准测试框架。JMH 是由 Hotspot JVM 团队专家开发的，除了支持完整的基准测试过程，包括预热、运行、统计和报告等，还支持 Java 和其他 JVM 语言。更重要的是，它针对 Hotspot JVM 提供了各种特性，以保证基准测试的正确性，整体准确性大大优于其他框架，并且，JMH 还提供了用近乎白盒的方式进行 Profiling 等工作的能力。

为什么需要 JMH

死码消除

所谓死码，是指注释的代码，不可达的代码块，可达但不被使用的代码等等。

常量折叠与常量传播

常量折叠(Constant folding)，是一个在编译时期简化常数的一个过程，常数在表示式中仅仅代表一个简单的数值，就像是整数 2，若是一个变数从未被修改也可作为常数，或者直接将一个变数被明确地被标注为常数，例如下面的描述：

  i = 320 * 200 * 32;

多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果储存下来，取而代之的，他们会辨识出语句的结构，并在编译时期将数值计算出来（在这个例子，结果为2,048,000），通常会在中介码（IR，intermediate representation）树中进行。

常量传播(Constant propagation)，是一个替代表示式中已知常数的过程，也是在编译时期进行，包含前述所定义，内建函数也适用于常数，以下列描述为例：

  int x = 14;
  int y = 7 - x / 2;
  return y * (28 / x + 2);

传播x变数将会变成：

  int x = 14;
  int y = 7 - 14 / 2;
  return y * (28 / 14 + 2);

持续传播，则会变成：（还可以再进一步的消除无用程式码x及y来进行最佳化）

  int x = 14;
  int y = 0;
  return 0;

常数传播在编译器中使用定义可达性（Reaching definition）分析实作，如果一个变数的所有定义可达性，都是赋予相同的数值，那么这个变数将会是一个常数，而且会被常数取代。

JMH 的注意点

测试前需要预热。
防止无用代码进入测试方法中。
测试方法要有返回值（否则会被JIT优化掉）。
使用并发测试。
测试结果呈现。

应用场景

当你已经找出了热点函数，而需要对热点函数进行进一步的优化时，就可以使用 JMH 对优化的效果进行定量的分析。
想定量地知道某个函数需要执行多长时间，以及执行时间和输入 n 的相关性。
一个函数有两种不同实现（例如 JSON 序列化/反序列化有 Jackson 和 Gson 实现），不知道哪种实现性能更好。

JMH 概念

Iteration - iteration 是 JMH 进行测试的最小单位，包含一组 invocations。
Invocation - 一次 benchmark 方法调用。
Operation - benchmark 方法中，被测量操作的执行。如果被测试的操作在 benchmark 方法中循环执行，可以使用@OperationsPerInvocation表明循环次数，使测试结果为单次 operation 的性能。
Warmup - 在实际进行 benchmark 前先进行预热。因为某个函数被调用多次之后，JIT 会对其进行编译，通过预热可以使测量结果更加接近真实情况。

JMH 快速入门

方式一：添加 maven 依赖

<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-core</artifactId>
    <version>${jmh.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
    <version>${jmh.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

<plugin>
    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
    <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
    <version>2.2</version>
    <executions>
        <execution>
            <phase>package</phase>
            <goals>
                <goal>shade</goal>
            </goals>
            <configuration>
                <finalName>${uberjar.name}</finalName>
                <transformers>
                    <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                        <mainClass>org.openjdk.jmh.Main</mainClass>
                    </transformer>
                </transformers>
                <filters>
                    <filter>
                        <artifact>*:*</artifact>
                        <excludes>
                            <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                            <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                            <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                        </excludes>
                    </filter>
                </filters>
            </configuration>
        </execution>
    </executions>
</plugin>

方式二：初始化benchmark工程（官方推荐）

$ mvn archetype:generate \
          -DinteractiveMode=false \
          -DarchetypeGroupId=org.openjdk.jmh \
          -DarchetypeArtifactId=jmh-java-benchmark-archetype \
          -DarchetypeVersion=1.25 \
          -DgroupId=org.sample \
          -DartifactId=test \
          -Dversion=1.0

测试代码

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.*;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@Warmup(iterations = 3)
@Measurement(iterations = 10, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Threads(8)
@Fork(2)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
public class StringBuilderBenchmark {

    @Benchmark
    public void testStringAdd(Blackhole bh) {
        String a = "";
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            a += i;
        }
        bh.consume(a);
    }

    @Benchmark
    public void testStringBuilderAdd(Blackhole bh) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            sb.append(i);
        }
        bh.consume(sb.toString());
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options options = new OptionsBuilder()
            .include(StringBuilderBenchmark.class.getSimpleName())
            .output("d:/Benchmark.log")
            .build();
        new Runner(options).run();
    }

}

执行 JMH

命令行

构建 benchmark

cd test/
mvn clean package

运行 benchmark

java -jar target/benchmarks.jar

执行 main 方法

执行 main 方法，耐心等待测试结果，最终会生成一个测试报告，内容大致如下；

# JMH version: 1.22
# VM version: JDK 1.8.0_181, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.181-b13
# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2019.2.3\lib\idea_rt.jar=58635:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2019.2.3\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 3 iterations, 10 s each
# Measurement: 10 iterations, 5 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 8 threads, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput, ops/time
# Benchmark: io.github.dunwu.javatech.jmh.StringBuilderBenchmark.testStringAdd

# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:05:20
# Fork: 1 of 2
# Warmup Iteration   1: 21803.050 ops/ms
# Warmup Iteration   2: 22501.860 ops/ms
# Warmup Iteration   3: 20953.944 ops/ms
Iteration   1: 21627.645 ops/ms
Iteration   2: 21215.269 ops/ms
Iteration   3: 20863.282 ops/ms
Iteration   4: 21617.715 ops/ms
Iteration   5: 21695.645 ops/ms
Iteration   6: 21886.784 ops/ms
Iteration   7: 21986.899 ops/ms
Iteration   8: 22389.540 ops/ms
Iteration   9: 22507.313 ops/ms
Iteration  10: 22124.133 ops/ms

# Run progress: 25.00% complete, ETA 00:04:02
# Fork: 2 of 2
# Warmup Iteration   1: 22262.108 ops/ms
# Warmup Iteration   2: 21567.804 ops/ms
# Warmup Iteration   3: 21787.002 ops/ms
Iteration   1: 21598.970 ops/ms
Iteration   2: 22486.133 ops/ms
Iteration   3: 22157.834 ops/ms
Iteration   4: 22321.827 ops/ms
Iteration   5: 22477.063 ops/ms
Iteration   6: 22154.760 ops/ms
Iteration   7: 21561.095 ops/ms
Iteration   8: 22194.863 ops/ms
Iteration   9: 22493.844 ops/ms
Iteration  10: 22568.078 ops/ms


Result "io.github.dunwu.javatech.jmh.StringBuilderBenchmark.testStringAdd":
  21996.435 ±(99.9%) 412.955 ops/ms [Average]
  (min, avg, max) = (20863.282, 21996.435, 22568.078), stdev = 475.560
  CI (99.9%): [21583.480, 22409.390] (assumes normal distribution)


# JMH version: 1.22
# VM version: JDK 1.8.0_181, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.181-b13
# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2019.2.3\lib\idea_rt.jar=58635:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2019.2.3\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 3 iterations, 10 s each
# Measurement: 10 iterations, 5 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 8 threads, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput, ops/time
# Benchmark: io.github.dunwu.javatech.jmh.StringBuilderBenchmark.testStringBuilderAdd

# Run progress: 50.00% complete, ETA 00:02:41
# Fork: 1 of 2
# Warmup Iteration   1: 241500.886 ops/ms
# Warmup Iteration   2: 134206.032 ops/ms
# Warmup Iteration   3: 86907.846 ops/ms
Iteration   1: 86143.339 ops/ms
Iteration   2: 74725.356 ops/ms
Iteration   3: 72316.121 ops/ms
Iteration   4: 77319.716 ops/ms
Iteration   5: 83469.256 ops/ms
Iteration   6: 87712.360 ops/ms
Iteration   7: 79421.899 ops/ms
Iteration   8: 80867.839 ops/ms
Iteration   9: 82619.163 ops/ms
Iteration  10: 87026.928 ops/ms

# Run progress: 75.00% complete, ETA 00:01:20
# Fork: 2 of 2
# Warmup Iteration   1: 228342.337 ops/ms
# Warmup Iteration   2: 124737.248 ops/ms
# Warmup Iteration   3: 82598.851 ops/ms
Iteration   1: 86877.318 ops/ms
Iteration   2: 89388.624 ops/ms
Iteration   3: 88523.558 ops/ms
Iteration   4: 87547.332 ops/ms
Iteration   5: 88376.087 ops/ms
Iteration   6: 88848.837 ops/ms
Iteration   7: 85998.124 ops/ms
Iteration   8: 86796.998 ops/ms
Iteration   9: 87994.726 ops/ms
Iteration  10: 87784.453 ops/ms


Result "io.github.dunwu.javatech.jmh.StringBuilderBenchmark.testStringBuilderAdd":
  84487.902 ±(99.9%) 4355.525 ops/ms [Average]
  (min, avg, max) = (72316.121, 84487.902, 89388.624), stdev = 5015.829
  CI (99.9%): [80132.377, 88843.427] (assumes normal distribution)


# Run complete. Total time: 00:05:23

REMEMBER: The numbers below are just data. To gain reusable insights, you need to follow up on
why the numbers are the way they are. Use profilers (see -prof, -lprof), design factorial
experiments, perform baseline and negative tests that provide experimental control, make sure
the benchmarking environment is safe on JVM/OS/HW level, ask for reviews from the domain experts.
Do not assume the numbers tell you what you want them to tell.

Benchmark                                     Mode  Cnt      Score      Error   Units
StringBuilderBenchmark.testStringAdd         thrpt   20  21996.435 ±  412.955  ops/ms
StringBuilderBenchmark.testStringBuilderAdd  thrpt   20  84487.902 ± 4355.525  ops/ms

JMH API

下面来了解一下 jmh 常用 API

@BenchmarkMode

基准测试类型。这里选择的是 Throughput 也就是吞吐量。根据源码点进去，每种类型后面都有对应的解释，比较好理解，吞吐量会得到单位时间内可以进行的操作数。

Throughput - 整体吞吐量，例如“1 秒内可以执行多少次调用”。
AverageTime - 调用的平均时间，例如“每次调用平均耗时 xxx 毫秒”。
SampleTime - 随机取样，最后输出取样结果的分布，例如“99%的调用在 xxx 毫秒以内，99.99%的调用在 xxx 毫秒以内”
SingleShotTime - 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。
All - 所有模式

@Warmup

上面我们提到了，进行基准测试前需要进行预热。一般我们前几次进行程序测试的时候都会比较慢，所以要让程序进行几轮预热，保证测试的准确性。其中的参数 iterations 也就非常好理解了，就是预热轮数。

为什么需要预热？因为 JVM 的 JIT 机制的存在，如果某个函数被调用多次之后，JVM 会尝试将其编译成为机器码从而提高执行速度。所以为了让 benchmark 的结果更加接近真实情况就需要进行预热。

@Measurement

度量，其实就是一些基本的测试参数。

iterations - 进行测试的轮次
time - 每轮进行的时长
timeUnit - 时长单位

都是一些基本的参数，可以根据具体情况调整。一般比较重的东西可以进行大量的测试，放到服务器上运行。

@Threads

每个进程中的测试线程，这个非常好理解，根据具体情况选择，一般为 cpu 乘以 2。

@Fork

进行 fork 的次数。如果 fork 数是 2 的话，则 JMH 会 fork 出两个进程来进行测试。

@OutputTimeUnit

这个比较简单了，基准测试结果的时间类型。一般选择秒、毫秒、微秒。

@Benchmark

方法级注解，表示该方法是需要进行 benchmark 的对象，用法和 JUnit 的 @Test 类似。

@Param

属性级注解，@Param 可以用来指定某项参数的多种情况。特别适合用来测试一个函数在不同的参数输入的情况下的性能。

@Setup

方法级注解，这个注解的作用就是我们需要在测试之前进行一些准备工作，比如对一些数据的初始化之类的。

@TearDown

方法级注解，这个注解的作用就是我们需要在测试之后进行一些结束工作，比如关闭线程池，数据库连接等的，主要用于资源的回收等。

@State

当使用 @Setup 参数的时候，必须在类上加这个参数，不然会提示无法运行。

State 用于声明某个类是一个“状态”，然后接受一个 Scope 参数用来表示该状态的共享范围。因为很多 benchmark 会需要一些表示状态的类，JMH 允许你把这些类以依赖注入的方式注入到 benchmark 函数里。Scope 主要分为三种。

Thread - 该状态为每个线程独享。
Group - 该状态为同一个组里面所有线程共享。
Benchmark - 该状态在所有线程间共享。

关于 State 的用法，官方的 code sample 里有比较好的例子。

参考资料

jmh 官方示例

Java基准测试指南

基准测试简介

什么是基准测试

何时需要微基准测试

JMH 简介

为什么需要 JMH

死码消除

常量折叠与常量传播

JMH 的注意点

应用场景

JMH 概念

JMH 快速入门

方式一：添加 maven 依赖

方式二：初始化benchmark工程（官方推荐）

测试代码

执行 JMH

命令行

执行 main 方法

JMH API

@BenchmarkMode

@Warmup

@Measurement

@Threads

@Fork

@OutputTimeUnit

@Benchmark

@Param

@Setup

@TearDown

@State

参考资料

Java技术进阶

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为什么需要 JMH

死码消除

常量折叠与常量传播

JMH 的注意点

应用场景

JMH 概念

JMH 快速入门

方式一：添加 maven 依赖

方式二：初始化benchmark工程（官方推荐）

测试代码

执行 JMH

命令行

执行 main 方法

JMH API

@BenchmarkMode

@Warmup

@Measurement

@Threads

@Fork

@OutputTimeUnit

@Benchmark

@Param

@Setup

@TearDown

@State

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