原创 吴就业 108 0 2020-05-26
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作者:吴就业
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来源:吴就业的网络日记
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本篇文章写于2020年05月26日,从公众号|掘金|CSDN手工同步过来(博客搬家),本篇为原创文章。
JMH
即Java Microbenchmark Harness
,是Java
用来做基准测试的一个工具,该工具由OpenJDK
提供并维护,测试结果可信度高。
基准测试Benchmark
是测量、评估软件性能指标的一种测试,对某个特定目标场景的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。
创建一个基准测试项目,在项目中引入JMH
的jar
包,目前JMH
的最新版本为1.23
。以maven
为例,依赖配置如下。
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
<artifactId>jmh-core</artifactId>
<version>1.23</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
<artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
<version>1.23</version>
</dependency>
</dependencies>
另外,我们也可以直接用在需要进行基准测试的项目中,以单元测试方式使用。
在运行时,注解配置被用于解析生成BenchmarkListEntry
配置类实例。
一个方法对应一个@Benchmark
注解,一个@Benchmark
注解对应一个基准测试方法。
注释在类上的注解,或者注释在类的字段上的注解,则是类中所有基准测试方法共用的配置。
声明一个public
方法为基准测试方法。
public class JsonBenchmark {
@Benchmark
@Test // 因为这是一个单元测试类,所以多了一个@Test注解,可以忽略
public void testGson() {
new GsonParser().fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
}
通过JMH
我们可以轻松的测试出某个接口的吞吐量、平均执行时间等指标的数据。
假设我想测试testGson
方法的平均耗时,那么可以使用@BenchmarkMode
注解指定测试维度为Mode.AverageTime
。
public class JsonBenchmark {
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 指定mode为Mode.AverageTime
@Benchmark
@Test // 因为这是一个单元测试类,所以多了一个@Test注解,可以忽略
public void testGson() {
new GsonParser().fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
}
假设我想测量testGson
方法五次,那么可以使用@Measurement
注解。
public class JsonBenchmark {
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 指定mode为Mode.AverageTime
@Benchmark
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Test // 因为这是一个单元测试类,所以多了一个@Test注解,可以忽略
public void testGson() {
new GsonParser().fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
}
@Measurement
注解有三个配置项:
* iterations
:测量次数;
* time与timeUnit
:每次测量的持续时间,timeUnit
指定时间单位,本例中:每次测量持续1秒,1秒内执行的testGson
方法的次数是不固定的,由方法执行耗时和time决定。
为了数据准确,我们可能需要让testGson
方法做下热身运动。如在方法中创建GsonParser
对象,预热可以避免首次创建GsonParser
时因多了类加载的耗时而导致测试结果不准备的情况。jvm
使用JIT
即时编译器,一定的预热次数可让JIT
对testGson
方法的调用链路完成编译,去掉解释执行对测试结果的影响。
@Warmup
注解用于配置预热参数。
public class JsonBenchmark {
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 指定mode为Mode.AverageTime
@Benchmark
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Test // 因为这是一个单元测试类,所以多了一个@Test注解,可以忽略
public void testGson() {
new GsonParser().fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
}
@Warmup
注解有三个配置项:
* iterations
:预热次数;
* time与timeUnit
:每次预热的持续时间,timeUnit
指定时间单位。
假设@Measurement指定iterations为100,time为10s,则: 每个线程实际执行基准测试方法的次数等于time除以基准测试方法单次执行的耗时,假设基准测试方法执行耗时为1s,那么一次测量最多只执行10(time为10s / 方法执行耗时1s)次基准测试方法,而iterations为100指的是测试100次(不是执行100次基准测试方法)。
OutputTimeUnit
注解用于指定输出的方法执行耗时的单位。如果方法执行耗时为秒级别,为了便于
观察结果,我们可以使用@OutputTimeUnit
指定输出的耗时时间单位为秒;如果方法执行耗时为毫秒级别,为了便于观察结果,我们可以使用@OutputTimeUnit
指定输出的耗时时间单位为毫秒,否则使用默认的秒做单位,会输出10
的负几次方这样的数字,不太直观。
public class JsonBenchmark {
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 指定mode为Mode.AverageTime
@Benchmark
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS) // 指定输出的耗时时长的单位
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Test // 因为这是一个单元测试类,所以多了一个@Test注解,可以忽略
public void testGson() {
new GsonParser().fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
}
@Fork
用于指定fork
出多少个子进程来执行同一基准测试方法。假设我们不需要多个进程,那么
可以使用@Fork
指定为进程数为1。
public class JsonBenchmark {
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 指定mode为Mode.AverageTime
@Benchmark
@Fork(1)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS) // 指定输出的耗时时长的单位
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Test // 因为这是一个单元测试类,所以多了一个@Test注解,可以忽略
public void testGson() {
new GsonParser().fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
}
@Threads
注解用于指定使用多少个线程来执行基准测试方法,如果使用@Threads
指定线程数为2
,那么每次测量都会创建两个线程来执行基准测试方法。
public class JsonBenchmark {
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 指定mode为Mode.AverageTime
@Benchmark
@Fork(1)
@Threads(2)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS) // 指定输出的耗时时长的单位
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Test // 因为这是一个单元测试类,所以多了一个@Test注解,可以忽略
public void testGson() {
new GsonParser().fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
}
如果@Measurement注解指定time为1s,基准测试方法的执行耗时为1s,那么如果只使用单个线程,一次测量只会执行一次基准测试方法,如果使用10个线程,一次测量就能执行10次基准测试方法。
假设我们需要在JsonBenchmark
类中创建两个基准测试方法,一个是testGson
,另一个是testJackson
,用于对比Gson
与Jackson
这两个框架解析json
的性能。那么我们可以将除@Benchmark
注解外的其它注解都声明到类上,让两个基准测试方法都使用同样的配置。
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Fork(1)
@Threads(2)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
public class JsonBenchmark {
@Benchmark
@Test
public void testGson() {
new GsonParser().fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
@Benchmark
@Test
public void testJackson() {
new JacksonParser().fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
}
如果不想每执行一次方法都创建一个GsonParser
或JacksonParser
实例,我们可以将GsonParser
与JacksonParser
对象声明为JsonBenchmark
的字段。(GsonParser
与JacksonParser
是笔者封装的工具类,配合设计模式使用,为项目提供随时切换解析框架的功能)。
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Fork(1)
@Threads(2)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class JsonBenchmark {
private GsonParser gsonParser = new GsonParser();
private JacksonParser jacksonParser = new JacksonParser();
@Benchmark
@Test
public void testGson() {
gsonParser.fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
@Benchmark
@Test
public void testJackson() {
jacksonParser.fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
}
还需要使用@State
注解指定字段的共享域。在本例中,我们使用@Threads
注解声明创建两个线程来执行基准测试方法,假设我们配置@State(Scope.Thread)
,那么在不同线程中,gsonParser
、jacksonParser
这两个字段都是不同的实例。
以testGson
方法为例,我们可以认为JMH
会为每个线程克隆出一个gsonParser
对象。如果在testGson
方法中打印gsonParser
对象的hashCode
,你会发现,相同线程打印的结果相同,不同线程打印的结果不同。例如:
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Fork(1)
@Threads(2)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class JsonBenchmark {
private GsonParser gsonParser = new GsonParser();
private JacksonParser jacksonParser = new JacksonParser();
@Benchmark
@Test
public void testGson() {
System.out.println("current Thread:" + Thread.currentThread().getName() + "==>" + gsonParser.hashCode());
gsonParser.fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
@Benchmark
@Test
public void testJackson() {
jacksonParser.fromJson("{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}", JsonTestModel.class);
}
}
执行testGson
方法输出的结果如下:
current Thread:com.msyc.common.JsonBenchmark.testGson-jmh-worker-1==>2063684770
current Thread:com.msyc.common.JsonBenchmark.testGson-jmh-worker-2==>1629232880
current Thread:com.msyc.common.JsonBenchmark.testGson-jmh-worker-1==>2063684770
current Thread:com.msyc.common.JsonBenchmark.testGson-jmh-worker-2==>1629232880
current Thread:com.msyc.common.JsonBenchmark.testGson-jmh-worker-1==>2063684770
current Thread:com.msyc.common.JsonBenchmark.testGson-jmh-worker-2==>1629232880
current Thread:com.msyc.common.JsonBenchmark.testGson-jmh-worker-1==>2063684770
current Thread:com.msyc.common.JsonBenchmark.testGson-jmh-worker-2==>1629232880
......
使用@Param
注解可指定基准方法执行参数,@Param
注解只能指定String
类型的值,可以是一个数组,参数值将在运行期间按给定顺序遍历。假设@Param
注解指定了多个参数值,那么JMH
会为每个参数值进行一次测量。
例如,我们想测试不同复杂度的json
字符串使用Gson
框架与使用Jackson
框架解析的性能对比,代码如下。
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Fork(1)
@Threads(2)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Thread)
public class JsonBenchmark {
private GsonParser gsonParser = new GsonParser();
private JacksonParser jacksonParser = new JacksonParser();
// 指定参数有三个值
@Param(value =
{"{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 13:00:00\",\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}",
"{\"startDate\":\"2020-04-01 16:00:00\",\"endDate\":\"2020-05-20 14:00:00\"}",
"{\"flag\":true,\"threads\":5,\"shardingIndex\":0}"})
private String jsonStr;
@Benchmark
@Test
public void testGson() {
gsonParser.fromJson(jsonStr, JsonTestModel.class);
}
@Benchmark
@Test
public void testJackson() {
jacksonParser.fromJson(jsonStr, JsonTestModel.class);
}
}
测试结果如下:
Benchmark (jsonStr) Mode Cnt Score Error Units
JsonBenchmark.testGson {"startDate":"2020-04-01 16:00:00","endDate":"2020-05-20 13:00:00","flag":true,"threads":5,"shardingIndex":0} avgt 5 12180.763 ± 2481.973 ns/op
JsonBenchmark.testGson {"startDate":"2020-04-01 16:00:00","endDate":"2020-05-20 14:00:00"} avgt 5 8154.709 ± 3393.881 ns/op
JsonBenchmark.testGson {"flag":true,"threads":5,"shardingIndex":0} avgt 5 9994.171 ± 5737.958 ns/op
JsonBenchmark.testJackson {"startDate":"2020-04-01 16:00:00","endDate":"2020-05-20 13:00:00","flag":true,"threads":5,"shardingIndex":0} avgt 5 15663.060 ± 9042.672 ns/op
JsonBenchmark.testJackson {"startDate":"2020-04-01 16:00:00","endDate":"2020-05-20 14:00:00"} avgt 5 13776.828 ± 11006.412 ns/op
JsonBenchmark.testJackson {"flag":true,"threads":5,"shardingIndex":0} avgt 5 9824.283 ± 311.555 ns/op
使用注解与不使用注解其实都是一样,只不过使用注解更加方便。在运行时,注解配置被用于解析生成BenchmarkListEntry
配置类实例,而在代码中使用Options
配置也是被解析成一个个BenchmarkListEntry
配置类实例(每个方法对应一个)。
非注解方式我们可以使用OptionsBuilder
构造一个Options
,例如,非注解方式实现上面的例子。
public class BenchmarkTest{
@Test
public void test() throws RunnerException {
Options options = new OptionsBuilder()
.include(JsonBenchmark.class.getSimpleName())
.exclude("testJackson")
.forks(1)
.threads(2)
.timeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
.warmupIterations(5)
.warmupTime(TimeValue.seconds(1))
.measurementIterations(5)
.measurementTime(TimeValue.seconds(1))
.mode(Mode.AverageTime)
.build();
new Runner(options).run();
}
}
include
:导入一个基准测试类。调用方法传递的是类的简单名称,不含包名。exclude
:排除哪些方法。默认JMH
会为include
导入的类的每个public
方法都生成一个BenchmarkListEntry
配置类实例,也就是把每个public
方法都当成是基准测试方法,这时我们就可以使用exclude
排除不需要参与基准测试的方法。例如本例中使用exclude
排除了testJackson
方法。对于大型的测试,需要测试时间比较久、线程比较多的情况,我们可以将写好的基准测试项目打包成jar
包丢到linux
服务器上执行。对于吞吐量基准测试,建议放到服务器上执行,其结果会更准确一些,硬件、系统贴近线上环境、也不受本机开启的应用数、硬件配置等因素影响。
java -jar my-benchmarks.jar
对于一般的方法执行耗时测试,我们不需要把测试放到服务器上执行,例如测试对比几个json
解析框架的性能。
在idea
中,我们可以编写一个单元测试方法,在单元测试方法中创建一个org.openjdk.jmh.runner.Runner
,调用Runner
的run
方法执行基准测试。但JMH
不会去扫描包,不会执行每个基准测试方法,这需要我们通过配置项来告知JMH
需要执行哪些基准测试方法。
public class BenchmarkTest{
@Test
public void test() throws RunnerException {
Options options = null; // 创建Options
new Runner(options).run();
}
}
完整例子如下:
public class BenchmarkTest{
@Test
public void test() throws RunnerException {
Options options = new OptionsBuilder()
.include(JsonBenchmark.class.getSimpleName())
// .output("/tmp/json_benchmark.log")
.build();
new Runner(options).run();
}
}
Options
在前面已经介绍过了,由于本例中JsonBenchmark
这个类已经使用了注解,因此Options
只需要配置需要执行基准测试的类。如果需要执行多个基准测试类,include
方法可以多次调用。
如果需要将测试结果输出到文件,可调用output
方法配置文件路径,不配置则输出到控制台。
插件源码地址:https://github.com/artyushov/idea-jmh-plugin
。
安装:在IDEA
中搜索JMH Plugin
,安装后重启即可使用。
Benchmark
方法在方法名称所在行,IDEA
会有一个▶️
执行符号,右键点击运行即可。如果写的是单元测试方法,
IDEA
会提示你选择执行单元测试还是基准测试。
Benchmark
方法在类名所在行,IDEA
会有一个▶️
执行符号,右键点击运行,该类下的所有被@Benchmark
注解注释的方法都会执行。如果写的是单元测试方法,IDEA
会提示你选择执行单元测试还是基准测试。
官方的demo
:
http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/tip/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples/
翻译的demo
:
https://github.com/Childe-Chen/goodGoodStudy/tree/master/src/main/java/com/cxd/benchmark
声明:公众号、CSDN、掘金的曾用名:“Java艺术”,因此您可能看到一些早期的文章的图片有“Java艺术”的水印。
作为开发者,只有足够了解容器技术,才能做好技术选型,以及开发部署在Kubernetes容器服务之上的应用应该要注意哪些问题。如果运维不了解代码,开发也不了解Kubernetes,谁能解决将服务迁移到Kubernetes上遇到的各种问题呢?
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