性能调优必备利器之 JMH

if 快还是 switch 快？HashMap 的初始化 size 要不要指定，指定之后性能可以提高多少？各种序列化方法哪个耗时更短？

无论出自何种原因需要进行性能评估，量化指标总是必要的。

在大部分场合，简单地回答谁快谁慢是远远不够的，如何将程序性能量化呢？

这就需要我们的主角 JMH 登场了！

JMH 简介

JMH(Java Microbenchmark Harness)是用于代码微基准测试的工具套件，主要是基于方法层面的基准测试，精度可以达到纳秒级。该工具是由 Oracle 内部实现 JIT 的大牛们编写的，他们应该比任何人都了解 JIT 以及 JVM 对于基准测试的影响。

当你定位到热点方法，希望进一步优化方法性能的时候，就可以使用 JMH 对优化的结果进行量化的分析。

JMH 比较典型的应用场景如下：

想准确地知道某个方法需要执行多长时间，以及执行时间和输入之间的相关性
对比接口不同实现在给定条件下的吞吐量
查看多少百分比的请求在多长时间内完成

下面我们以字符串拼接的两种方法为例子使用 JMH 做基准测试。

加入依赖

因为 JMH 是 JDK9 自带的，如果是 JDK9 之前的版本需要加入如下依赖（目前 JMH 的最新版本为 1.23）：

<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>

编写基准测试

接下来，创建一个 JMH 测试类，用来判断 + 和 StringBuilder.append() 两种字符串拼接哪个耗时更短，具体代码如下所示：

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations = 3, time = 1)
@Measurement(iterations = 5, time = 5)
@Threads
@Fork
@State(value = Scope.Benchmark)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public class StringConnectTest {

    @Param(value = {"10", "50", "100"})
    private int length;

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

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

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(StringConnectTest.class.getSimpleName())
                .result("result.json")
                .resultFormat(ResultFormatType.JSON).build();
        new Runner(opt).run();
    }
}

其中需要测试的方法用 @Benchmark 注解标识，这些注解的具体含义将在下面介绍。

在 main() 函数中，首先对测试用例进行配置，使用 Builder 模式配置测试，将配置参数存入 Options 对象，并使用 Options 对象构造 Runner 启动测试。

另外大家可以看下官方提供的 jmh 示例 demo：http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/tip/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples/

执行基准测试

准备工作做好了，接下来，运行代码，等待片刻，测试结果就出来了，下面对结果做下简单说明：

# JMH version: 1.23
# VM version: JDK 1.8.0_201, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.201-b09
# VM invoker: D:\Software\Java\jdk1.8.0_201\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\Software\JetBrains\IntelliJ IDEA 2019.1.3\lib\idea_rt.jar=61018:D:\Software\JetBrains\IntelliJ IDEA 2019.1.3\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 3 iterations, 1 s each
# Measurement: 5 iterations, 5 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 4 threads, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Average time, time/op
# Benchmark: com.wupx.jmh.StringConnectTest.testStringBuilderAdd
# Parameters: (length = 100)

该部分为测试的基本信息，比如使用的 Java 路径，预热代码的迭代次数，测量代码的迭代次数，使用的线程数量，测试的统计单位等。

# Warmup Iteration   1: 1083.569 ±(99.9%) 393.884 ns/op
# Warmup Iteration   2: 864.685 ±(99.9%) 174.120 ns/op
# Warmup Iteration   3: 798.310 ±(99.9%) 121.161 ns/op

该部分为每一次热身中的性能指标，预热测试不会作为最终的统计结果。预热的目的是让 JVM 对被测代码进行足够多的优化，比如，在预热后，被测代码应该得到了充分的 JIT 编译和优化。

Iteration   1: 810.667 ±(99.9%) 51.505 ns/op
Iteration   2: 807.861 ±(99.9%) 13.163 ns/op
Iteration   3: 851.421 ±(99.9%) 33.564 ns/op
Iteration   4: 805.675 ±(99.9%) 33.038 ns/op
Iteration   5: 821.020 ±(99.9%) 66.943 ns/op

Result "com.wupx.jmh.StringCon