[译]使用JMH进行微基准测试：不要猜，要测试！

2024-02-07 20:09:47

原文链接：http://www.cnblogs.com/Binhua-Liu/p/5617995.html

英文原文：Micro Benchmarking with JMH: Measure, don’t guess!
翻译地址：使用JMH进行微基准测试：不要猜，要测试！
原文作者：Antonio
翻译作者：Hollis
转载请注明出处。

 

很多Java开发人员都知道把一个变量声明为null有助于垃圾回收(译者注：一般而言,为null的对象都会被作为垃圾处理,所以将不用的对象显式地设为Null,有利于GC收集器判定垃圾,从而提高了GC的效率。)，也有部分人知道使用final定义一个内联方法能够提高性能。但是，我们也知道，如今，JVM在不断进化，很多你昨天认定的理论到了今天则不一定试用了。（译者注：因为jvm的不断优化，大多数时候，即时我们不把不用的变量声明为null,垃圾回收器也能很快判断出该对象是否应该被回收。jvm的不断优化之后，把变量设置为null这一举动可能并不会带来显著的性能提升）那么，我们如何能够知道我们写的代码是否高效呢？其实，我们不应该去猜测，而是动手去测试。

 

Measure, don’t guess!

就像我的朋友 Kirk Pepperdine once said说的那样 “Measure, don’t guess“. 当我们的代码出现性能问题的时候，我们总是试图做一些小的改动（很可能是随意的改动）希望能对性能有所提升。相反，我们应该建立一个稳定的性能测试环境（包括操作系统，jvm，应用服务器，数据库等），设置一些性能目标，针对这一目标不断的进行测试，直到达到你的预期。和持续测试、持续交付类似，我们也应该进行持续的性能测试。

 

无论如何,性能都是一个黑暗艺术,这不是这篇文章讨论的主要内容。我只是想关注微基准测试和向您展示如何在一个真是的用例（本文以日志记录为例）中使用JMH。

 

在日志输出中使用微基准测试

相信很多人和我一样，在使用了多个日志框架之后，肯定见过下面这些调试日志：

logger.debug("Concatenating strings " + x + y + z);

logger.debug("Using variable arguments {} {} {}", x, y, z);

if (logger.isDebugEnabled())
  logger.debug("Using the if debug enabled {} {} {}", x, y, z);

 

在一般的应用中，日志输出级别都是INFO或者WARNING。即使使用了WARNING级别，上面这几断代码都可以正常输出调试信息。但是，调试日志可以却可以影响应用的表现（性能）。为了证明这一点，我们将使用微基准测试来测试以上三种代码的性能，这里使用Java微基准测试工具(JMH)。上面的三种代码分别可以概括为：使用字符串连接、使用变量参数和使用If进行debug可用检测。

 

JMH设置

JMH是一个用于java或者其他JVM语言的，提供构建，运行和分析（按照多种基准：纳秒，微妙、毫秒、宏）的工具。通过maven archtype我们可以很快的创建一个JMH工程。

mvn archetype:generate -DinteractiveMode=false -DarchetypeGroupId=org.openjdk.jmh \
      -DarchetypeArtifactId=jmh-java-benchmark-archetype -DarchetypeVersion=1.4.1 \
      -DgroupId=org.agoncal.sample.jmh -DartifactId=logging -Dversion=1.0

 

使用该maven原型创建出来的项目结构如下：

一个包含了JMH相关依赖和maven-shade-plugin插件的pom文件

一个使用了@Benchmark注解的空的MyBenchmark文件

 

[译]使用JMH进行微基准测试：不要猜，要测试！

 

这个时候，虽然我们是什么都还没做，但是我们刚刚创建的微基准测试项目已经可以启动并运行了。使用maven命令打包就能生成一个benchmarks.jar

mvn clean install
 java -jar target/benchmarks.jar

 

当我们使用以上命令运行这个jar时，我们就可以在控制台上看到一些有趣的内容输出：JMH进入循环、预热JVM，执行@Benchmark注解的空方法，并给出每秒操作的数量。

# Run progress: 30,00% complete, ETA 00:04:41
# Fork: 4 of 10
# Warmup Iteration   1: 2207650172,188 ops/s
# Warmup Iteration   2: 2171077515,143 ops/s
# Warmup Iteration   3: 2147266359,269 ops/s
# Warmup Iteration   4: 2193541731,837 ops/s
# Warmup Iteration   5: 2195724915,070 ops/s
# Warmup Iteration   6: 2191867717,675 ops/s
# Warmup Iteration   7: 2143952349,129 ops/s
# Warmup Iteration   8: 2187759638,895 ops/s
# Warmup Iteration   9: 2171283214,772 ops/s
# Warmup Iteration  10: 2194607294,634 ops/s
# Warmup Iteration  11: 2195047447,488 ops/s
# Warmup Iteration  12: 2191714465,557 ops/s
# Warmup Iteration  13: 2229074852,390 ops/s
# Warmup Iteration  14: 2221881356,361 ops/s
# Warmup Iteration  15: 2240789717,480 ops/s
# Warmup Iteration  16: 2236822727,970 ops/s
# Warmup Iteration  17: 2228958137,977 ops/s
# Warmup Iteration  18: 2242267603,165 ops/s
# Warmup Iteration  19: 2216594798,060 ops/s
# Warmup Iteration  20: 2243117972,224 ops/s
Iteration   1: 2201097704,736 ops/s
Iteration   2: 2224068972,437 ops/s
Iteration   3: 2243832903,895 ops/s
Iteration   4: 2246595941,792 ops/s
Iteration   5: 2241703372,299 ops/s
Iteration   6: 2243852186,017 ops/s
Iteration   7: 2221541382,551 ops/s
Iteration   8: 2196835756,509 ops/s
Iteration   9: 2205740069,844 ops/s
Iteration  10: 2207837588,402 ops/s
Iteration  11: 2192906907,559 ops/s
Iteration  12: 2239234959,368 ops/s
Iteration  13: 2198998566,646 ops/s
Iteration  14: 2201966804,597 ops/s
Iteration  15: 2215531292,317 ops/s
Iteration  16: 2155095714,297 ops/s
Iteration  17: 2146037784,423 ops/s
Iteration  18: 2139622262,798 ops/s
Iteration  19: 2213499245,208 ops/s
Iteration  20: 2191108429,343 ops/s

 

向基准中添加SFL4J

前面不是说过吗，我们要测试的用例是日志记录，那么在这个项目中我将使用SFL4J和Logback，我们向pom文件中增加依赖： 

<dependency>
  <groupId>org.slf4j</groupId>
  <artifactId>slf4j-api</artifactId>
  <version>1.7.7</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>ch.qos.logback</groupId>
  <artifactId>logback-classic</artifactId>
  <version>1.0.11</version>
</dependency>

 

然后我们增加一个logback.xml配置文件，并设置日志输出级别为INFO。

<configuration>
  <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
    <encoder>
      <pattern>%highlight(%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger - %msg%n)</pattern>
    </encoder>
  </appender>

  <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
    <encoder><pattern>%msg%n</pattern></encoder>
  </appender>

  <root level="INFO">
    <appender-ref ref="CONSOLE" />
  </root>
</configuration>

 

使用maven-shade-plugin的好处是，当我们使用maven对应用进行打包的时候，所有的依赖和配置文件等都会打包到target目录下。

 

在日志中使用字符串连接

开始第一个微基准测试：在日志中使用字符串连接。这里我们将所需代码写到由@Benchmark注解标注的方法中，然后其他的事情就交给JMH。

 

这段代码中，我们创建x,y,z三个字符串变量，然后在循环中，使用字符串连接的形式将调试日志输出。代码如下： 

import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class MyBenchmark {

  private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyBenchmark.class);

  @Benchmark
  public void testConcatenatingStrings() {

    String x = "", y = "", z = "";

    for (int i = 0; i < 100; i++) {
      x += i; y += i; z += i;

      logger.debug("Concatenating strings " + x + y + z);
    }
  }
}

 

然后还是像刚刚一样，运行这个微基准测试，并查看迭代输出。

译者注：后文将统一进行对比。

 

在日志中使用变量参数

这个微基准测试中，我们使用变量参数来代替字符串连接，更改代码内容如下，然后打包执行。

@Benchmark
public void testVariableArguments() {

  String x = "", y = "", z = "";

  for (int i = 0; i < 100; i++) {
    x += i; y += i; z += i;

    logger.debug("Variable arguments {} {} {}", x, y, z);
  }
}

 

在日志中使用If判断语句

最后一个也是最重要的一个，使用日志输出时使用isDebugEnabled()进行优化

@Benchmark
public void testIfDebugEnabled() {

  String x = "", y = "", z = "";

  for (int i = 0; i < 100; i++) {
    x += i; y += i; z += i;

    if (logger.isDebugEnabled())
      logger.debug("If debug enabled {} {} {}", x, y, z);
  }
}

 

微基准测试的结果

在运行三个微基准测试之后，我们将预期结果(记住,don’t guess, measure)。每秒的操作次数越多，表示性能越好。如果我们看看下表的最后一行,我们注意到使用isDebugEnabled的性能最好，使用字符串连接最糟糕。同时也能发现，在没有使用isDebugEnabled而是使用变量参数的测试结果并不差。 综合代码的可读性（较少的boilerplate code(模块化代码，也可以理解为不重要，但是又不可缺少的代码)） 。所以我会选择使用变量参数的那种形式！

String concatenation Variable arguments if isDebugEnabled
Iteration 1 57108,635 ops/s 97921,939 ops/s 104993,368 ops/s
Iteration 2 58441,293 ops/s 98036,051 ops/s 104839,216 ops/s
Iteration 3 58231,243 ops/s 97457,222 ops/s 106601,803 ops/s
Iteration 4 58538,842 ops/s 100861,562 ops/s 104643,717 ops/s
Iteration 5 57297,787 ops/s 100405,656 ops/s 104706,503 ops/s
Iteration 6 57838,298 ops/s 98912,545 ops/s 105439,939 ops/s
Iteration 7 56645,371 ops/s 100543,188 ops/s 102893,089 ops/s
Iteration 8 56569,236 ops/s 102239,005 ops/s 104730,682 ops/s
Iteration 9 57349,754 ops/s 94482,508 ops/s 103492,227 ops/s
Iteration 10 56894,075 ops/s 101405,938 ops/s 106790,525 ops/s
Average 57491,4534 ops/s 99226,5614 ops/s 104913,1069 ops/s

 

## 结论
在过去的几十年jvm大幅进化。用十年前的设计模式优化我们的代码是不可取的。比较两段代码的好坏的唯一办法就是测量它。JMH就是一个简单高效的进行微基准测试的完美工具。当然,推理的一小部分代码只有一个步骤,因为我们通常需要分析整个应用程序的性能。因为有了HMH，让这个第一个步骤变得很容易。

这还有一些JMH的例子,它充满了有趣的想法。

 

参考资料

JMH Samples

Java Performance Tuning Guide

Using JMH for Java Microbenchmarking

Writing Java Micro Benchmarks with JMH: Juicy

【公告】版权声明

(全文完)

转载于:https://www.cnblogs.com/Binhua-Liu/p/5617995.html

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