别再写 main 方法测试了，太 Low！这才是专业 Java 测试方法！

Posted 2022-02-21 xhmj12

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作者：Richard_Yi

来源juejin.cn/post/6844903936869007368

前言

"If you cannot measure it, you cannot improve it".

在日常开发中，我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式，在不确定他们性能的时候，我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候，我们会简单的采用多次计数的方式来测量，来看这个方法的总耗时。

但是，如果熟悉JVM类加载机制的话，应该知道JVM默认的执行模式是JIT编译与解释混合执行。JVM通过热点代码统计分析，识别高频方法的调用、循环体、公共模块等，基于JIT动态编译技术，会将热点代码转换成机器码，直接交给CPU执行。

也就是说，JVM会不断的进行编译优化，这就使得很难确定重复多少次才能得到一个稳定的测试结果？所以，很多有经验的同学会在测试代码前写一段预热的逻辑。

JMH，全称 Java Microbenchmark Harness (微基准测试框架），是专门用于Java代码微基准测试的一套测试工具API，是由 OpenJDK/Oracle 官方发布的工具。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。

Java的基准测试需要注意的几个点：

• 测试前需要预热。

• 防止无用代码进入测试方法中。

• 并发测试。

• 测试结果呈现。

JMH的使用场景：

1. 定量分析某个热点函数的优化效果

2. 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变量的相关性

3. 对比一个函数的多种实现方式

DEMO 演示

这里先演示一个DEMO，让不了解JMH的同学能够快速掌握这个工具的大概用法。

1. 测试项目构建

JMH是内置Java9及之后的版本。这里是以Java8进行说明。

为了方便，这里直接介绍使用maven构建JMH测试项目的方式。

第一种是使用命令行构建，在指定目录下执行以下命令：

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

对应目录下会出现一个test项目，打开项目后我们会看到这样的项目结构。

第二种方式就是直接在现有的maven项目中添加jmh-core和jmh-generator-annprocess的依赖来集成JMH。

<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>

2. 编写性能测试

这里我以测试LinkedList 通过index 方式迭代和foreach 方式迭代的性能差距为例子，编写测试类，涉及到的注解在之后会讲解，

/**
 * @author Richard_yyf
 * @version 1.0 2019/8/27
 */




@State(Scope.Benchmark)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@Threads(Threads.MAX)
public class LinkedListIterationBenchMark 
private static final int SIZE = 10000;




    private List<String> list = new LinkedList<>();


    @Setup
    public void setUp() 
        for (int i = 0; i < SIZE; i++) 
            list.add(String.valueOf(i));
        
    




    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    public void forIndexIterate() 
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) 
            list.get(i);
            System.out.print("");
        
    




    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)
    public void forEachIterate() 
        for (String s : list) 
            System.out.print("");
        
    

3. 执行测试

运行 JMH 基准测试有两种方式，一个是生产jar文件运行，另一个是直接写main函数或者放在单元测试中执行。

生成jar文件的形式主要是针对一些比较大的测试，可能对机器性能或者真实环境模拟有一些需求，需要将测试方法写好了放在linux环境执行。具体命令如下

$ mvn clean install
$ java -jar target/benchmarks.jar

我们日常中遇到的一般是一些小测试，比如我上面写的例子，直接在IDE中跑就好了。启动方式如下：

public static void main(String[] args) throws RunnerException 
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(LinkedListIterationBenchMark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .warmupIterations(2)
                .measurementIterations(2)
            .output("E:/Benchmark.log")
                .build();




        new Runner(opt).run();
    

4. 报告结果

输出结果如下

最后的结果：

Benchmark                                      Mode  Cnt     Score   Error  Units
LinkedListIterationBenchMark.forEachIterate   thrpt    2  1192.380          ops/s
LinkedListIterationBenchMark.forIndexIterate  thrpt    2   206.866          ops/s

整个过程：

# Detecting actual CPU count: 12 detected
# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 1.8.0_131, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.131-b11
# VM invoker: C:\\Program Files\\Java\\jdk1.8.0_131\\jre\\bin\\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\\Program Files\\JetBrains\\IntelliJ IDEA 2018.2.2\\lib\\idea_rt.jar=65175:D:\\Program Files\\JetBrains\\IntelliJ IDEA 2018.2.2\\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 2 iterations, 10 s each
# Measurement: 2 iterations, 10 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 12 threads, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput, ops/time
# Benchmark: org.sample.jmh.LinkedListIterationBenchMark.forEachIterate




# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:01:20
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration   1: 1189.267 ops/s
# Warmup Iteration   2: 1197.321 ops/s
Iteration   1: 1193.062 ops/s
Iteration   2: 1191.698 ops/s








Result "org.sample.jmh.LinkedListIterationBenchMark.forEachIterate":
  1192.380 ops/s








# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 1.8.0_131, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.131-b11
# VM invoker: C:\\Program Files\\Java\\jdk1.8.0_131\\jre\\bin\\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\\Program Files\\JetBrains\\IntelliJ IDEA 2018.2.2\\lib\\idea_rt.jar=65175:D:\\Program Files\\JetBrains\\IntelliJ IDEA 2018.2.2\\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 2 iterations, 10 s each
# Measurement: 2 iterations, 10 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 12 threads, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput, ops/time
# Benchmark: org.sample.jmh.LinkedListIterationBenchMark.forIndexIterate




# Run progress: 50.00% complete, ETA 00:00:40
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration   1: 205.676 ops/s
# Warmup Iteration   2: 206.512 ops/s
Iteration   1: 206.542 ops/s
Iteration   2: 207.189 ops/s




Result "org.sample.jmh.LinkedListIterationBenchMark.forIndexIterate":
  206.866 ops/s




# Run complete. Total time: 00:01:21




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
LinkedListIterationBenchMark.forEachIterate   thrpt    2  1192.380          ops/s
LinkedListIterationBenchMark.forIndexIterate  thrpt    2   206.866          ops/s

注解介绍

下面我们来详细介绍一下相关的注解

@BenchmarkMode

微基准测试类型。JMH 提供了以下几种类型进行支持：

可以注释在方法级别，也可以注释在类级别，

@BenchmarkMode(Mode.All)
public class LinkedListIterationBenchMark 
...

@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime)
public void m() 
...

@Warmup

这个单词的意思就是预热，iterations = 3就是指预热轮数。

@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime)
@Warmup(iterations = 3)
public void m() 
...

@Measurement

正式度量计算的轮数。

• iterations 进行测试的轮次

• time 每轮进行的时长

• timeUnit时长单位

@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime)
@Measurement(iterations = 3)
public void m() 
...

@Threads

每个进程中的测试线程。

@Threads(Threads.MAX)
public class LinkedListIterationBenchMark 
...

@Fork

进行 fork 的次数。如果 fork 数是3的话，则 JMH 会 fork 出3个进程来进行测试。

@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime)
@Fork(value = 3)
public void m() 
...

@OutputTimeUnit

基准测试结果的时间类型。一般选择秒、毫秒、微秒。

@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
public class LinkedListIterationBenchMark 
...

@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。微信搜索公众号：互联网架构师，回复“2T”，获取更多精品学习资料

@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。

就比如我上面的例子中，就必须设置state。

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。

启动方法

在启动方法中，可以直接指定上述说到的一些参数，并且能将测试结果输出到指定文件中

/**
     * 仅限于IDE中运行
     * 命令行模式 则是 build 然后 java -jar 启动
     *
     * 1. 这是benchmark 启动的入口
     * 2. 这里同时还完成了JMH测试的一些配置工作
     * 3. 默认场景下，JMH会去找寻标注了@Benchmark的方法，可以通过include和exclude两个方法来完成包含以及排除的语义
     */
    public static void main(String[] args) throws RunnerException 
        Options opt = new OptionsBuilder()
                // 包含语义
                // 可以用方法名，也可以用XXX.class.getSimpleName()
                .include("Helloworld")
                // 排除语义
                .exclude("Pref")
                // 预热10轮
                .warmupIterations(10)
                // 代表正式计量测试做10轮，
                // 而每次都是先执行完预热再执行正式计量，
                // 内容都是调用标注了@Benchmark的代码。
                .measurementIterations(10)
                //  forks(3)指的是做3轮测试，
                // 因为一次测试无法有效的代表结果，
                // 所以通过3轮测试较为全面的测试，
                // 而每一轮都是先预热，再正式计量。
                .forks(3)
            .output("E:/Benchmark.log")
                .build();




        new Runner(opt).run();
    

结语

基于JMH可以对很多工具和框架进行测试，比如日志框架性能对比、BeanCopy性能对比 等，更多的example可以参考官方给出的JMH samples

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