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Java 基准性能测试 详解Java使用JMH进行基准性能测试

老农小江 人气:0
想了解详解Java使用JMH进行基准性能测试的相关内容吗,老农小江在本文为您仔细讲解Java 基准性能测试的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Java,基准性能测试,Java,JMH基准性能测试,下面大家一起来学习吧。

一、前言

在日常开发工作当中,开发人员可能有这些困惑:自己写的这个方法性能到底怎么样?在原接口实现方法中添加了新的业务逻辑,对整个接口的性能影响有多少?有多种实现方式(或开源类库),到底哪一种性能更好?…
当遇到类似困惑或者说问题的时候,怎么办呢?当然是测试验证,实践出真知!本文讲述的就是一个方法级别的性能测试工具——JMH。

二、JMH概述

1、什么是JMH

  JMH,即Java Microbenchmark Harness,是专门用于代码微基准测试的工具套件。何谓Micro Benchmark呢?简单的来说就是基于方法层面的基准测试,精度可以达到微秒级。其由Oracle/openjdk内部开发JIT编译器的大佬们所开发,作为java的方法级性能测试工具可以说是根正苗红了。(官方地址:http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/

2、JMH适用的典型场景

  a、优化热点方法,准确的知道某个方法的执行耗时,以及不同入参与最终实际耗时的关系,从而针对性的进行优化;
  b、寻找最佳方案,验证接口方法不同实现方式的实际吞吐量,从而确定最佳实现方式 。如:选择json转换工具时选fastjson还是gson、字符串连接使用StringBuilder方式还是直接相加;
  c、分析性能损耗,在原接口方法业务逻辑中添加新的业务代码时,对整个业务方法的性能影响。如:在原业务逻辑中,添加一个插入操作日志的操作,可以分析新加操作对整个业务方法的性能影响。
  d、分析百分比内的耗时,即测试方法多次调用时百分比区间内的耗时,如:测试调用某个方法,50%以内的调用耗时是8.2ms/op,90%以内是9.3ms/op,99.99%以内是10.2ms/op,等等。(模式为Mode.SampleTime)

3、JMH基本概念

  a、Mode :表示JMH测试中的模式,默认有5种,分别是Throughput(吞吐量)、AverageTime(平均耗时)、SampleTime(随机采样)、SingleShotTime(单次执行)、All(以上4种都来一次);
  b、Fork:表示JMH将用来测试的进程数;
  c、Warmup : 表示预热,在HotSpot中,JVM的JIT编译器会对热点代码进行编译优化, 因此为了最接近真实的情况,需要先预热测试代码,使JIT编译器完成可能需要的优化,从而令JMH最终测试结果更加准确;
  d、Iteration :表示JMH中的最小测试迭代单位,即测试次数,一般默认值是每次1s;
  e、Benchmark:用于标注JMH将进行测试的方法。(类似Junit中的@Test注解)

三、JMH的使用

1、快速跑起来

  JMH的基本使用只需2步,第1步是引入maven依赖包,第2步是根据工具框架模板编写测试类,以下通过一个简单例子进行详细说明:

例1:测试一个方法的平均耗时

第1步:引入maven依赖: (笔者使用的jmh版本为1.21)

<!-- 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>

第2步:编写测试方法:

package com.xiaojiang;

import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;
import org.openjdk.jmh.annotations.BenchmarkMode;
import org.openjdk.jmh.annotations.Mode;
import org.openjdk.jmh.annotations.OutputTimeUnit;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @ Description:jmh使用第一个例子
 * @ Author     :xiaojiang
 * @ Date       :Created in 2019-06-19
 * @ Version    :0.0.1
 */
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public class JmhDemoOne {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Options options = new OptionsBuilder()
                .include(JmhDemoOne.class.getName())
                .build();
        new Runner(options).run();
    }
    /**
     * 测试sayHello的平局耗时
     *
     * @throws Exception
     */
    @Benchmark
    public void sayHello() throws Exception{
        //TODO 业务方法 ,此处用休眠的方式模拟业务耗时10 ms
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
    }
}

代码说明:

通过以上例子可以发现,一个基本的JMH测试实现其实并不是很复杂,非常类似于用Junit做单元测试。具体说明如下:
  a、类名JmhDemoOne 上的@OutputTimeUnit、@BenchmarkMode这两个注解,表明这是一个JMH的测试类;(具体注解含义 ,以及更多注解说明请参考下文JMH常用注解详细介绍)
  b、主函数入口main方法中指定了一些基本测试参数选项;(基本就是固定写法。其实有更多相关参数方法可以添加,但这些参数笔者建议通过注解的方式在类上直接添加,这样来的更加方便)
  c、通过@Benchmark注解标注需要benchmark(基准测试)的具体方法;

直接运行测试方法,控制台输出测试结果如下:(笔者JDK版本为1.8,IDE工具为IDEA2018)

# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 1.8.0_144, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.144-b01
# VM invoker: D:\Java\jdk1.8.0_144\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.5\lib\idea_rt.jar=55987:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.5\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 5 iterations, 10 s each
# Measurement: 5 iterations, 10 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 1 thread, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Average time, time/op
# Benchmark: com.xiaojiang.JmhDemoOne.sayHello

# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:08:20
# Fork: 1 of 5
# Warmup Iteration   1: 10.716 ms/op
# Warmup Iteration   2: 10.640 ms/op
# Warmup Iteration   3: 10.737 ms/op
# Warmup Iteration   4: 10.693 ms/op
# Warmup Iteration   5: 10.723 ms/op
Iteration   1: 10.716 ms/op
Iteration   2: 10.724 ms/op
Iteration   3: 10.772 ms/op
Iteration   4: 10.758 ms/op
Iteration   5: 10.709 ms/op

# Run progress: 20.00% complete, ETA 00:06:43
# Fork: 2 of 5
# Warmup Iteration   1: 10.744 ms/op
# Warmup Iteration   2: 10.732 ms/op
# Warmup Iteration   3: 10.748 ms/op
# Warmup Iteration   4: 10.728 ms/op
# Warmup Iteration   5: 10.760 ms/op
Iteration   1: 10.701 ms/op
Iteration   2: 10.709 ms/op
Iteration   3: 10.719 ms/op
Iteration   4: 10.714 ms/op
Iteration   5: 10.703 ms/op

# Run progress: 40.00% complete, ETA 00:05:02
# Fork: 3 of 5
# Warmup Iteration   1: 10.729 ms/op
# Warmup Iteration   2: 10.731 ms/op
# Warmup Iteration   3: 10.728 ms/op
# Warmup Iteration   4: 10.700 ms/op
# Warmup Iteration   5: 10.709 ms/op
Iteration   1: 10.708 ms/op
Iteration   2: 10.701 ms/op
Iteration   3: 10.708 ms/op
Iteration   4: 10.726 ms/op
Iteration   5: 10.698 ms/op

# Run progress: 60.00% complete, ETA 00:03:21
# Fork: 4 of 5
# Warmup Iteration   1: 10.724 ms/op
# Warmup Iteration   2: 10.688 ms/op
# Warmup Iteration   3: 10.748 ms/op
# Warmup Iteration   4: 10.732 ms/op
# Warmup Iteration   5: 10.772 ms/op
Iteration   1: 10.729 ms/op
Iteration   2: 10.688 ms/op
Iteration   3: 10.705 ms/op
Iteration   4: 10.687 ms/op
Iteration   5: 10.709 ms/op

# Run progress: 80.00% complete, ETA 00:01:40
# Fork: 5 of 5
# Warmup Iteration   1: 10.688 ms/op
# Warmup Iteration   2: 10.696 ms/op
# Warmup Iteration   3: 10.692 ms/op
# Warmup Iteration   4: 10.684 ms/op
# Warmup Iteration   5: 10.683 ms/op
Iteration   1: 10.719 ms/op
Iteration   2: 10.720 ms/op
Iteration   3: 10.695 ms/op
Iteration   4: 10.710 ms/op
Iteration   5: 10.760 ms/op


Result "com.xiaojiang.JmhDemoOne.sayHello":
  10.716 ±(99.9%) 0.016 ms/op [Average]
  (min, avg, max) = (10.687, 10.716, 10.772), stdev = 0.021
  CI (99.9%): [10.700, 10.731] (assumes normal distribution)


# Run complete. Total time: 00:08:24

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
JmhDemoOne.sayHello  avgt   25  10.716 ± 0.016  ms/op

Process finished with exit code 0

测试结果说明:
整个测试结果分为3大块,测试基本参数信息、测试过程、测试结果,各行含义具体说明如下:

说明
参数信息(1-10行) 1:jmh版本
2:jvm版本信息
3:jvm程序(jdk安装路径)
4:jvm参数配置
5:预热参数:预热次数、每次持续时间
6:测试参数:测试次数、每次持续时间
7:每次测试迭代超时时间
8:每个测试进程的测试线程数
9: 测试的模式
10:测试的方法
测试过程(12-75行) 12-23:第1次fork测试 (fork可以理解为1个独立的进程)
12:测试完成进度,预计剩余需要时间
13:当前第几次fork
14-18:预热执行,每次预热执行耗时
19-23:正式测试执行,每次测试执行耗时
25-36:第2次fork测试
38-49:第3次fork测试
51-62:第4次fork测试
64-75:第5次fork测试
测试结果(78-95行) 78-81:测试结果,包括测试的方法、平均耗时[平局耗时的比例]、最大最小 耗时、测试结果数据离散度(stdev)等
84:测试总耗时
86-90:对测试结果的解释
92-93:测试结论{测试的方法、测试类型(Mode)、测试总次数(Cnt)、测试结果(Score)、误差(Error)、单位(Units)}
95:结束

 注:
  a、测试结果中的Measurement、Fork、Warmup等参数,是JMH采用了默认的配置值,实际使用中,我们可根据需要指定相关参数。
  b、运行这个测试类可以在IDEA中直接跑,也可以打成 jar 包到服务器上跑。
  c、本测试结果是直接输出在控制台,如有需要,可将测试结果输出到文件中,方法是在options中添加output方法指定测试结果输出目录,如下:

Options options = new OptionsBuilder()
        .include(JmhDemoOne.class.getName())
        .output("D:/JmhDemoOne.log")   //将测试结果输出到指定目录文件
        .build();

2、JMH常用注解详细介绍

注解 介绍
@BenchmarkMode 基准测试模式。一共有5种可选值:(其实是4种)
Mode.Throughput:吞吐量模式,即单位时间内方法的吞吐量
Mode.AverageTime:平均耗时模式,即一定测试次数内方法执行的平均耗时
Mode.SampleTime:随机采样模式,即最终结果为取样结果分布比例
Mode.SingleShotTime:单次执行模式,即只会执行一次(以上的模式通常会有预热、会迭代执行多次,这个模式可用于测试某些特定场景,如冷启动时的性能)
Mode.All:即以上模式都执行一遍

-----------------------------------
用法示例:(benchmark模式为平均耗时模式)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit 测试结果的时间单位。其值为java.util.concurrent.TimeUnit 枚举中的值,通常用的值是秒、毫秒、微妙(需要注意的是,在不同测试模式下,需要选择合适的时间单位,从而获取更精确的测试结果。)

------------------------------------
用法示例:(benchmark结果时间单位为毫秒)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@Benchmark 基准测试,方法级注解(配置在方法名上)。用于标注需要进行benchmark (基准测试)的方法

------------------------------------
用法示例:(方法需要benchmark)
@Benchmark
@Warmup 预热参数。配置预热的相关参数,参数含义是:iterations(预热次数)、time (预热时间)、timeUnit (时间单位)

------------------------------------
用法示例:(预热10次,每次20s)
@Warmup(iterations = 10, time = 20, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement 度量,即benchmark基本参数。参数含义是:iterations(测试次数)、time (每次测试时间)、timeUnit (时间单位)

------------------------------------
用法示例:(测试5次,每次30s)
@Measurement(iterations = 5, time = 30, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork 分叉,即进程数。用于配置将使用多少个进程进行测试

------------------------------------
用法示例:(使用3个进程)
@Fork(3)
@Threads 线程数。每个Fork(进程)中的线程数,一般可设为测试机器cpu核心数。

------------------------------------
用法示例:(使用4个线程)
@Threads(4)
@Param 成员参数,属性级注解。用于测试方法在不同入参情况下的性能表现。

------------------------------------
用法示例:(入参值依次为1 、10、100)
@Param({“1”, “10”, “100”})
@Setup 设置,方法级注解。用于标注benchmark前的操作,通常用于测试前初始化参数资源,如初始化数据库连接等。

------------------------------------
用法示例:(初始化方法)
@Setup
@TearDown 拆卸,方法级注解。用于标注benchmark后的操作,通常用于测试后回收资源,如关闭数据库连接等。

------------------------------------
用法示例:(回收方法)
@TearDown
@State 状态,表示一个类/方法的可用范围,其值有3个:
Scope.Thread:默认状态,每个线程分配一个独享的实例;
Scope.Benchmark:测试中的所有线程共享实例;(多线程测试情况下)
Scope.Group:同一个组的线程共享实例;

------------------------------------
用法示例:(默认值,每个线程分配一个实例)
@State(Scope.Thread)
@Group 测试组,方法级注解。适用分组测试,每组线程数不一样的场景。

------------------------------------
用法示例:(组名为“group_name”的一个组)
@Group(“group_name”)
@GroupThreads 组线程数,方法级注解。通常和@Group搭配使用

------------------------------------
用法示例:(组线程数为10)
@GroupThreads(10)
@Timeout 超时时间。每次测试迭代超时时间

------------------------------------
用法示例:(每次测试超时时间为20min)
@Timeout(time = 20, timeUnit = TimeUnit.MINUTES)

以上是使用JMH测试中常用的注解,当然JMH还有一些其它注解,如@CompilerControl、@AuxCounters 等等,这些注解通常可用于满足特定的测试场景需求,具体相关使用如有需要,可参考官方示例,官方demo比较详细,比较好理解学习。

3、更多示例

本小节笔者将通过几个小示例,展示JMH的基本使用。
例2:
测试验证字符串连接处理时,使用StringBuilder方式是否比直接相加好。

package com.xiaojiang;

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * @ Description:jmh使用第二个例子
 * @ Author     :xiaojiang
 * @ Date       :Created in 2019-06-19
 * @ Version    :0.0.1
 */
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.MILLISECONDS)
@Measurement(iterations = 10, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Thread)
public class JmhDemoTwo {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Options options = new OptionsBuilder()
                .include(JmhDemoTwo.class.getName())
                .build();
        new Runner(options).run();
    }
    /**
     * 字符串个数
     */
    @Param({"10", "100", "1000"})
    private int number;
    /**
     * 字符串直接相加方式
     */
    @Benchmark
    public void StringAddMode(){
        String str = "";
        for(int i=0;i<number;i++){
            str = str + i;
        }
    }
    /**
     * 字符串通过StringBuilder的append方式
     */
    @Benchmark
    public void StringBuilderMode(){
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for(int i=0;i<number;i++){
            sb.append(i);
        }
    }
}

测试结果:

//---省略测试过程结果----------
Benchmark                     (number)   Mode  Cnt         Score        Error  Units
JmhDemoTwo.StringAddMode            10  thrpt   50   7670608.558 ±  99068.181  ops/s
JmhDemoTwo.StringAddMode           100  thrpt   50    437133.436 ±   7738.031  ops/s
JmhDemoTwo.StringAddMode          1000  thrpt   50      4023.846 ±     62.872  ops/s
JmhDemoTwo.StringBuilderMode        10  thrpt   50  22608867.036 ± 669332.843  ops/s
JmhDemoTwo.StringBuilderMode       100  thrpt   50   1232847.661 ±  23742.088  ops/s
JmhDemoTwo.StringBuilderMode      1000  thrpt   50     98367.745 ±   1487.840  ops/s

从测试结果可以看出,在字符串连接数量分别为10、100、1000时,通过StringBuilder处理字符串的方式比直接相加的方式性能都要强一些;如,当字符窜数量为1000时,直接相加方式的方法吞吐量为4023.846 ops/s,StringBuilder的方式方法吞吐量达到 98367.745ops/s 。(当然具体测试结果值和机器配置、JVM配置有关)

例3:
测试常用序列化json库fastJson、gson、jackson的性能(均为截止2019.06最新版本)。

package com.xiaojiang;

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * @ Description:jmh使用第三个例子
 * @ Author     :xiaojiang
 * @ Date       :Created in 2019-06-19
 * @ Version    :0.0.1
 */
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)
@Warmup(iterations = 5)
@Measurement(iterations = 1)
@State(Scope.Benchmark)
@Fork(1)
public class JmhDemoThree {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Options options = new OptionsBuilder()
                .include(JmhDemoThree.class.getName())
                .build();
        new Runner(options).run();
    }
    /**
     * 序列化次数
     */
    @Param({"100", "10000", "1000000"})
    private int number;
    private Userinfo userinfo;
    private String fastjson_jsonStr;
    private String gson_jsonStr;
    private String jackson_jsonStr;
    /**
     *  fastjson bean2Json
     */
    @Benchmark
    public void fastjson_bean2Json(){
        for (int i=0;i<number;i++){
            JsonUtil.fastjson_bean2Json(userinfo);
        }
    }
    /**
     *  gson bean2Json
     */
    @Benchmark
    public void gson_bean2Json(){
        for (int i=0;i<number;i++){
            JsonUtil.gson_bean2Json(userinfo);
        }
    }
    /**
     *  jackson bean2Json
     */
    @Benchmark
    public void jackson_bean2Json(){
        for (int i=0;i<number;i++){
            JsonUtil.jackson_bean2Json(userinfo);
        }
    }
    /**
     *  fastjson json2Bean
     */
    @Benchmark
    public void fastjson_json2Bean(){
        for (int i=0;i<number;i++){
            JsonUtil.fastjson_json2Bean(fastjson_jsonStr,Userinfo.class);
        }
    }
    /**
     *  gson json2Bean
     */
    @Benchmark
    public void gson_json2Bean(){
        for (int i=0;i<number;i++){
            JsonUtil.gson_json2Bean(gson_jsonStr,Userinfo.class);
        }
    }
    /**
     *  jackson json2Bean
     */
    @Benchmark
    public void jackson_json2Bean(){
        for (int i=0;i<number;i++){
            JsonUtil.jackson_json2Bean(jackson_jsonStr,Userinfo.class);
        }
    }
    /**
     * 初始化参数
     */
    @Setup
    public void init(){
         userinfo = new Userinfo();
        userinfo.setUsername("张三");
        userinfo.setGender("男");
        userinfo.setAge(18);
        userinfo.setBirthday(new Date());
        userinfo.setCreateTime(System.currentTimeMillis());
        List<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("北京三里屯儿那条街那条巷那一号");
        list.add("上海三里屯儿那条街那条巷那一号");
        list.add("深圳三里屯儿那条街那条巷那一号");
        userinfo.setAddress(list);
        
        fastjson_jsonStr = JsonUtil.fastjson_bean2Json(userinfo);
        gson_jsonStr = JsonUtil.gson_bean2Json(userinfo);
        jackson_jsonStr = JsonUtil.jackson_bean2Json(userinfo);
    }
}

(其它相关代码后附)

测试结果:

//---省略测试过程结果----------
Benchmark                        (number)  Mode  Cnt     Score   Error  Units
JmhDemoThree.fastjson_bean2Json       100    ss          1.586          ms/op
JmhDemoThree.fastjson_bean2Json     10000    ss          3.683          ms/op
JmhDemoThree.fastjson_bean2Json   1000000    ss        500.924          ms/op
JmhDemoThree.fastjson_json2Bean       100    ss          0.978          ms/op
JmhDemoThree.fastjson_json2Bean     10000    ss          5.493          ms/op
JmhDemoThree.fastjson_json2Bean   1000000    ss        362.337          ms/op
JmhDemoThree.gson_bean2Json           100    ss          2.106          ms/op
JmhDemoThree.gson_bean2Json         10000    ss         28.693          ms/op
JmhDemoThree.gson_bean2Json       1000000    ss       1890.999          ms/op
JmhDemoThree.gson_json2Bean           100    ss          7.175          ms/op
JmhDemoThree.gson_json2Bean         10000    ss        110.298          ms/op
JmhDemoThree.gson_json2Bean       1000000    ss       7310.555          ms/op
JmhDemoThree.jackson_bean2Json        100    ss          2.111          ms/op
JmhDemoThree.jackson_bean2Json      10000    ss          8.859          ms/op
JmhDemoThree.jackson_bean2Json    1000000    ss        376.587          ms/op
JmhDemoThree.jackson_json2Bean        100    ss          1.992          ms/op
JmhDemoThree.jackson_json2Bean      10000    ss         10.723          ms/op
JmhDemoThree.jackson_json2Bean    1000000    ss        714.569          ms/op

从测试结果可以看出,不论是bean2Json还是json2Bean,fastjson的性能比gson、jackson都要好一些,当然,jackson性能也很不错(不愧是spring默认的序列化和反序列化工具),尤其是当序列化与反序列化次数较多时,fastjson优势尤其明显。当然,由于笔者用于测试的实体bean数据结构还是较为简单,在一些较为复杂的数据结构场景下,其各自的性能表现可能有所不一样。(笔者用的测试Mode是Mode.SingleShotTime,只测试一次,且由于机器等原因,所以误差可能相对较大。有兴趣的读者,可以测试一下不同测试Mode下,更复杂的数据结构场景下,各序列化/反序列化工具的性能表现)

四、小结

1、JMH官方并没有提供比较详细的使用文档(这也是笔者整理本文的重要原因),但是其提供了许多详细、较容易理解的例子,有问题的可以参考,地址为:http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/99d7b73cf1e3/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples
2、JMH中的参数配置,许多参数可以直接在main方法的options中设置,也可以通过在类上直接添加注解配置。
3、注意:跑测试的时候要直接用run的方式跑,不要用debug的方式跑,否则会出错。
4、JMH适用于方法级别的基准性能测试,并不适用于跨系统、跨服务之间的全链路测试。
5、使用JMH基准测试,虽然精度可以达到微妙级,但是测试结果依然是会存在一定误差的;由于测试机器、场景、jvm配置等不同而引起测试误差是完全可能的,只是这个误差能否在可接受的范围内。
6、最终测试结果是fork参数与每次测试迭代参数的合集,如fork值为3,iterations值为5,那最终测试次数就是 3 * 5 = 15次。

参考文章:
http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/99d7b73cf1e3/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples
http://java-performance.info/jmh/
https://www.cnblogs.com/tranquillity/p/9488572.html
https://www.xncoding.com/2018/01/07/java/jmh.html
https://blog.csdn.net/lxbjkben/article/details/79410740
http://blog.dyngr.com/blog/2016/10/29/introduction-of-jmh/
http://irfen.me/java-jmh-simple-microbenchmark/
https://www.cnblogs.com/bestzhang/p/10082119.html

附:

json工具pom依赖:

<!--fastJson-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.58</version>
</dependency>
<!--gson-->
<dependency>
    <groupId>com.google.code.gson</groupId>
    <artifactId>gson</artifactId>
    <version>2.8.5</version>
</dependency>
<!--jackson-->
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.9.9</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-core</artifactId>
    <version>2.9.9</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
    <version>2.9.9</version>
</dependency>

Userinfo.java:

package com.xiaojiang;

import java.util.Date;
import java.util.List;
/**
 * @ Description:用户信息
 * @ Author     :xiaojiang
 * @ Date       :Created in 2019-06-19
 * @ Version    :0.0.1
 */
public class Userinfo {
    private String username;    //用户名
    private String gender;      //用户性别
    private Integer age;    //用户年龄
    private Date birthday;      //用户生日
    private List<String> address;   //  用户地址
    private Long createTime;    //用户创建时间

    public String getUsername() {
        return username;
    }

    public void setUsername(String username) {
        this.username = username;
    }

    public String getGender() {
        return gender;
    }

    public void setGender(String gender) {
        this.gender = gender;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    public Date getBirthday() {
        return birthday;
    }

    public void setBirthday(Date birthday) {
        this.birthday = birthday;
    }

    public List<String> getAddress() {
        return address;
    }

    public void setAddress(List<String> address) {
        this.address = address;
    }

    public Long getCreateTime() {
        return createTime;
    }

    public void setCreateTime(Long createTime) {
        this.createTime = createTime;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Userinfo{" +
                "username='" + username + '\'' +
                ", gender='" + gender + '\'' +
                ", age=" + age +
                ", birthday=" + birthday +
                ", address=" + address +
                ", createTime=" + createTime +
                '}';
    }
}

JsonUtil.java:

package com.xiaojiang;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;

import java.io.IOException;

/**
 * @ Description:json工具类
 * @ Author     :xiaojiang
 * @ Date       :Created in 2019-06-19
 * @ Version    :0.0.1
 */
public class JsonUtil {

    private static com.google.gson.Gson gson = new com.google.gson.GsonBuilder().create();
    private static com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper jacksonMapper = new com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper();

    public static String fastjson_bean2Json(Object object){
        return com.alibaba.fastjson.JSON.toJSONString(object);
    }

    public static <T> T fastjson_json2Bean(String jsonStr, Class<T> objectClass) {
        return JSON.parseObject(jsonStr, objectClass);
    }

    public static String gson_bean2Json(Object object){
        return gson.toJson(object);
    }

    public static <T> T gson_json2Bean(String jsonStr, Class<T> objectClass){
        return gson.fromJson(jsonStr,objectClass);
    }

    public static String jackson_bean2Json(Object object) {
        try {
            return jacksonMapper.writeValueAsString(object);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    public static <T> T jackson_json2Bean(String jsonStr, Class<T> objectClass){
        try {
            return jacksonMapper.readValue(jsonStr,objectClass);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}

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