JMH入门

JMH入门

什么是JMH

JMH(Java Microbenchmark Harness)是一个在OpenJDK项目中发布的，专门用来进行性能测试的框架，其精度可以达到毫秒级。通过JMH可以对多个方法的性能进行定量分析。比如，执行一个函数需要多少时间，或者当对一个算法有不同实现时，哪一个的性能最好。

使用JMH

使用Maven导入JMH的jar包

<dependencies>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.openjdk.jmh/jmh-core -->
    <dependency>
        <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
        <artifactId>jmh-core</artifactId>
        <version>1.21</version>
    </dependency>

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.openjdk.jmh/jmh-generator-annprocess -->
    <dependency>
        <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
        <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
        <version>1.21</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
</dependencies>

JMH程序

public class JMH_Test {
    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
    public static void helloJMH(){
        //冒泡排序
        int[] array = {94, 12, 34, 76, 26, 9, 0, 37, 55, 76, 37, 5, 68, 83, 90, 37, 12, 65, 76, 49};
        int temp;//用于交换数据的暂存单元
        for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--) {//将数组的最大索引视为“水面”
            //数组的最小索引视为“水底”，“气泡”从“水底”向“水面”上浮
            //因为i每减少一个，就有一个“气泡”上浮到最终位置，所以只需要对1到i之间的元素进行交换排序即可。
            for (int j = 1; j <= i; j++) {
                if (array[j - 1] > array[j]) {//如果上浮过程中发现比当前元素小的，就交换
                    temp = array[j - 1];
                    array[j - 1] = array[j];
                    array[j] = temp;

                }
            }
        }
        //System.out.println(Arrays.toString(array));

    }

    public static void main(String[] args) {
        Options opt1 = new OptionsBuilder().include(JMH_Test.class.getSimpleName())
                .forks(1).build();
        try {
            new Runner(opt1).run();
        } catch (RunnerException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

被度量的代码用@Benchmark 标注。在main()函数中，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。

执行结果

Benchmark          Mode  Cnt  Score   Error  Units
JMH_Test.helloJMH  avgt    5  0.146 ± 0.067  us/op

平均花费时间为0.146us，误差为0.067us。