顶级Java才懂的，基准测试JMH_预热过程,逐步放量到相应的服务节点

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这样的统计方式，用在业务代码里，哪怕是APM里，并不见得有什么问题。

可惜的是，这段代码的统计结果，并不见得一定准确。举个例子来说，JVM在执行时，会对一些代码块，或者一些频繁执行的逻辑，进行JIT编译和内联优化，在得到一个稳定的测试结果之前，需要先循环上上万次，进行预热。预热前和预热后的性能差别是非常大的。

另外，评估性能，有很多的指标。如果这些指标数据，每次都要手工去算的话，那肯定是枯燥乏味且低效的。

JMH(the Java Microbenchmark Harness) 就是这样一个能够做基准测试的工具。如果你通过我们一系列的工具，定位到了热点代码，要测试它的性能数据，评估改善情况，就可以交给JMH。它的测量精度非常高，最高可达到纳秒的级别。

JMH已经在JDK 12中被包含，其他版本的需要自行引入maven，坐标如下。

org.openjdk.jmh

jmh-core

1.23

org.openjdk.jmh

jmh-generator-annprocess

1.23

provided

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下面，我们介绍一下这个工具的使用。

2. 关键注解

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JMH是一个jar包，它和单元测试框架JUnit非常的像，可以通过注解进行一些基础配置。这部分配置有很多是可以通过main方法的OptionsBuilder进行设置的。

上图是一个典型的JMH程序执行的内容。通过开启多个进程，多个线程，首先执行预热，然后执行迭代，最后汇总所有的测试数据进行分析。在执行前后，还可以根据粒度处理一些前置和后置操作。

一个简单的代码如下：

@BenchmarkMode(Mode.Throughput)

@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)

@State(Scope.Thread)

@Warmup(iterations = 3, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)

@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)

@Fork(1)

@Threads(2)

public class BenchmarkTest {

@Benchmark

public long shift() {

long t = 455565655225562L;

long a = 0;

for (int i = 0; i < 1000; i++) {

a = t >> 30;

}

return a;

}

@Benchmark

public long div() {

long t = 455565655225562L;

long a = 0;

for (int i = 0; i < 1000; i++) {

a = t / 1024 / 1024 / 1024;

}

return a;

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

Options opts = new OptionsBuilder()

.include(BenchmarkTest.class.getSimpleName())

.resultFormat(ResultFormatType.JSON)

.build();

new Runner(opts).run();

}

}

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下面，我们逐一介绍一下比较关键的注解和参数。

@Warmup

样例。

@Warmup(

iterations = 5,

time = 1,

timeUnit = TimeUnit.SECONDS)

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我们不止一次提到预热，warmup这个注解，可以用在类或者方法上，进行预热配置。可以看到，它有几个配置参数。

• timeUnit：时间的单位，默认的单位是秒。

• iterations：预热阶段的迭代数。

• time：每次预热的时间。

• batchSize：批处理大小，指定了每次操作调用几次方法。

上面的注解，意思是对代码预热总计5秒（迭代5次，每次一秒） 。预热过程的测试数据，是不记录测量结果的。

我们可以看一下它执行的效果：

Warmup: 3 iterations, 1 s each

Warmup Iteration 1: 0.281 ops/ns

Warmup Iteration 2: 0.376 ops/ns

Warmup Iteration 3: 0.483 ops/ns

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一般来说，基准测试都是针对的比较小的、执行速度相对较快的代码块。这些代码有很大的可能被编译、内联，在编码的时候保持方法的精简，对JIT也是有好的。

说到预热，就不得不提一下在分布式环境下的服务预热。在对服务节点进行发布的时候，通常也会有预热过程，逐步放量到相应的服务节点，直到服务达到最优状态。如下图所示，负载均衡负责这个放量过程，一般是根据百分比进行放量。

@Measurement

样例如下。

@Measurement(

iterations = 5,

time = 1,

timeUnit = TimeUnit.SECONDS)

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Measurement和Warmup的参数是一样的。不同于预热，它指的是真正的迭代次数。

我们能够从日志中看到这个执行过程：

Measurement: 5 iterations, 1 s each

Iteration 1: 1646.000 ns/op

Iteration 2: 1243.000 ns/op

Iteration 3: 1273.000 ns/op

Iteration 4: 1395.000 ns/op

Iteration 5: 1423.000 ns/op

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虽然经过预热之后，代码都能表现出它的最优状态，但一般和实际应用场景还是有些出入的。如果你的测试机器性能很高，或者你的测试机资源利用已经达到了极限，都会影响测试结果的数值。通常情况下，我都会在测试的时候，给机器充足的资源，保持一个稳定的环境。在分析结果的时候，也更加关注不同实现方式的性能差异，而不是测试数据本身。

@BenchmarkMode

此注解用来指定基准测试类型，对应Mode选项，用来修饰类和方法都可以。这里的value，是一个数组，可以配置多个统计维度。比如：

@BenchmarkMode({Throughput,Mode.AverageTime})。统计的就是吞吐量和平均执行时间两个指标。

所谓的模式，在JMH中，可以分为以下几种：

• Throughput： 整体吞吐量，比如QPS，单位时间内的调用量等。

• AverageTime： 平均耗时，指的是每次执行的平均时间。如果这个值很小不好辨认，可以把统计的单位时间调小一点。

• SampleTime： 随机取样。

• SingleShotTime： 如果你想要测试仅仅一次的性能，比如第一次初始化花了多长时间，就可以使用这个参数，其实和传统的main方法没有什么区别。

• All： 所有的指标，都算一遍，你可以设置成这个参数看下效果。

我们拿平均时间，看一下一个大体的执行结果：

Result “com.github.xjjdog.tuning.BenchmarkTest.shift”:

2.068 ±(99.9%) 0.038 ns/op [Average]

(min, avg, max) = (2.059, 2.068, 2.083), stdev = 0.010

CI (99.9%): [2.030, 2.106] (assumes normal distribution)

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由于我们声明的时间单位是纳秒，本次shift方法的平均响应时间就是2.068纳秒。

我们也可以看下最终的耗时时间。

Benchmark Mode Cnt Score Error Units

BenchmarkTest.div avgt 5 2.072 ± 0.053 ns/op

BenchmarkTest.shift avgt 5 2.068 ± 0.038 ns/op

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由于是平均数，这里的Error值的是误差的意思（或者波动）。

可以看到，在衡量这些指标的时候，都有一个时间维度，它就是通过**@OutputTimeUnit**注解进行配置的。

这个就比较简单了，它指明了基准测试结果的时间类型。可用于类或者方法上。一般选择秒、毫秒、微秒，纳秒那是针对的速度非常快的方法。

举个例子，@BenchmarkMode(Mode.Throughput)和@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)进行组合，代表的就是每毫秒的吞吐量。

如下面的关于吞吐量的结果，就是以毫秒计算的。

Benchmark Mode Cnt Score Error Units

BenchmarkTest.div thrpt 5 482999.685 ± 6415.832 ops/ms

BenchmarkTest.shift thrpt 5 480599.263 ± 20752.609 ops/ms

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OutputTimeUnit注解同样可以修饰类或者方法，通过更改时间级别，可以获取更加易读的结果。

@Fork

fork的值一般设置成1，表示只使用一个进程进行测试；如果这个数字大于1，表示会启用新的进程进行测试；但如果设置成0，程序依然会运行，不过这样是在用户的JVM进程上运行的，可以看下下面的提示，但不推荐这么做。

Fork: N/A, test runs in the host VM

*** WARNING: Non-forked runs may silently omit JVM options, mess up profilers, disable compiler hints, etc. ***

*** WARNING: Use non-forked runs only for debugging purposes, not for actual performance runs. ***

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那么fork到底是在进程还是线程环境里运行呢？我们追踪一下JMH的源码，发现每个fork进程是单独运行在Proccess进程里的，这样就可以做完全的环境隔离，避免交叉影响。它的输入输出流，通过Socket连接的模式，发送到我们的执行终端。

在这里分享一个小技巧。其实fork注解有一个参数叫做jvmArgsAppend，我们可以通过它传递一些JVM的参数。

@Fork(value = 3, jvmArgsAppend = {“-Xmx2048m”, “-server”, “-XX:+AggressiveOpts”})

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在平常的测试中，也可以适当增加fork数，来减少测试的误差。

@Threads

fork是面向进程的，而Threads是面向线程的。指定了这个注解以后，将会开启并行测试。

如果配置了 Threads.MAX ，则使用和处理机器核数相同的线程数。

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