Java JMH 基准测试 使用小结

在学习完 Java 的单元测试后,趁热打铁,作为有追求的程序开发人员,不顺便再学个基准测试、性能测试吗?

必须安排!

在 Java 的依赖库中,有个大名鼎鼎的 JMH(Java Microbenchmark Harness),是由 Java虚拟机团队开发的 Java 基准测试工具。

在 JMH 中,正如 单元测试框架 JUnit 一样,我们也可以通过大量的注解来进行一定的配置,一个典型的 JMH 程序执行如下图所示[2]:

也即,通过开启多个进程,多个线程,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,这就是 JMH 的执行流程,听起来是不是不难理解。

1.示例

学习新技能通常先通过一个 case 来帮准我们怎么用,有什么结果,这里我们通过改写官方的一个 sample 来看看。

java 复制代码
package org.example;

import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;
import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement;
import org.openjdk.jmh.annotations.Warmup;
import org.openjdk.jmh.results.format.ResultFormatType;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Warmup(iterations = 1, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 2, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
public class HelloWorldBenchmark {
    private static int num = 0;
    @Benchmark
    public void helloWorld() {
        ++num;
    }


    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(HelloWorldBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .result("helloWorld.json")
                .resultFormat(ResultFormatType.JSON)
                .build();

        new Runner(opt).run();
    }
}

示例很简单,就是简单对 static 变量做自增,最后将结果输出到 json 文件中,下面是运行结果:

bash 复制代码
# JMH version: 1.23
# VM version: JDK 21, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 21+35-LTS-2513
# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk-21\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\chromedownload\ideaIC-2023.2.3.win\lib\idea_rt.jar=55507:D:\chromedownload\ideaIC-2023.2.3.win\bin -Dfile.encoding=UTF-8 -Dsun.stdout.encoding=UTF-8 -Dsun.stderr.encoding=UTF-8
# Warmup: 1 iterations, 1 s each
# Measurement: 2 iterations, 1 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 1 thread, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput, ops/time
# Benchmark: org.example.HelloWorldBenchmark.helloWorld

# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:00:03
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration   1: 1659899825.872 ops/s
Iteration   1: 1646745186.884 ops/s
Iteration   2: 1681125023.980 ops/s


Result "org.example.HelloWorldBenchmark.helloWorld":
  1663935105.432 ops/s


# Run complete. Total time: 00:00:03

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
HelloWorldBenchmark.helloWorld  thrpt    2  1663935105.432          ops/s

Benchmark result is saved to helloWorld.json

通过简单的设置,我们在基准测试中可以看到多次测试的每秒吞吐量,最后结果输出到 helloWorldjson 文件:

css 复制代码
[    {        "jmhVersion" : "1.23",        "benchmark" : "org.example.HelloWorldBenchmark.helloWorld",        "mode" : "thrpt",        "threads" : 1,        "forks" : 1,        "jvm" : "C:\Program Files\Java\jdk-21\bin\java.exe",        "jvmArgs" : [            "-javaagent:D:\chromedownload\ideaIC-2023.2.3.win\lib\idea_rt.jar=55507:D:\chromedownload\ideaIC-2023.2.3.win\bin",            "-Dfile.encoding=UTF-8",            "-Dsun.stdout.encoding=UTF-8",            "-Dsun.stderr.encoding=UTF-8"        ],
        "jdkVersion" : "21",
        "vmName" : "Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM",
        "vmVersion" : "21+35-LTS-2513",
        "warmupIterations" : 1,
        "warmupTime" : "1 s",
        "warmupBatchSize" : 1,
        "measurementIterations" : 2,
        "measurementTime" : "1 s",
        "measurementBatchSize" : 1,
        "primaryMetric" : {
            "score" : 1.6639351054317546E9,
            "scoreError" : "NaN",
            "scoreConfidence" : [
                "NaN",
                "NaN"
            ],
            "scorePercentiles" : {
                "0.0" : 1.6467451868835843E9,
                "50.0" : 1.6639351054317546E9,
                "90.0" : 1.6811250239799252E9,
                "95.0" : 1.6811250239799252E9,
                "99.0" : 1.6811250239799252E9,
                "99.9" : 1.6811250239799252E9,
                "99.99" : 1.6811250239799252E9,
                "99.999" : 1.6811250239799252E9,
                "99.9999" : 1.6811250239799252E9,
                "100.0" : 1.6811250239799252E9
            },
            "scoreUnit" : "ops/s",
            "rawData" : [
                [
                    1.6467451868835843E9,
                    1.6811250239799252E9
                ]
            ]
        },
        "secondaryMetrics" : {
        }
    }
]

看完怎么用,接下来看看在项目中注意的点和值得注意的参数注解。

2.JMH的使用

引入依赖

由于这不是标准库有的依赖,所以这里我们依然用 Maven 管理依赖,在我们构建的 Maven 项目中的 pom.xml 添加下列依赖:

xml 复制代码
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
        <artifactId>jmh-core</artifactId>
        <version>1.23</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
        <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
        <version>1.23</version>
    </dependency>

接下来看看代码应用。

代码示例基于参考编写[2]:

java 复制代码
package org.example;

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.results.format.ResultFormatType;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@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 MyBenchmarkTest {
    @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 = Long.MAX_VALUE;
        long a = 0;
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            a = t / 1024 / 1024 / 1024;
        }

        return a;
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opts = new OptionsBuilder()
                .include(MyBenchmarkTest.class.getSimpleName())
                .result("MyBenchmarkTest.json")
                .resultFormat(ResultFormatType.JSON)
                .build();

        new Runner(opts).run();
    }
}

在示例中,其实我们的目的就是测试 移位和整除 两个方法的性能,看看每秒的吞吐量如何,最后将结果汇总在 MyBenchmarkTest.json 文件中,当然运行测试,我们也可以在控制台得到相应输出。

注解

在上面的 demo 中,我们在类上加了很多注解,注解的作用又是啥呢?

@BenchmarkMode

该注解用来指定基准测试类型,对应 Mode 选项,修饰类和方法,这里我们修饰类,注解的 value 是 Mode[] 类型,我们这里填入的是 Throughput ,表示整体吞吐量,即单位时间内的调用量,查看 Mode 源码就可以发现,其实总的类型有以下:

  • Throughput:

  • 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。

从 控制台的结果可以看看相关输出:

bash 复制代码
Benchmark               Mode  Cnt       Score      Error   Units
MyBenchmarkTest.div    thrpt    5  500758.115 ± 3350.796  ops/ms
MyBenchmarkTest.shift  thrpt    5  500045.811 ± 1609.779  ops/ms

如果填入 Mode.All 看看结果输出:

bash 复制代码
Benchmark                              Mode     Cnt       Score      Error   Units
MyBenchmarkTest.div                   thrpt       5  500554.176 ± 8015.731  ops/ms
MyBenchmarkTest.shift                 thrpt       5  499731.423 ± 4635.160  ops/ms
MyBenchmarkTest.div                    avgt       5      ≈ 10⁻⁵              ms/op
MyBenchmarkTest.shift                  avgt       5      ≈ 10⁻⁵              ms/op
MyBenchmarkTest.div                  sample  316909      ≈ 10⁻⁴              ms/op
MyBenchmarkTest.div:div·p0.00        sample                 ≈ 0              ms/op
MyBenchmarkTest.div:div·p0.50        sample                 ≈ 0              ms/op
MyBenchmarkTest.div:div·p0.90        sample              ≈ 10⁻⁴              ms/op
MyBenchmarkTest.div:div·p0.95        sample              ≈ 10⁻⁴              ms/op
MyBenchmarkTest.div:div·p0.99        sample              ≈ 10⁻⁴              ms/op
MyBenchmarkTest.div:div·p0.999       sample              ≈ 10⁻⁴              ms/op
MyBenchmarkTest.div:div·p0.9999      sample               0.002              ms/op
MyBenchmarkTest.div:div·p1.00        sample               0.025              ms/op
MyBenchmarkTest.shift                sample  315964      ≈ 10⁻⁴              ms/op
MyBenchmarkTest.shift:shift·p0.00    sample                 ≈ 0              ms/op
MyBenchmarkTest.shift:shift·p0.50    sample                 ≈ 0              ms/op
MyBenchmarkTest.shift:shift·p0.90    sample              ≈ 10⁻⁴              ms/op
MyBenchmarkTest.shift:shift·p0.95    sample              ≈ 10⁻⁴              ms/op
MyBenchmarkTest.shift:shift·p0.99    sample              ≈ 10⁻⁴              ms/op
MyBenchmarkTest.shift:shift·p0.999   sample              ≈ 10⁻⁴              ms/op
MyBenchmarkTest.shift:shift·p0.9999  sample               0.001              ms/op
MyBenchmarkTest.shift:shift·p1.00    sample               0.024              ms/op
MyBenchmarkTest.div                      ss       5       0.052 ±    0.091   ms/op
MyBenchmarkTest.shift                    ss       5       0.015 ±    0.023   ms/op

此时可以看到十分详尽的输出,每秒的吞吐量,每个操作的耗费时间等,因为本例简单,时间耗费建议填入 ns 等单位。

@BenchmarkMode 表示单位时间的操作数或者吞吐量,或者每个操作耗费的时间等,注意我们都没有限定时间单位,所以通常这个注解也会和 @OutputTimeUnit 结合使用。

@OutputTimeUnit

基准测试结果的时间类型。一般选择秒、毫秒、微秒,这里填入的是 TimeUnit 这个枚举类型,涉及单位很多从纳秒到天都有,按需选择,最终输出易读的结果。

@State

@State 指定了在类中变量的作用范围。它有三个取值。

@State 用于声明某个类是一个"状态",可以用Scope 参数用来表示该状态的共享范围。这个注解必须加在类上,否则提示无法运行。

Scope有如下3种值:

  • Benchmark:表示变量的作用范围是某个基准测试类。
  • Thread:每个线程一份副本,如果配置了Threads注解,则每个Thread都拥有一份变量,它们互不影响。
  • Group:联系上面的@Group注解,在同一个Group里,将会共享同一个变量实例。

本例中,相关变量的作用范围是 Thread。

@Warmup

预热,可以加在类上或者方法上,预热只是测试数据,是不作为测量结果的。

该注解一共有4个参数:

  • iterations 预热阶段的迭代数
  • time 每次预热时间
  • timeUnit 时间单位,通常秒
  • batchSize 批处理大小,指定每次操作调用几次方法

本例中,我们加在类上,让它迭代3次,每次1秒,时间单位秒。

@Measurement

和预热类似,这里的注解是会影响测试结果的,它的参数和 Warmup 一样,这里不多介绍。

本例中我们在迭代中设置的是5次,每次1秒。

通常 @Warmup 和 @Measurement 两个参数会一起使用。

@Fork

表示开启几个进程测试,通常我们设为1,如果数值大于1,则启用新的进程测试,如果设置为0,程序依然进行,但是在用户的 JVM 进程上运行[2]。

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。

如果需要更多的设置,可以看看 Fork.class 源码,上面还有 jvm 参数设置。

@Threads

上面的注解注重开启几个进程,这里就是开启几个线程,只有一个参数 value,指定注解的value,将会开启并行测试,如果设置的 value 过大,如 Threads.Max,则使用处理机的相同线程数。

@Benchmark

加在测试方法上,表示该方法是需要进行基准测试的,类似 JUnit5 中的 @Test 注解需要单元测试的方法一样。

@Setup

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,这个也和Junit的@Before

@Teardown

在测试之后进行一些结束工作,主要用于资源回收

开启测试

上述的学习中主要是相关注解,这里看看具体我们怎么用。

scss 复制代码
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
    Options opts = new OptionsBuilder()
            // 表示包含的测试类
            .include(MyBenchmarkTest.class.getSimpleName()) 
            // 最后结果输出文件的命名
            .result("MyBenchmarkTest.json")
            // 结果输出什么格式,可以是json, csv, text等
            .resultFormat(ResultFormatType.JSON)
            .build();

    new Runner(opts).run(); // 运行
}

3.JMH可视化

作为程序开发人员,看懂测试结果没难度,测试结果文本能可视化更好。

好在我们拿到了JMH 结果后,根据文件格式,我们可以二次加工,就可以图表化展示[2]。

JMH 支持的几种输出格式:

  • TEXT 导出文本文件。
  • CSV 导出csv格式文件。
  • SCSV 导出scsv等格式的文件。
  • JSON 导出成json文件。
  • LATEX 导出到latex,一种基于ΤΕΧ的排版系统。

比如 CSV 格式的文件,我们就可以通过 EXCEL 处理获取图表,当然也还有其他的一些作图工具:

参考:

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