基于JMH检验多种生成随机数方法的效率

maven依赖

 
        <dependency>
            <groupId>org.openjdk.jmhgroupId>
            <artifactId>jmh-coreartifactId>
            <version>1.21version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.openjdk.jmhgroupId>
            <artifactId>jmh-generator-annprocessartifactId>
            <version>1.21version>
            <scope>providedscope>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>io.nettygroupId>
            <artifactId>netty-allartifactId>
            <version>4.1.42.Finalversion>
        dependency>
        
        
        <plugin>
                        <groupId>org.apache.maven.pluginsgroupId>
                        <artifactId>maven-shade-pluginartifactId>
                        <version>2.0version>
                        <executions>
                            <execution>
                                <phase>packagephase>
                                <goals>
                                    <goal>shadegoal>
                                goals>
                                <configuration>
                                    <finalName>microbenchmarksfinalName>
                                    <transformers>
                                        <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                            <mainClass>org.openjdk.jmh.MainmainClass>
                                        transformer>
                                    transformers>
                                configuration>
                            execution>
                        executions>
                    plugin>

基本概念
Mode
Mode 表示 JMH 进行 Benchmark 时所使用的模式。通常是测量的维度不同，或是测量的方式不同。目前 JMH 共有四种模式：
(1).Throughput: 整体吞吐量，例如“1秒内可以执行多少次调用”。
(2).AverageTime: 调用的平均时间，例如“每次调用平均耗时xxx毫秒”。
(3).SampleTime: 随机取样，最后输出取样结果的分布，例如“99%的调用在xxx毫秒以内，99.99%的调用在xxx毫秒以内”
(4).SingleShotTime: 以上模式都是默认一次 iteration 是 1s，唯有 SingleShotTime 是只运行一次。往往同时把 warmup 次数设为0，用于测试冷启动时的性能。

Iteration
Iteration是JMH进行测试的最小单位。大部分模式下，iteration代表的是一秒，JMH会在这一秒内不断调用需要benchmark的方法，然后根据模式对其采样，计算吞吐量，计算平均执行时间等。
Warmup
Warmup是指在实际进行Benchmark前先进行预热的行为。因为JVM的JIT机制的存在，如果某个函数被调用多次以后，JVM会尝试将其编译成为机器码从而提高执行速度。所以为了让benchmark的结果更加接近真实情况就需要进行预热。

@Benchmark
表示该方法是需要进行 benchmark 的对象，用法和 JUnit 的 @Test 类似。
@Mode
Mode 如之前所说，表示 JMH 进行 Benchmark 时所使用的模式。
@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 主要分为两种。
(1).Thread: 该状态为每个线程独享。
(2).Benchmark: 该状态在所有线程间共享。
关于State的用法，官方的 code sample 里有比较好的例子。
@OutputTimeUnit
benchmark 结果所使用的时间单位。

include
benchmark 所在的类的名字，注意这里是使用正则表达式对所有类进行匹配的。
fork
进行 fork 的次数。如果 fork 数是2的话，则 JMH 会 fork 出两个进程来进行测试。
warmupIterations
预热的迭代次数。
measurementIterations
实际测量的迭代次数。

package com.xiaobu;

import lombok.SneakyThrows;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
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.Random;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author xiaobu
 * @version JDK1.8.0_171
 * @date on  2020/1/7 10:44
 * @description
 */
@Slf4j
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
@Threads(50)
@Fork(1)
@Warmup(iterations = 3, time = 5)
@Measurement(iterations = 3, time = 5)

public class RandomBenchmark{

    Random random = new Random();
    ThreadLocal<Random> randomThreadLocalHolder = ThreadLocal.withInitial(Random::new);

    @Benchmark
    public int random(){
        return random.nextInt();
    }


    @Benchmark
    public int threadLocalRandom(){
        return ThreadLocalRandom.current().nextInt();
    }

    @Benchmark
    public int randomThreadLocalHolder(){
        return randomThreadLocalHolder.get().nextInt();
    }

    @Benchmark
    public int ntteyRandomThreadLocal(){
        return io.netty.util.internal.ThreadLocalRandom.current().nextInt();
    }

    @SneakyThrows
    public static void main(String[] args) {
        Options opt = new OptionsBuilder().include(RandomBenchmark.class.getSimpleName()).build();
        new Runner(opt).run();
    }

}

在并发条件下，ThreadLocalRandom的性能最强。