JMH，即Java Microbenchmark Harness 翻译：java 微基准测试 工具套件。
什么是JMH
JMH 是 OpenJDK 团队开发的一款基准测试工具，一般用于代码的性能调优，精度甚至可以达到纳秒级别，适用于 java 以及其他基于 JVM 的语言。和 Apache JMeter 不同，JMH 测试的对象可以是任一方法，颗粒度更小，而不仅限于rest api。
使用时，我们只需要通过配置告诉 JMH 测试哪些方法以及如何测试，JMH 就可以为我们自动生成基准测试的代码。
JMH生成基准测试代码的原理
我们只需要通过配置（主要是注解）告诉 JMH 测试哪些方法以及如何测试，JMH 就可以为我们自动生成基准测试的代码。
那么 JMH 是如何做到的呢？
要使用 JMH，我们的 JMH 配置项目必须是 maven 项目。在一个 JMH配置项目中，我们可以在pom.xml看到以下配置。JMH 自动生成基准测试代码的本质就是使用 maven 插件的方式，在 package 阶段对配置项目进行解析和包装。
org.apache.maven.plugins
maven-shade-plugin
2.2
package
shade
${uberjar.name}
org.openjdk.jmh.Main
*:*
META-INF/*.SF
META-INF/*.DSA
META-INF/*.RSA
步骤
如果我有一个 A 项目，我希望对这个项目里的某些方法进行 JMH 测试，可以这么做：
- 创建单独的 JMH 配置项目B。
新建一个独立的配置项目 B（建议使用 archetype 生成，可以确保配置正确），B 依赖了 A。
当然，我们也可以直接将项目 A 作为 JMH 配置项目，但这样做会导致 JMH 渗透到 A 项目中，所以，最好不要这么做。
- 配置项目B。
在 B 项目里面，我们可以使用 JMH 的注解或对象来指定测试哪些方法以及如何测试，等等。
- 构建和运行。
在正确配置 pom.xml 的前提下，使用 mvn 命令打包 B 项目，JMH 会为我们自动生成基准测试代码，并单独打包成 benchmarks.jar。运行 benchmarks.jar，基准测试就可以跑起来了。
创建 JMH 配置项目
为了保证配置的正确性，建议使用 archetype 生成 JMH 配置项目。cmd 运行下面这段代码：
mvn archetype:generate ^
-DinteractiveMode=false ^
-DarchetypeGroupId=org.openjdk.jmh ^
-DarchetypeArtifactId=jmh-java-benchmark-archetype ^
-DarchetypeVersion=1.25 ^
-DgroupId=cn.zzs.jmh ^
-DartifactId=jmh-test01 ^
-Dversion=1.0.0
注：如果使用 linux，请将“^”替代为“\”。
如果不用archetype, 那么手工添加依赖和插件, 可以参考上面archetype生成的pom文件。
2 例子
更多例子可以看官网, 有30多个例子。
2.1 JMHFirstBenchmark.java
package com.gemantic.wealth.yunmatong.service.jmh;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
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 org.openjdk.jmh.runner.options.TimeValue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Slf4j
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)// 测试方法平均执行时间
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)// 输出结果的时间粒度为微秒
@State(Scope.Benchmark) // 每个测试线程一个实例
public class JMHFirstBenchmark {
/*
* Most of the time, you need to maintain some state while the benchmark is
* running. Since JMH is heavily used to build concurrent benchmarks, we
* opted for an explicit notion of state-bearing objects.
*
* Below are two state objects. Their class names are not essential, it
* matters they are marked with @State. These objects will be instantiated
* on demand, and reused during the entire benchmark trial.
*
* The important property is that state is always instantiated by one of
* those benchmark threads which will then have the access to that state.
* That means you can initialize the fields as if you do that in worker
* threads (ThreadLocals are yours, etc).
*/
@State(Scope.Benchmark)
public static class BenchmarkState {
volatile double x = Math.PI;
}
@State(Scope.Thread)
public static class ThreadState {
volatile double x = Math.PI;
}
@Benchmark
public void measureUnshared(ThreadState state) {
// All benchmark threads will call in this method.
//
// However, since ThreadState is the Scope.Thread, each thread
// will have it's own copy of the state, and this benchmark
// will measure unshared case.
state.x++;
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("measureUnshared:"+ state.x);
}
@Benchmark
public void measureShared(BenchmarkState state) {
// All benchmark threads will call in this method.
//
// Since BenchmarkState is the Scope.Benchmark, all threads
// will share the state instance, and we will end up measuring
// shared case.
state.x++;
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("measureShared:"+ state.x);
}
/*
* ============================== HOW TO RUN THIS TEST: ====================================
*
* You are expected to see the drastic difference in shared and unshared cases,
* because you either contend for single memory location, or not. This effect
* is more articulated on large machines.
*
* You can run this test:
*
* a) Via the command line:
* $ mvn clean install
* $ java -jar target/benchmarks.jar JMHSample_03 -wi 5 -i 5 -t 4 -f 1
* (we requested 5 measurement/warmup iterations, with 4 threads, single fork)
*
* b) Via the Java API:
* (see the JMH homepage for possible caveats when running from IDE:
* http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/)
*/
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
// 可以通过注解
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(JMHFirstBenchmark.class.getSimpleName())
.warmupIterations(3) // 预热3次
.measurementIterations(2).measurementTime(TimeValue.valueOf("1s")) // 运行5次，每次10秒
.threads(10) // 10线程并发
.forks(2)
.build();
new Runner(opt).run();
}
}
2.2 SecondBenchmark.java
setup&TearDown&Param
package com.gemantic.wealth.yunmatong.service.jmh;
import com.gemantic.wealth.yunmatong.service.jmh.service.Calculator;
import com.gemantic.wealth.yunmatong.service.jmh.service.MultithreadCalculator;
import com.gemantic.wealth.yunmatong.service.jmh.service.SinglethreadCalculator;
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
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.All)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class SecondBenchmark {
@Param({"100000"})
private int length;
private int[] numbers;
private Calculator singleThreadCalc;
private Calculator multiThreadCalc;
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(SecondBenchmark.class.getSimpleName()) // .include("JMHF.*") 可支持正则
.forks(0)
.warmupIterations(2)
.measurementIterations(2).threads(10)
.build();
new Runner(opt).run();
}
@Benchmark
public long singleThreadBench() {
return singleThreadCalc.sum(numbers);
}
@Benchmark
public long multiThreadBench() {
return multiThreadCalc.sum(numbers);
}
@Setup(Level.Trial)
public void prepare() {
int n = length;
numbers =new int[n];
for (int i=0;i2.3 ThirdBenchmark.java
group
package com.gemantic.wealth.yunmatong.service.jmh;
import com.gemantic.wealth.yunmatong.service.jmh.service.Calculator;
import com.gemantic.wealth.yunmatong.service.jmh.service.MultithreadCalculator;
import com.gemantic.wealth.yunmatong.service.jmh.service.SinglethreadCalculator;
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
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 org.openjdk.jmh.runner.options.TimeValue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
public class ThirdBenchmark {
@State(Scope.Group)
public static class BenchmarkState {
volatile double x = Math.PI;
}
@Benchmark
@Group("custom")
@GroupThreads(10)
public void read(BenchmarkState state) {
state.x++;
try {
Thread.sleep(5);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("ThirdBenchmark.read: "+ state.x);
}
@Benchmark
@Group("custom")
public void book(BenchmarkState state) {
state.x++;
try {
Thread.sleep(5);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("ThirdBenchmark.book: "+ state.x);
}
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(ThirdBenchmark.class.getSimpleName()) // .include("JMHF.*") 可支持正则
.forks(0)
.warmupIterations(0)
.measurementIterations(2).measurementTime(TimeValue.valueOf("10ms")).threads(5)
.build();
new Runner(opt).run();
}
}
3 常用注解说明
3.1 @BenchmarkMode(Mode.All)
Mode有：
- Throughput: 整体吞吐量，例如“1秒内可以执行多少次调用” (thrpt,参加第5点)
- AverageTime: 调用的平均时间，例如“每次调用平均耗时xxx毫秒”。（avgt）
- 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”（simple）
- 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。（ss）
3.2 @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
统计单位， 微秒、毫秒 、分、小时、天
3.3 @State
可参：JMHFirstBenchmark.java
类注解，JMH测试类必须使用@State注解，State定义了一个类实例的生命周期，可以类比Spring Bean的Scope。由于JMH允许多线程同时执行测试，不同的选项含义如下：
Scope.Thread：默认的State，每个测试线程分配一个实例；
Scope.Benchmark：所有测试线程共享一个实例，用于测试有状态实例在多线程共享下的性能；
Scope.Group：每个线程组共享一个实例；
3.4 @Benchmark
很重要的方法注解，表示该方法是需要进行 benchmark 的对象。和@test 注解一致
3.5 @Setup
方法注解，会在执行 benchmark 之前被执行，正如其名，主要用于初始化。
3.6 @TearDown (Level)
方法注解，与@Setup 相对的，会在所有 benchmark 执行结束以后执行，主要用于资源的回收等。
(Level) 用于控制 @Setup，@TearDown 的调用时机，默认是 Level.Trial。
Trial：每个benchmark方法前后；
Iteration：每个benchmark方法每次迭代前后；
Invocation：每个benchmark方法每次调用前后，谨慎使用，需留意javadoc注释；
3.7 @Param
@Param注解接收一个String数组 ，
可以用来指定某项参数的多种情况。特别适合用来测试一个函数在不同的参数输入的情况下的性能。
可参：JMHFirstBenchmark.java
4 Options常用选项
4.1 include
benchmark 所在的类的名字，这里可以使用正则表达式对所有类进行匹配。
参考：SecondBenchmark.java
4.2 fork
JVM因为使用了profile-guided optimization而“臭名昭著”，这对于微基准测试来说十分不友好，因为不同测试方法的profile混杂在一起，“互相伤害”彼此的测试结果。对于每个@Benchmark方法使用一个独立的进程可以解决这个问题，这也是JMH的默认选项。注意不要设置为0，设置为n则会启动n个进程执行测试（似乎也没有太大意义）。
fork选项也可以通过方法注解以及启动参数来设置。
4.3 warmupIterations
预热次数，每次默认1秒。
4.4 measurementIterations
实际测量的迭代次数，每次默认1秒。
4.5 Group
方法注解，可以把多个 benchmark 定义为同一个 group，则它们会被同时执行，譬如用来模拟生产者－消费者读写速度不一致情况下的表现。
4.6 Threads
每个fork进程使用多少条线程去执行你的测试方法，默认值是Runtime.getRuntime().availableProcessors()。
5 输出结果
# @BenchmarkMode(Mode.All)
# JMH version: 1.19
# VM version: JDK 1.7.0_80, VM 24.80-b11
# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_80\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.1\lib\idea_rt.jar=51664:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.1\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 2 iterations, single-shot each
# Measurement: 2 iterations, single-shot each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 10 threads
# Benchmark mode: Single shot invocation time
# Benchmark: com.gemantic.wealth.yunmatong.service.jmh.SecondBenchmark.singleThreadBench
# Parameters: (length = 100000)
# Run progress: 99.98% complete, ETA 00:00:00
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration 1: 34.641 ±(99.9%) 33.844 ms/op
# Warmup Iteration 2: 7.129 ±(99.9%) 9.238 ms/op
Iteration 1: 7.573 ±(99.9%) 4.581 ms/op
Iteration 2: 6.235 ±(99.9%) 4.150 ms/op
# Run complete. Total time: 00:00:36
Benchmark (length) Mode Cnt Score Error Units
SecondBenchmark.multiThreadBench 100000 thrpt 2 147.758 ops/ms
SecondBenchmark.singleThreadBench 100000 thrpt 2 0.983 ops/ms
SecondBenchmark.multiThreadBench 100000 avgt 2 0.068 ms/op
SecondBenchmark.singleThreadBench 100000 avgt 2 10.510 ms/op
SecondBenchmark.multiThreadBench 100000 sample 295532 0.068 ± 0.001 ms/op
SecondBenchmark.multiThreadBench:multiThreadBench·p0.00 100000 sample 0.010 ms/op
SecondBenchmark.multiThreadBench:multiThreadBench·p0.50 100000 sample 0.066 ms/op
SecondBenchmark.multiThreadBench:multiThreadBench·p0.90 100000 sample 0.095 ms/op
SecondBenchmark.multiThreadBench:multiThreadBench·p0.95 100000 sample 0.104 ms/op
SecondBenchmark.multiThreadBench:multiThreadBench·p0.99 100000 sample 0.126 ms/op
SecondBenchmark.multiThreadBench:multiThreadBench·p0.999 100000 sample 0.172 ms/op
SecondBenchmark.multiThreadBench:multiThreadBench·p0.9999 100000 sample 1.729 ms/op
SecondBenchmark.multiThreadBench:multiThreadBench·p1.00 100000 sample 4.309 ms/op
SecondBenchmark.singleThreadBench 100000 sample 2036 10.196 ± 0.581 ms/op
SecondBenchmark.singleThreadBench:singleThreadBench·p0.00 100000 sample 6.201 ms/op
SecondBenchmark.singleThreadBench:singleThreadBench·p0.50 100000 sample 8.020 ms/op
SecondBenchmark.singleThreadBench:singleThreadBench·p0.90 100000 sample 10.355 ms/op
SecondBenchmark.singleThreadBench:singleThreadBench·p0.95 100000 sample 38.443 ms/op
SecondBenchmark.singleThreadBench:singleThreadBench·p0.99 100000 sample 41.943 ms/op
SecondBenchmark.singleThreadBench:singleThreadBench·p0.999 100000 sample 73.498 ms/op
SecondBenchmark.singleThreadBench:singleThreadBench·p0.9999 100000 sample 74.973 ms/op
SecondBenchmark.singleThreadBench:singleThreadBench·p1.00 100000 sample 74.973 ms/op
SecondBenchmark.multiThreadBench 100000 ss 2 0.223 ms/op
SecondBenchmark.singleThreadBench 100000 ss 2 6.904 ms/op
6 IDE支持
IDEA的插件安装界面里, 搜索JMH就可以了
https://zhuanlan.zhihu.com/p/74891608
7 进阶
可以看一看clickhouse-jdbc的源码, 里边用到了JMH, 和Docker容器的配合使用等等。