Java中JMH的作用解析微基准测试

裘德小鎮的故事

发布时间：2025-06-25 12:25:01

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原创

我们需要使用jmh进行微基准测试，因为传统方法易受jvm优化影响导致结果不准确。1. jmh通过预热、多次迭代等机制规避偏差；2. 提供注解如@benchmark、@setup精细控制测试；3. 使用blackhole防止死代码消除；4. 支持多jvm进程隔离测试干扰；5. 提供参数化测试、状态共享等高级功能；6. 结果包含平均时间、误差范围等指标便于分析。

Java中JMH的作用解析微基准测试

JMH (Java Microbenchmark Harness) 的作用是帮助开发者编写可靠的微基准测试，从而精确测量Java代码的性能。它解决了传统基准测试中常见的偏差问题，比如JVM预热、代码优化等，为性能优化提供可信的数据支撑。

JMH 是进行精确 Java 性能测试的利器。

为什么我们需要使用 JMH 进行微基准测试？

传统的性能测试方法，比如简单地循环执行代码片段并计算耗时，往往会受到JVM的各种优化措施的影响，导致结果不准确。例如，JIT编译器会根据代码的执行频率进行优化，使得后续的测试结果与首次执行的结果大相径庭。此外，垃圾回收、线程调度等因素也会对测试结果产生干扰。JMH通过一系列精巧的设计，比如预热、多次迭代、防止死代码消除等，有效地规避了这些问题，提供更可靠的性能数据。它就像一个专业的实验室，严格控制各种变量，确保测试结果的准确性。

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如何使用 JMH 编写一个简单的基准测试？

首先，你需要添加 JMH 的依赖到你的项目中（Maven 或 Gradle）。然后，创建一个类，并使用 JMH 提供的注解来标记你的测试方法。例如，@Benchmark 注解用于标记需要进行基准测试的方法，@State 注解用于定义测试状态，@Setup 和 @TearDown 注解用于在测试前后执行初始化和清理操作。一个简单的例子如下：

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;
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.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@State(Scope.Thread)
public class MyBenchmark {

    private int[] data;

    @Setup(Level.Trial)
    public void setup() {
        data = new Random().ints(1000).toArray();
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
    public void testMethod(Blackhole blackhole) {
        int sum = 0;
        for (int value : data) {
            sum += value;
        }
        blackhole.consume(sum); // 防止死代码消除
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(MyBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .warmupIterations(5)
                .measurementIterations(5)
                .build();

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

这个例子展示了如何使用 @Benchmark 标记测试方法，使用 @Setup 进行初始化，并使用 Blackhole 防止死代码消除。main 方法用于配置和运行 JMH 测试。

JMH 中常见的注解及其作用是什么？

JMH 提供了丰富的注解，用于控制基准测试的行为。一些常见的注解包括：

Batch GPT

使用AI批量处理数据、自动执行任务

下载

@Benchmark: 标记一个方法为基准测试方法。
@State: 定义测试状态，可以指定状态的作用域（Thread, Group, Benchmark）。
@Setup: 在基准测试方法执行之前执行，用于初始化测试数据。可以指定执行级别（Trial, Iteration, Invocation）。
@TearDown: 在基准测试方法执行之后执行，用于清理测试数据。同样可以指定执行级别。
@BenchmarkMode: 指定基准测试的模式，比如 AverageTime（平均执行时间）、Throughput（吞吐量）、SampleTime（采样时间）等。
@OutputTimeUnit: 指定输出结果的时间单位。
@Fork: 指定 JVM 进程的数量，用于隔离不同测试之间的影响。
@Warmup: 指定预热迭代的次数，让 JVM 充分优化代码。
@Measurement: 指定测量迭代的次数，用于收集性能数据。

这些注解允许你精细地控制基准测试的各个方面，从而获得更准确和可靠的性能数据。

如何解读 JMH 的测试结果？

JMH 的测试结果通常包含多个指标，比如平均执行时间、吞吐量、误差范围等。解读这些结果需要一定的经验。首先，关注平均执行时间或吞吐量，这是衡量性能的主要指标。其次，关注误差范围（通常以 ± 符号表示），它表示测试结果的置信区间。如果两个测试结果的误差范围有重叠，则说明它们的性能差异可能不显著。此外，还需要注意测试结果的单位，比如纳秒、微秒、毫秒等。最后，结合具体的业务场景和性能需求，综合分析测试结果，才能得出有意义的结论。例如，如果一个方法的平均执行时间是 100 纳秒 ± 10 纳秒，而另一个方法的平均执行时间是 110 纳秒 ± 5 纳秒，那么可以认为这两个方法的性能差异不大。但如果第一个方法的平均执行时间是 100 纳秒 ± 1 纳秒，而第二个方法的平均执行时间是 110 纳秒 ± 1 纳秒，那么可以认为第二个方法的性能略差。

JMH 如何防止常见的基准测试陷阱？

JMH 通过多种机制来防止常见的基准测试陷阱。

预热（Warmup）: 通过多次迭代，让 JVM 充分优化代码，避免冷启动的影响。
死代码消除（Dead Code Elimination）: 通过 Blackhole 对象，强制使用测试结果，防止 JIT 编译器优化掉无用的代码。
常量折叠（Constant Folding）: 通过动态生成测试数据，避免 JIT 编译器将常量计算提前到编译期。
循环展开（Loop Unrolling）: 通过调整循环次数，避免 JIT 编译器过度优化循环。
多 JVM 进程（Fork）: 通过创建多个 JVM 进程，隔离不同测试之间的影响，避免相互干扰。