您现在的位置是:首页 > 文章详情

Java性能优化-掌握JMH

日期:2019-06-28点击:287

关于JMH,可以直接查看官网地址http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/

本博客内容来自我正在撰写的新书《Java性能优化(暂定名)》 第一章第三节,也欢迎购买经典书《Spring Boot 2 实战权威指南》

1.3 JMH

1.3.1 使用JMH

通过手工编写一个性能压测程序有较多的问题

  • 不同需要性能比较方法放到一个虚拟机里调用,有可能会互相影响。最好的办法是分成俩个独立的进程运行,确保俩个对比方法不相互影响。
  • PerformaceAreaTest启动后直接运行, 缺少预热代过程。虚拟机在执行代码过程中,会加载类,解释执行,以及有可能的优化编译。需要确保虚拟机进行了一定预热运行,以保证测试的公平性,我们在运行PerformaceAreaTest2的时候,能看到第一次循环执行时间总是较长。可以参考第8章了解JIT
  • 为了避免环境影响造成的对结果统计不准,我们需要运行多次,取出平均成绩
  • 需要从多个纬度统计方法的性能,统计冷启动需要消耗的时间,统计OPS,TP99的功能。

JMH使用OPS来表示吞吐量,OPS,Opeartion Per Second,是衡量性能的重要指标,指得是每秒操作量。数值越大,性能越好。类似的概念还有TPS,表示每秒的事务完成量,QPS,每秒的查询量。 如果对每次执行时间进行升序排序,取出总数的99%的最大执行时间作为TP99的值,TP99通常是衡量系统性能重要指标,他表示99%的请求的响应时间不超过某个值。比TP99更严格的事TP999,要求99.9%的请求不超过某个值

有什么工具能帮助我们统计性能优化后的效果,比如更方便的统计OPS,TP99等。同时,我们为了做调优,不必每次都自己写一个测试程序

JMH,即Java Microbenchmark Harness,是专门用于代码微基准测试的工具套件。主要是基于方法层面的基准测试,精度可以达到纳秒级。当你定位到热点方法,希望进一步优化方法性能的时候,就可以使用JMH对优化的结果进行量化的分析。

JMH 实现了JSR269规范,即注解处理器,能在编译Java源码的时候,识别的到需要处理的注解,如@Beanmark,JMH能根据@Beanmark的配置生成一系列测试辅助类。关于JSR269,本书11章详细介绍. 流行开源Lombok 基于JSR269规范

开始是使用JMH,可以在工程里添加对JMH的依赖,添加如下

<dependency> <groupId>org.openjdk.jmh</groupId> <artifactId>jmh-core</artifactId> <version>${jmh.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.openjdk.jmh</groupId> <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId> <version>${jmh.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> 

${jmh.version} 为jmh最新版本,为1.0

我们编写一个JMH测试类

@BenchmarkMode(Mode.Throughput) @Warmup(iterations = 3) @Measurement(iterations = 3, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) @Threads(1) @Fork(1) @OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS) public class MyBenchmark { @Benchmark public static void testStringKey(){ //优化前的代码 } @Benchmark public static void testObjectKey(){ //要测试的优化后代码 } public static void main(String[] args) throws RunnerException { Options opt = new OptionsBuilder() .include(MyBenchmark.class.getSimpleName()) .build(); new Runner(opt).run(); } } 

MyBenchmark 有俩个需要比较的方法,都用 @Benchmark注解标识,MyBenchmark用了一系列注解,解释如下

  • BenchmarkMode,使用模式,默认是Mode.Throughput,表示吞吐量,其他参数还有AverageTime,表示每次执行时间,SampleTime表示采样时间,SingleShotTime表示只运行一次,用于测试冷启动消耗时间,All表示统计前面的所有指标
  • Warmup 配置预热次数,默认是每次运行1秒,运行10次,我们的例子是运行3次
  • Measurement 配置执行次数,本例是一次运行5秒,总共运行3次。在性能对比时候,采用默认1秒即可,如果我们用jvisualvm做性能监控,我们可以指定一个较长时间运行。
  • Threads 配置同时起多少个线程执行,默认值世 Runtime.getRuntime().availableProcessors(),本例启动1个线程同时执行
  • Fork,代表启动多个单独的进程分别测试每个方法,我们这里指定为每个方法启动一个进程。
  • OutputTimeUnit 统计结果的时间单元,这个例子TimeUnit.SECONDS,我们在运行后会看到输出结果是统计每秒的吞吐量

我们在MyBenchmark添加需要的测试方法,如下

static AreaService areaService = new AreaService(); static PreferAreaService perferAreaService = new PreferAreaService(); static List<Area> data = buildData(20); @Benchmark public static void testStringKey(){ areaService.buildArea(data); } @Benchmark public static void testObjectKey(){ perferAreaService.buildArea(data); } private static List<Area> buildData(int count){ List<Area> list = new ArrayList<>(count); for(int i=0;i<count;i++){ Area area = new Area(i,i*10); list.add(area); } return list; } 

因为MyBenchmark包含了一个main方法,我们可以直接在IDE里直接运行这个方法,有如下输出

# Warmup: 3 iterations, 1 s each # Measurement: 3 iterations, 5 s each # Threads: 1 threads, will synchronize iterations # Benchmark mode: Throughput, ops/time 

以上输出来自于我们的配置,第一行表示预热3次,每次执行1秒,第二行表示运行3次,每次运行5秒,这部分的运行结果计入统计。第三行表示1个线程执行,第四行统计性能数据纬度是Throughput,吞吐量

紧接着会运行testObjectKey方法,有如下输出

# Benchmark: com.ibeetl.code.ch01.test.MyBenchmark.testObjectKey # Run progress: 0.00% complete, ETA 00:00:36 # Fork: 1 of 1 objc[68658]: Class JavaLaunchHelper is implemented in both /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_45.jdk/Contents/Home/jre/bin/java and /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_45.jdk/Contents/Home/jre/lib/libinstrument.dylib. One of the two will be used. Which one is undefined. # Warmup Iteration 1: 1288302.671 ops/s # Warmup Iteration 2: 3061587.202 ops/s # Warmup Iteration 3: 1094970.828 ops/s Iteration 1: 2491836.097 ops/s Iteration 2: 2780362.118 ops/s Iteration 3: 3621313.883 ops/s 

这里的Fork表示子进程,我们只配置里一个,因此只有一个进程的执行结果,该进程包含预热3次,每次1秒,以及运行3次,每次运行5秒,执行完testObjectKey方法后,会自动打印一个汇总信息

Result: 939996.216 ±(99.9%) 2012646.237 ops/s [Average] Statistics: (min, avg, max) = (813154.364, 939996.216, 1013607.616), stdev = 110319.932 Confidence interval (99.9%): [-1072650.021, 2952642.453] 

统计结果给出了多次测试后的最小值,最大值和均值,以及标准差 (stdev),置信区间(Confidence interval)

标准差(stdev)反映了数值相对于平均值得离散程度,置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中,一个概率样本的置信区间(Confidence interval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计

testStringKey的输出与上面类似,这俩个比较方法执行完毕,会自动打印出一个性能对比数据表格

Benchmark Mode Samples Score Score error Units c.i.c.c.t.MyBenchmark.testObjectKey thrpt 3 1976766.072 408421.217 ops/s c.i.c.c.t.MyBenchmark.testStringKey thrpt 3 423788.869 222139.136 ops/s 

Benchmark列表示这次测试对比的方法,Mode列表上结果的统计纬度,Samples列表示采样次数,Samples=Fork*Iteration。Score是对这次评测的打分,对于testObjectKey,意味着他的OPS为每秒1976766,大约4倍testStringKey方法

Score Error 这里表示性能统计上的误差,我们不需要关心这个数据,主要查看Score

可以修改统计纬度,比如修改为Mode.SampleTime,时间按照纳秒统计

 @BenchmarkMode(Mode.SampleTime) @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS) ...... public class MyBenchmark {} 

可以看到有一组如下统计

p( 0.0000) = 1992.000 ns/op p(50.0000) = 2084.000 ns/op p(90.0000) = 2464.000 ns/op p(95.0000) = 3472.000 ns/op p(99.0000) = 4272.000 ns/op p(99.9000) = 17481.920 ns/op p(99.9900) = 80659.840 ns/op p(99.9990) = 562593.690 ns/op p(99.9999) = 745472.000 ns/op 

可以看到90%的调用,是在2464纳秒内完成,99%的调用都是在4272纳秒完成的.

1.3.2 JMH常用设置

在这个例子,我们性能测试所依赖的对象areaService,perferAreaService 恰好是线程安全的,大多数时候性能测试方法都会引用一些外部实例对象,考虑到多线程测试访问这些实例对象,JMH要求必须为这些变量申明是Thread 内生效,还是整个BeanMark使用。如果是前者,JMH会为每个线程构建一个新的实例,后者则所有测试都共享这个变量,JMH用@State注解来说明对象的生命周期,@State注解作用在类上,比如,在MyBenchmark例子里,我们可以改成如下例子

@State(Scope.Benchmark) public static class SharedPara{ AreaService areaService = new AreaService(); PreferAreaService perferAreaService = new PreferAreaService(); List<Area> data = buildData(20); private List<Area> buildData(int count){ //忽略其他代码 } } @Benchmark public void testStringKey(SharedPara para){ para.areaService.buildArea(para.data); } @Benchmark public void testObjectKey(SharedPara para){ para.perferAreaService.buildArea(para.data); } 

必须申明一公共静态内部类,该类包含了我们需要使用的实例对象,并在该类用@State注解表明这个对象是Thread的还是BeanchMark范围内使用。在这个例子里,因为配置为Scope.Benchmark,JMH在整个性能测试过程中,只构造一个SharedPara实例,SharedPara 作为参数传入每个待测试的方法。

也可以不使用内部类,直接使用申明性能测试的类,在类上使用@State注解

@State(Scope.Benchmark) public class MyBenchmarkStateSimple { AreaService areaService = new AreaService(); PreferAreaService perferAreaService = new PreferAreaService(); List<Area> data = buildData(20); //忽略其他代码 } 

@Setup 和 @TearDown 是一对注解,作用于方法上,前者用于测试前的初始化工作,后者用于回收某些资源,比如压测前需要准备一些数据

@State(Scope.Benchmark) public class ScriptEngineBeanchmrk { String script = null; @Benchmark public void nashornTest(){ // ... 测试方法 } @Setup public void loadScriptFromFile(){ //加载一个测试脚本 } } 

@Level 用于控制 @Setup,@TearDown 的调用时机,有如下含义

  • Level.Tiral: 运行每个性能测试的时候执行,推荐的方式。
  • Level.Iteration, 每次迭代的时候执行
  • Level.Invocation,每次调用方法的时候执行,这个选项需要谨慎使用。

JMH提供了Runner类能运行Benchmark类

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

include接受一个字符串表达式,表示需要测试的类和方法,如上例子测试所有方法MyBenchmark。如下例子则只测试方法名字包含“testObjectKey“的方法

include(MyBenchmark.class.getSimpleName()+".*testObjectKey*") 

OptionsBuilder包含了多个方法用于配置性能测试,可以指定循环次数,预热次数等,如下例子会用4个子进程做性能测试,每个进程预热一次,执行5次迭代

public static void main(String[] args) throws RunnerException { Options opt = new OptionsBuilder() .include(MyBenchmark.class.getSimpleName()) .forks(4) .warmupIterations(1) .measurementIterations(5) .build(); new Runner(opt).run(); } 

截至到目前为止,JMH都是通过一个main方法在IDE里执行,更为通常情况,JMH推荐使用单独的一个Maven工程来执行性能测试而不要放到业务工程里。可以通过maven archetype:generate 命令来生成一个心得JMH Maven工程。

mvn archetype:generate -DinteractiveMode=false -DarchetypeGroupId=org.openjdk.jmh -DarchetypeArtifactId=jmh-java-benchmark-archetype -DgroupId=code.ibeetl.com -DartifactId=first-benchmark -Dversion=1.0 

为了阅读方便,分成几行,如上命令行应该放到一行执行,执行完毕后,生成了一个maven工程,maven工程仅仅包含了一个 MyBenchmark 例子。

package org.sample; import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark; public class MyBenchmark { @Benchmark public void testMethod() { // place your benchmarked code here } } 

我们可以修改MyBenchmark,添加我们需要测试的代码, 现在,可以创建一个性能测试的jar文件,通过运行如下maven命令

mvn clean install 

命令会在target目录下生成一个benchmarks.jar,包含了运行性能测试所需的任何东西,在命令行运行如下命令

java -jar target/benchmarks.jar MyBenchmark 

JMH将会被启动,默认情况下运行MyBenchmark类里的所有被@Benchmark标注方法

有些性能测试需要了解不同输入参数的性能,比如对于模板引擎的性能测试中,考虑到字节流输出和字符流输出

 @Param({"1","2","3"}) int outputType; @Benchmark public String benchmark() throws TemplateException, IOException { if(outputType==3){ return doStream(); }else if(outputType==2) { return doCharStream() }else{ return doString(); } } 

JMH会分别赋值outpuType为1,2,3后,在各自测试一次,会输出如下

Benchmark (outputType) Score Units Beetl.benchmark 1 44977.421 ops/s Beetl.benchmark 2 34931.724 ops/s Beetl.benchmark 3 59175.106 ops/s 

1.3.3 注意事项

编写JHM代码,需要考虑到虚拟机的优化,而使得测试失真,如下measureWrong代码就是所谓的Dead-Code代码

@State(Scope.Thread) @BenchmarkMode(Mode.AverageTime) @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS) public class JMHSample_08_DeadCode { private double x = Math.PI; @Benchmark public void baseline() { //基准 } @Benchmark public void measureWrong() { //虚拟机会优化掉这部分,性能同baseline Math.log(x); } @Benchmark public double measureRight() { // 真正的性能测试 return Math.log(x); } } 

测试结果如下

Benchmark Mode Score Units c.i.c.c.c.i.c.c.j.JMHSample_08_DeadCode.baseline avgt 0.358 ns/op c.i.c.c.c.i.c.c.j.JMHSample_08_DeadCode.measureRight avgt 24.605 ns/op c.i.c.c.c.i.c.c.j.JMHSample_08_DeadCode.measureWrong avgt 0.366 ns/op 

在测试measureWrong方法,JIT能推测出方法体可以被优化调而不影响系统,measureRight因为定义了返回值,JIT不会优化。

下一个是关于常量折叠,JIT认为方法计算结果为常量,从而优化直接返回常量给调用者

 private double x = Math.PI; private final double wrongX = Math.PI; @Benchmark public double baseline() { // 基准测试 return Math.PI; } @Benchmark public double measureWrong_1() { // JIT认为是个常量 return Math.log(Math.PI); } @Benchmark public double measureWrong_2() { // JIT认为方法调用结果是个常量. return Math.log(wrongX); } @Benchmark public double measureRight() { // 正确的测试 return Math.log(x); } 

如下是测试结果

Benchmark Mode Score Units c.i.c.c.c.i.c.c.j.JMHSample_10_ConstantFold.baseline avgt 1.175 ns/op c.i.c.c.c.i.c.c.j.JMHSample_10_ConstantFold.measureRight avgt 25.805 ns/op c.i.c.c.c.i.c.c.j.JMHSample_10_ConstantFold.measureWrong_1 avgt 1.116 ns/op c.i.c.c.c.i.c.c.j.JMHSample_10_ConstantFold.measureWrong_2 avgt 1.031 ns/op 

考虑到inline对性能影响很大,JMH支持 @CompilerControl来控制是否允许内联

public class Inline { int x=0,y=0; @Benchmark @CompilerControl(CompilerControl.Mode.DONT_INLINE) public int add(){ return dataAdd(x,y); } @Benchmark public int addInline(){ return dataAdd(x,y); } private int dataAdd(int x,int y){ return x+y; } @Setup public void init() { x = 1; y = 2; } } 

add和addInline方法都会调用dataAdd方法,前者使用CompilerControl类,可以用在方法或者类上,来提供编译选项

  • DONT_INLINE,调用方法不内联
  • INLINE,调用方法内联
  • BREAK,插入一个调试断点(TODO,如何调试,参考11章)
  • PRINT,打印方法被JIT编译后的机器码信息

开发人员可能觉得上面的测试,add方法太简单,会习惯性的在add方法里方一个循环,以减少JMH调用add方法的成本。JMH不建议这么做,因为JIT会实际上对这种循环会做优化,以消除循环调用成本。如下是个例子可以看到循环测试结果不准确

int x = 1; int y = 2; /** 正确测试 */ @Benchmark public int measureRight() { return (x + y); } private int reps(int reps) { int s = 0; for (int i = 0; i < reps; i++) { s += (x + y); } return s; } @Benchmark @OperationsPerInvocation(1) public int measureWrong_1() { return reps(1); } @Benchmark @OperationsPerInvocation(10) public int measureWrong_10() { return reps(10); } @Benchmark @OperationsPerInvocation(100) public int measureWrong_100() { return reps(100); } @Benchmark @OperationsPerInvocation(1000) public int measureWrong_1000() { return reps(1000); } 

注解OperationsPerInvocation 告诉JMH统计性能的时候需要做修正,比如@OperationsPerInvocation(10)调用了10次。

性能测试结果如下

编写性能测试的一个好习惯是先编写一个单元测试用例,以确保性能测试准确性,x  Benchmark                                                   Mode   Score   Units    c.i.c.c.c.i.c.c.j.JMHSample_11_Loops.measureRight           avgt   1.114   ns/op    c.i.c.c.c.i.c.c.j.JMHSample_11_oops.measureWrong_1         avgt   1.057   ns/op    c.i.c.c.c.i.c.c.j.JMHSample_11_Loops.measureWrong_10        avgt   0.139   ns/op    c.i.c.c.c.i.c.c.j.JMHSample_11_Loops.measureWrong_100       avgt   0.018   ns/op    c.i.c.c.c.i.c.c.j.JMHSample_11_Loops.measureWrong_1000      avgt   0.035   ns/op    java 

可以看到,测试方法里使用循环,会促使JIT进行优化,做循环消除(参考第8章JIT TODO)

1.3.4 单元测试

无论是编写JMH,或者其他性能测试程序,好习惯是先编写一个单元测试用例,以确保性能测试方法的准确性,对于1.3.4的Inline类,可以先编写一个单元测试用例,确保add和addInline返回正确结果

public class InLineTestJunit { @Test public void test(){ Inline inline = new Inline(); inline.init(); //期望结果 int expectd = inline.x+inline.y; int ret = inline.add(); int ret2 = inline.addInline(); Assert.assertEquals(expectd,ret); Assert.assertEquals(expectd,ret2); } } 

在JMH工程调用maven install 生成测试代码的时候,会进行单元测试,从而保证测试结果的准确

原文链接:https://my.oschina.net/xiandafu/blog/3067186
关注公众号

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。

持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。

文章评论

共有0条评论来说两句吧...

文章二维码

扫描即可查看该文章

点击排行

推荐阅读

最新文章