Java 性能测试难题

现在的 JVM 已经越来越为智能,它可以在编译阶段、加载阶段、运行阶段对代码进行优化。比如你写了一段不怎么聪明的代码,到了 JVM 这里,它发现几处可以优化的地方,就顺手帮你优化了一把。这对程序的运行固然美妙,却让开发者不能准确了解程序的运行情况。在需要进行性能测试时,如果不知道 JVM 优化细节,可能会导致你的测试结果差之毫厘,失之千里,同样的,Java 诞生之初就有一次编译、随处运行的口号,JVM 提供了底层支持,也提供了内存管理机制,这些机制都会对我们的性能测试结果造成不可预测的影响。

long start = System.currentTimeMillis();
// ....
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end - start);

上面可能就是你最常见的性能测试了,这样的测试结果真的准确吗?答案是否定的,它有下面几个问题。

  1. 时间精度问题,本身获取到的时间戳就是存在误差的,它和操作系统有关。
  2. JVM 在运行时会进行代码预热,说白了就是越跑越快。因为类需要装载、需要准备操作。
  3. JVM 会在各个阶段都有可能对你的代码进行优化处理
  4. 资源回收的不确定性,可能运行很快,回收很慢。

带着这些问题,突然发现进行一次严格的基准测试的难度大大增加。那么如何才能进行一次严格的基准测试呢?

JMH 介绍

那么如何对 Java 程序进行一次精准的性能测试呢?难道需要掌握很多 JVM 优化细节吗?难道要研究如何避免,并进行正确编码才能进行严格的性能测试吗?显然不是,如果是这样的话,未免过于困难了,好在有一款一款官方的微基准测试工具 - JMH.

JMH 的全名是 Java Microbenchmark Harness,它是由 Java 虚拟机团队开发的一款用于 Java 微基准测试工具。用自己开发的工具测试自己开发的另一款工具,以子之矛,攻子之盾果真手到擒来,如臂使指。使用 JMH 可以让你方便快速的进行一次严格的代码基准测试,并且有多种测试模式,多种测试维度可供选择;而且使用简单、增加注解便可启动测试。

JMH 使用

JMH 的使用首先引入 maven 所需依赖,当前最新版 为 1.23 版本。

<!--jmh 基准测试 -->
<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>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

快速测试

下面使用注解的方式指定测试参数,通过一个例子展示 JMH 基准测试的具体用法,先看一次运行效果,然后再了解每个注解的具体含义。

这个例子是使用 JMH 测试,使用加号拼接字符串和使用 StringBuilderappend 方法拼接字符串时的速度如何,每次拼接1000个数字进行平均速度比较。

import java.util.concurrent.TimeUnit;
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;

/**
 * <p>
 * JMH 基准测试入门
 *
 * @author niujinpeng
 * @Date 2020/8/21 1:13
 */
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@State(Scope.Thread)
@Fork(1)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@Warmup(iterations = 3)
@Measurement(iterations = 5)
public class JmhHello {

    String string = "";
    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

    @Benchmark
    public String stringAdd() {
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            string = string + i;
        }
        return string;
    }

    @Benchmark
    public String stringBuilderAppend() {
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            stringBuilder.append(i);
        }
        return stringBuilder.toString();
    }

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

代码很简单,不做解释,stringAdd 使用加号拼接字符串 1000次,stringBuilderAppend 使用 append 拼接字符串 1000次。直接运行 main 方法,稍等片刻后可以得到详细的运行输出结果。

// 开始测试 stringAdd 方法
# JMH version: 1.23
# VM version: JDK 1.8.0_181, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.181-b13
# VM invoker: D:\develop\Java\jdk8_181\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:C:\ideaIU-2020.1.3.win\lib\idea_rt.jar=50363:C:\ideaIU-2020.1.3.win\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 3 iterations, 10 s each  // 预热运行三次
# Measurement: 5 iterations, 10 s each // 性能测试5次 
# Timeout: 10 min per iteration  // 超时时间10分钟
# Threads: 1 thread, will synchronize iterations  // 线程数量为1
# Benchmark mode: Average time, time/op  // 统计方法调用一次的平均时间
# Benchmark: net.codingme.jmh.JmhHello.stringAdd // 本次执行的方法

# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:02:40
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration   1: 95.153 ms/op  // 第一次预热,耗时95ms
# Warmup Iteration   2: 108.927 ms/op // 第二次预热,耗时108ms
# Warmup Iteration   3: 167.760 ms/op // 第三次预热,耗时167ms
Iteration   1: 198.897 ms/op  // 执行五次耗时度量
Iteration   2: 243.437 ms/op
Iteration   3: 271.171 ms/op
Iteration   4: 295.636 ms/op
Iteration   5: 327.822 ms/op


Result "net.codingme.jmh.JmhHello.stringAdd":
  267.393 ±(99.9%) 189.907 ms/op [Average]
  (min, avg, max) = (198.897, 267.393, 327.822), stdev = 49.318  // 执行的最小、平均、最大、误差值
  CI (99.9%): [77.486, 457.299] (assumes normal distribution)
  
// 开始测试 stringBuilderAppend 方法
# Benchmark: net.codingme.jmh.JmhHello.stringBuilderAppend

# Run progress: 50.00% complete, ETA 00:01:21
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration   1: 1.872 ms/op
# Warmup Iteration   2: 4.491 ms/op
# Warmup Iteration   3: 5.866 ms/op
Iteration   1: 6.936 ms/op
Iteration   2: 8.465 ms/op
Iteration   3: 8.925 ms/op
Iteration   4: 9.766 ms/op
Iteration   5: 10.143 ms/op


Result "net.codingme.jmh.JmhHello.stringBuilderAppend":
  8.847 ±(99.9%) 4.844 ms/op [Average]
  (min, avg, max) = (6.936, 8.847, 10.143), stdev = 1.258
  CI (99.9%): [4.003, 13.691] (assumes normal distribution)


# Run complete. Total time: 00:02:42

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.
// 测试结果对比
Benchmark                     Mode  Cnt    Score     Error  Units
JmhHello.stringAdd            avgt    5  267.393 ± 189.907  ms/op
JmhHello.stringBuilderAppend  avgt    5    8.847 ±   4.844  ms/op

Process finished with exit code 0

上面日志里的 // 注释是我手动增加上去的,其实我们只需要看下面的最终结果就可以了,可以看到 stringAdd 方法平均耗时 267.393ms,而 stringBuilderAppend 方法平均耗时只有 8.847ms,可见 StringBuilderappend 方法进行字符串拼接速度快的多,这也是我们推荐使用 append 进行字符串拼接的原因。

注解说明

经过上面的示例,想必你也可以快速的使用 JMH 进行基准测试了,不过上面的诸多注解你可能还有疑惑,下面一一介绍。

类上使用了六个注解。

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@State(Scope.Thread)
@Fork(1)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@Warmup(iterations = 3)
@Measurement(iterations = 5)

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) 表示统计平均响应时间,不仅可以用在类上,也可用在测试方法上。

除此之外还可以取值:

  • Throughput:统计单位时间内可以对方法测试多少次。
  • SampleTime:统计每个响应时间范围内的响应次数,比如 0-1ms,3次;1-2ms,5次。
  • SingleShotTime:跳过预热阶段,直接进行一次****微基准测试。

**@State(Scope.Thread)**:每个进行基准测试的线程都会独享一个对象示例。

除此之外还能取值:

  • Benchmark:多线程共享一个示例。
  • Group:线程组共享一个示例,在测试方法上使用 @Group 设置线程组。

**@Fork(1)**:表示开启一个线程进行测试。

**OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS):输出的时间单位,这里写的是毫秒。

@Warmup(iterations = 3):微基准测试前进行三次预热执行,也可用在测试方法上。

@Measurement(iterations = 5):进行 5 次微基准测试,也可用在测试方法上。

在两个测试方法上只使用了一个注解 @Benchmark,这个注解表示这个方法是要进行基准测试的方法,它类似于 Junit 中的 @Test 注解。上面还提到某些注解还可以用到测试方法上,也就是使用了 @Benchmark 的方法之上,如果类上和测试方法同时存在注解,会以方法上的注解为准。

其实 JMH 也可以把这些参数直接在 main 方法中指定,这时 main 方法中指定的级别最高。

public static void main(String[] args) throws RunnerException {
    Options opt = new OptionsBuilder()
            .include(JmhHello.class.getSimpleName())
            .forks(1)
            .warmupIterations(5)
            .measurementIterations(10)
            .build();
    new Runner(opt).run();
}

正确的微基准测试

如果编写的代码本身就存在着诸多问题,那么即使使用正确的测试方法,也不可能得到正确的测试结果。这些测试代码中的问题应该由我们进行主动避免,那么有哪些常见问题呢?下面介绍两种最常见的情况。

无用代码消除 ( Dead Code Elimination )

也有网友形象的翻译成死代码,死代码是指那些 JVM 经过检查发现的根本不会使用到的代码。比如下面这个代码片段。

import java.util.concurrent.TimeUnit;
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;

/**
 * <p>
 * 测试死代码消除
 *
 * @author niujinpeng
 * @Date 2020/8/21 8:04
 */
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@State(Scope.Thread)
@Fork(1)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
@Warmup(iterations = 3, time = 3)
@Measurement(iterations = 5, time = 3)
public class JmhDCE {

    @Benchmark
    public double test1() {
        return Math.log(Math.PI);
    }
    @Benchmark
    public void test2() {
        double result = Math.log(Math.PI);
        result = Math.log(result);
    }

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

在这个代码片段里里,test1 方法对圆周率进行对数计算,并返回计算结果;而 test2 中不仅对圆周率进行对数计算,还对计算的结果再次对数计算,看起来复杂一些,但是因为没有用到计算结果,所以 JVM 会自动消除这段代码, 因为它没有任何意义。

Benchmark     Mode  Cnt   Score    Error  Units
JmhDCE.test1  avgt    5   0.002 ±  0.001  us/op
JmhDCE.test2  avgt    5  ≈ 10⁻⁴           us/op

测试结果里也可以看到 test 平均耗时 0.0004 微秒,而 test1 平均耗时 0.002 微秒。

常量折叠 (Constant Folding)

在对 Java 源文件编译的过程中,编译器通过语法分析,可以发现某些能直接得到计算结果而不会再次更改的代码,然后会将计算结果记录下来,这样在执行的过程中就不需要再次运算了。比如这段代码。

import java.util.concurrent.TimeUnit;
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;

/**
 * <p>
 * 测试常量折叠
 * 
 * @author niujinpeng
 * @Date 2020/8/21 8:23
 */
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@State(Scope.Thread)
@Fork(1)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
@Warmup(iterations = 3, time = 3)
@Measurement(iterations = 5, time = 3)
public class JmhConstantFolding {

    final double PI1 = 3.14159265358979323846;
    double PI2 = 3.14159265358979323846;

    @Benchmark
    public double test1() {
        return Math.log(PI1) * Math.log(PI1);
    }

    @Benchmark
    public double test2() {
        return Math.log(PI2) * Math.log(PI2);
    }

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

test1 中使用 final 修饰的 PI1 进行对象计算,因为 PI1 不能再次更改,所以 test1 的计算结果必定是不会更改的,所以 JVM 会进行常量折叠优化,而 test2 使用的 PI2 可能会被修改,所以只能每次进行计算。

Benchmark                 Mode  Cnt  Score    Error  Units
JmhConstantFolding.test1  avgt    5  0.002 ±  0.001  us/op
JmhConstantFolding.test2  avgt    5  0.019 ±  0.001  us/op

可以看到 test2 耗时要多的多,达到了 0.019 微秒。

其实 JVM 做的优化操作远不止上面这些,还有比如常量传播(Constant Propagation)、循环展开(Loop Unwinding)、循环表达式外提(Loop Expression Hoisting)、消除公共子表达式(Common Subexpression Elimination)、本块重排序(Basic Block Reordering)、范围检查消除(Range Check Elimination)等。

总结

JMH 进行基准测试的使用过程并不复杂,同为 Java 虚拟机团队开发,准确性毋容置疑。但是在进行基准测试时还是要注意自己的代码问题,如果编写的要进行测试的代码本身存在问题,那么测试的结果必定是不准的。掌握了 JMH 基准测试之后,可以尝试测试一些常用的工具或者框架的性能如何,看看哪个工具的性能最好,比如 FastJSON 真的比 GSON 在进行 JSON 转换时更 Fast 吗?

参考:

最后的话

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