Java中的并发性能基准测试：使用JMH（Java Microbenchmark Harness）的实践

Java并发性能基准测试：使用JMH的实践

大家好，今天我们要深入探讨Java并发性能基准测试，特别是使用JMH（Java Microbenchmark Harness）工具进行实践。并发性能对于高负载、高吞吐量的Java应用程序至关重要。通过准确的基准测试，我们可以更好地理解代码的并发行为，识别瓶颈，并优化代码以提高整体性能。

1. 为什么要进行并发性能基准测试？

在单线程环境中，性能瓶颈通常比较容易定位。但在并发环境中，情况变得复杂得多。多个线程同时访问共享资源，可能导致竞争、死锁、活锁等问题，这些问题难以通过简单的代码审查或静态分析发现。

进行并发性能基准测试的原因如下：

• 识别并发瓶颈： 找出代码中导致并发性能下降的关键部分。例如，锁竞争激烈的代码块、频繁的上下文切换等。
• 验证优化效果： 评估并发优化措施（例如，使用更高效的并发集合、调整锁策略等）是否有效。
• 比较不同并发策略： 比较不同并发策略（例如，使用synchronized关键字与ReentrantLock），选择最适合特定场景的方案。
• 理解硬件影响： 了解硬件配置（例如，CPU核心数、内存大小）对并发性能的影响。
• 预测系统容量： 预测系统在不同负载下的性能表现，为容量规划提供依据。

2. JMH简介：Java Microbenchmark Harness

JMH是OpenJDK官方提供的微基准测试工具。它专门用于测试Java代码的性能，并提供了强大的功能来确保测试结果的准确性和可靠性。

JMH的优势包括：

• 防止编译器优化： Java编译器和JVM会对代码进行各种优化，例如内联、死代码消除等。这些优化可能会影响基准测试结果的准确性。JMH通过特定的机制来防止这些优化，确保测试结果反映代码的真实性能。
• 处理JVM预热： JVM在启动时需要进行预热，才能达到最佳性能。JMH会自动进行预热，确保测试在JVM达到稳定状态后才开始。
• 统计分析： JMH会进行多次迭代测试，并对结果进行统计分析，例如计算平均值、标准差等。这有助于我们更准确地评估代码的性能。
• 易于使用： JMH提供了简单易用的API，可以方便地编写和运行基准测试。
• 可扩展性： JMH支持自定义测试逻辑和报告格式，可以满足各种不同的测试需求。

3. JMH的基本用法

3.1 项目配置

首先，需要在项目中引入JMH依赖。如果使用Maven，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-core</artifactId>
    <version>1.36</version> <!-- 使用最新版本 -->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
    <version>1.36</version> <!-- 使用最新版本 -->
    <scope>provided</scope>
</dependency>

3.2 创建基准测试类

创建一个Java类，并使用JMH提供的注解来定义基准测试。

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.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@State(Scope.Thread) // 每个线程一个实例
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 衡量平均执行时间
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS) // 输出时间单位为纳秒
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 预热5轮，每轮1秒
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 测试5轮，每轮1秒
@Fork(1) // 启动1个JVM进程
public class ListAddBenchmark {

    private List<Integer> list;

    @Setup(Level.Invocation) // 在每次调用基准测试方法之前执行
    public void setup() {
        list = new ArrayList<>();
    }

    @Benchmark
    public void addElement() {
        list.add(1);
    }

    @Benchmark
    public void addElementAndConsume(Blackhole blackhole) {
        list.add(1);
        blackhole.consume(list.size()); //防止编译器优化，消除代码
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(ListAddBenchmark.class.getSimpleName()) // 包含的基准测试类
                .forks(1) // JVM进程数量
                .warmupIterations(5)
                .measurementIterations(5)
                .build();

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

注解解释：

• @State(Scope.Thread)：指定状态对象的范围。Scope.Thread表示每个线程创建一个状态对象。
• @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)：指定基准测试的模式。Mode.AverageTime表示衡量平均执行时间。其他的模式包括 Throughput (吞吐量), SampleTime (采样时间), SingleShotTime (单次执行时间), All (所有模式).
• @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)：指定输出时间单位为纳秒。
• @Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)：指定预热轮数和时间。预热是为了让JVM达到稳定状态。
• @Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)：指定测试轮数和时间。
• @Fork(1)：指定启动的JVM进程数量。Fork可以隔离不同测试之间的影响。
• @Setup(Level.Invocation)：指定在每次调用基准测试方法之前执行的方法。Level.Invocation表示每次调用都执行。其他选项包括 Trial (每次试验执行), Iteration (每次迭代执行), Thread (每个线程执行), Benchmark (每个基准测试执行).
• @Benchmark：标记一个方法为基准测试方法。
• Blackhole：用于防止编译器优化，消除无用代码。

3.3 运行基准测试

可以通过以下方式运行基准测试：

• 命令行： 使用Maven或Gradle等构建工具，运行JMH的命令行工具。例如，使用Maven：mvn clean install && java -jar target/benchmarks.jar
• IDE： 在IDE中运行包含main方法的基准测试类。

运行后，JMH会输出测试结果，包括平均执行时间、标准差等统计信息。

4. 并发场景下的JMH应用

现在，我们来看看如何在并发场景下使用JMH进行基准测试。

4.1 测试不同并发集合的性能

假设我们需要比较ArrayList和CopyOnWriteArrayList在并发环境下的性能。

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.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@State(Scope.Benchmark)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(1)
@Threads(8) // 使用8个线程
public class ConcurrentListBenchmark {

    private List<Integer> arrayList;
    private List<Integer> copyOnWriteArrayList;

    @Param({"1000"}) // 列表初始大小
    private int listSize;

    @Setup(Level.Trial) // 在每次Trial之前执行
    public void setup() {
        arrayList = new ArrayList<>();
        copyOnWriteArrayList = new CopyOnWriteArrayList<>();
        for (int i = 0; i < listSize; i++) {
            arrayList.add(i);
            copyOnWriteArrayList.add(i);
        }
    }

    @Benchmark
    public void arrayListAdd() {
        arrayList.add(ThreadLocalRandom.current().nextInt());
    }

    @Benchmark
    public void copyOnWriteArrayListAdd() {
        copyOnWriteArrayList.add(ThreadLocalRandom.current().nextInt());
    }

    @Benchmark
    public void arrayListGet(Blackhole blackhole) {
        blackhole.consume(arrayList.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(listSize)));
    }

    @Benchmark
    public void copyOnWriteArrayListGet(Blackhole blackhole) {
        blackhole.consume(copyOnWriteArrayList.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(listSize)));
    }

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

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

代码解释：

• @Threads(8)：指定使用8个线程进行测试。
• @Param({"1000"})：指定参数listSize的值为1000。可以使用多个@Param注解来指定多个参数值。
• @Setup(Level.Trial)：指定在每次Trial（一次完整的基准测试过程）之前执行的方法。
• ThreadLocalRandom：用于生成线程安全的随机数。
• 增加了arrayListGet和copyOnWriteArrayListGet来测试读取性能。

运行结果会显示ArrayList和CopyOnWriteArrayList在并发添加和读取操作下的性能差异。通常来说，CopyOnWriteArrayList在读取操作上性能较好，因为读操作不需要加锁，但是在写入操作上性能较差，因为每次写入都需要复制整个列表。

4.2 测试不同锁策略的性能

假设我们需要比较synchronized关键字和ReentrantLock在并发环境下的性能。

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;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

@State(Scope.Benchmark)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(1)
@Threads(8)
public class LockBenchmark {

    private int counter;
    private final Lock lock = new ReentrantLock();

    @Benchmark
    public synchronized void synchronizedIncrement() {
        counter++;
    }

    @Benchmark
    public void reentrantLockIncrement() {
        lock.lock();
        try {
            counter++;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

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

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

代码解释：

• synchronizedIncrement方法使用synchronized关键字进行同步。
• reentrantLockIncrement方法使用ReentrantLock进行同步。

运行结果会显示synchronized和ReentrantLock在并发递增操作下的性能差异。在低竞争情况下，synchronized通常性能更好，因为JVM对其进行了优化。但在高竞争情况下，ReentrantLock可能提供更好的性能，因为它提供了更灵活的锁策略，例如公平锁、可中断锁等。

4.3 测试线程池的性能

线程池是并发编程中常用的工具，可以有效地管理线程，提高系统性能。我们可以使用JMH来测试不同线程池配置的性能。

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.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

@State(Scope.Benchmark)
@BenchmarkMode(Mode.Throughput) // 衡量吞吐量
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(1)
@Threads(8)
public class ThreadPoolBenchmark {

    private ExecutorService fixedThreadPool;
    private ExecutorService cachedThreadPool;
    private ExecutorService singleThreadPool;
    private ExecutorService forkJoinPool;

    @Param({"100"}) // 任务数量
    private int taskCount;

    @Setup(Level.Trial)
    public void setup() {
        fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(8);
        cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
        singleThreadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();
        forkJoinPool = ForkJoinPool.commonPool();
    }

    @TearDown(Level.Trial)
    public void tearDown() {
        fixedThreadPool.shutdown();
        cachedThreadPool.shutdown();
        singleThreadPool.shutdown();
        forkJoinPool.shutdown();
    }

    @Benchmark
    public void fixedThreadPoolSubmit() throws InterruptedException {
        submitTasks(fixedThreadPool, taskCount);
    }

    @Benchmark
    public void cachedThreadPoolSubmit() throws InterruptedException {
        submitTasks(cachedThreadPool, taskCount);
    }

    @Benchmark
    public void singleThreadPoolSubmit() throws InterruptedException {
        submitTasks(singleThreadPool, taskCount);
    }

    @Benchmark
    public void forkJoinPoolSubmit() throws InterruptedException {
        submitTasks(forkJoinPool, taskCount);
    }

    private void submitTasks(ExecutorService executor, int taskCount) throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(taskCount);
        AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0); // 用于防止优化
        for (int i = 0; i < taskCount; i++) {
            executor.submit(() -> {
                counter.incrementAndGet();
                latch.countDown();
            });
        }
        latch.await();
    }

    private void submitTasks(ExecutorService executor, int taskCount) throws InterruptedException {
      CountDownLatch latch = new CountDownLatch(taskCount);
      AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0); // 用于防止优化
      for (int i = 0; i < taskCount; i++) {
        executor.submit(() -> {
          //模拟一些计算
          double result = Math.random() * 100;
          counter.addAndGet((int) result);
          latch.countDown();
        });
      }
      latch.await();
    }

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

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

代码解释：

• @BenchmarkMode(Mode.Throughput)：指定基准测试模式为吞吐量。
• @TearDown(Level.Trial)：指定在每次Trial之后执行的方法，用于关闭线程池。
• Executors.newFixedThreadPool(8)：创建一个固定大小为8的线程池。
• Executors.newCachedThreadPool()：创建一个缓存线程池。
• Executors.newSingleThreadExecutor()：创建一个单线程线程池。
• ForkJoinPool.commonPool()：使用公共的ForkJoinPool。
• CountDownLatch：用于等待所有任务完成。
• AtomicInteger：用于防止编译器优化，消除无用代码。

运行结果会显示不同线程池配置的吞吐量，可以帮助我们选择最适合特定场景的线程池。

5. JMH高级用法

5.1 使用@Param注解进行参数化测试

@Param注解可以用于指定基准测试的参数。这使得我们可以方便地测试不同参数值对性能的影响。

例如，我们可以使用@Param注解来指定列表的初始大小：

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.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@State(Scope.Thread)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(1)
public class ListAddParamBenchmark {

    private List<Integer> list;

    @Param({"100", "1000", "10000"}) // 列表初始大小
    private int listSize;

    @Setup(Level.Invocation)
    public void setup() {
        list = new ArrayList<>(listSize); // 使用预分配大小
    }

    @Benchmark
    public void addElement() {
        list.add(1);
    }

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

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

5.2 使用@Group注解进行分组测试

@Group注解可以用于将多个基准测试方法分组在一起。这使得我们可以方便地测试一组相关的操作。

例如，我们可以将读取和写入操作分组在一起进行测试：

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.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@State(Scope.Benchmark)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(1)
@Threads(8)
public class ListGroupBenchmark {

    private List<Integer> list;

    @Param({"1000"})
    private int listSize;

    @Setup(Level.Trial)
    public void setup() {
        list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < listSize; i++) {
            list.add(i);
        }
    }

    @Benchmark
    @Group("list")
    public void addElement() {
        list.add(ThreadLocalRandom.current().nextInt());
    }

    @Benchmark
    @Group("list")
    public void getElement(Blackhole blackhole) {
        blackhole.consume(list.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(listSize)));
    }

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

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

5.3 使用@CompilerControl注解控制编译器优化

@CompilerControl注解可以用于控制编译器优化。这使得我们可以更精确地评估代码的性能。

例如，我们可以使用@CompilerControl(CompilerControl.Mode.DONT_INLINE)注解来禁止编译器内联某个方法：

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;

@State(Scope.Thread)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(1)
public class InlineBenchmark {

    private int a = 1;
    private int b = 2;

    @Benchmark
    public int add() {
        return addInternal(a, b);
    }

    @CompilerControl(CompilerControl.Mode.DONT_INLINE)
    private int addInternal(int x, int y) {
        return x + y;
    }

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

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

6. 最佳实践

• 选择合适的基准测试模式： 根据测试目标选择合适的基准测试模式。例如，如果需要衡量吞吐量，则选择Mode.Throughput。如果需要衡量平均执行时间，则选择Mode.AverageTime。
• 设置合适的预热和测试轮数： 预热和测试轮数应该足够大，以确保测试结果的准确性和可靠性。
• 防止编译器优化： 使用Blackhole来防止编译器优化，消除无用代码。
• 使用@Param注解进行参数化测试： 使用@Param注解可以方便地测试不同参数值对性能的影响。
• 使用@Group注解进行分组测试： 使用@Group注解可以方便地测试一组相关的操作。
• 理解测试结果： 测试结果应该仔细分析，并结合代码的实际情况进行判断。
• 使用最新版本的JMH： JMH会不断更新，修复bug并添加新功能。建议使用最新版本的JMH。
• 考虑JVM参数： JVM参数会影响性能测试的结果，需要根据实际情况进行调整。 例如：-XX:+UseG1GC -Xms2g -Xmx2g
• 保持环境一致性： 确保每次测试的环境一致，避免其他因素对测试结果产生影响。
• 多次运行并统计分析： 单次运行结果可能存在偏差，多次运行并进行统计分析可以提高结果的可靠性。

7. 总结

掌握并发性能基准测试方法是提升Java应用性能的关键。JMH作为一款强大的微基准测试工具，可以帮助我们准确地评估代码的并发性能，识别瓶颈，并验证优化效果。通过合理地使用JMH，并结合实际的并发场景，我们可以编写出更高效、更可靠的Java并发应用程序。

正确使用JMH，识别并发瓶颈是优化Java应用性能的关键。