使用JMH进行Java代码的微基准测试：消除环境干扰与统计偏差的专业实践

使用JMH进行Java代码的微基准测试：消除环境干扰与统计偏差的专业实践

大家好，今天我们深入探讨如何使用JMH（Java Microbenchmark Harness）进行Java代码的微基准测试。微基准测试旨在精确测量一小段代码的性能，这与宏基准测试（例如测量整个应用程序的吞吐量）不同。JMH是OpenJDK官方提供的基准测试工具，它专门设计用于解决微基准测试中常见的环境干扰和统计偏差问题，从而提供更可靠的性能数据。

为什么需要专门的微基准测试工具？

在没有专门工具的情况下，简单地使用 System.currentTimeMillis() 或 System.nanoTime() 测量代码执行时间，往往会得到不准确甚至具有误导性的结果。这是因为以下几个原因：

• JVM预热（Warm-up）： JVM在首次执行代码时需要进行编译和优化，这个过程称为预热。最初几次运行的性能通常远低于稳定状态的性能。
• JIT编译优化： Java的即时编译器（JIT）会动态地将热点代码编译成本地机器码，从而提高性能。JIT编译的发生时间和优化程度会受到多种因素影响，例如代码被执行的频率和时间。
• 垃圾回收（Garbage Collection）： 垃圾回收会暂停应用程序的执行，影响性能测量。
• 死代码消除（Dead Code Elimination）： 如果编译器检测到某些代码的结果没有被使用，它可能会将这些代码优化掉，导致测量结果不准确。
• 常量折叠（Constant Folding）： 编译器可能会在编译时计算常量表达式，而不是在运行时计算，从而影响性能测量。
• 环境噪声： 其他运行在同一台机器上的进程、操作系统的活动以及硬件状态等因素都会对性能测量产生影响。
• 统计偏差： 仅仅运行几次测试，并取平均值，容易受到随机因素的影响。需要进行多次迭代并进行统计分析，才能得到可靠的结果。

JMH通过一系列机制来解决这些问题，从而提供更准确和可靠的性能数据。

JMH核心概念和注解

JMH基于注解来定义基准测试。以下是一些常用的JMH注解：

• @Benchmark： 用于标记需要进行基准测试的方法。
• @Setup： 用于在基准测试方法执行之前进行初始化操作。可以指定Level属性，控制初始化操作的执行频率（例如，Trial、Iteration、Invocation）。
• @TearDown： 用于在基准测试方法执行之后进行清理操作。同样可以指定Level属性。
• @State： 用于定义基准测试的状态对象。状态对象可以在多个基准测试方法之间共享数据。可以指定Scope属性，控制状态对象的可见范围（例如，Thread、Benchmark、Group）。
• @Param： 用于定义基准测试的参数。JMH会自动生成多个基准测试，每个基准测试使用不同的参数值。
• @BenchmarkMode： 用于指定基准测试的模式，例如 Throughput（吞吐量）、AverageTime（平均时间）、SampleTime（采样时间）、SingleShotTime（单次执行时间）。
• @OutputTimeUnit： 用于指定基准测试结果的时间单位，例如 TimeUnit.NANOSECONDS、TimeUnit.MICROSECONDS、TimeUnit.MILLISECONDS。
• @Warmup： 用于配置预热阶段的参数，例如预热迭代次数和持续时间。
• @Measurement： 用于配置测量阶段的参数，例如测量迭代次数和持续时间。
• @Fork： 用于指定运行基准测试的JVM进程数。通常设置为多个进程，以减少环境噪声的影响。
• @Threads： 用于指定运行基准测试的线程数。
• @Group 和 @GroupThreads： 用于创建线程组，允许在多个线程之间进行协调。
• @CompilerControl： 用于控制JIT编译器的行为，例如强制内联或禁止内联。

一个简单的JMH基准测试示例

以下是一个简单的JMH基准测试示例，用于比较两种计算平方根的方法的性能：

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.Random;
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 SqrtBenchmark {

    private double value;

    @Setup(Level.Trial)
    public void setup() {
        Random random = new Random();
        value = random.nextDouble();
    }

    @Benchmark
    public void sqrt(Blackhole blackhole) {
        blackhole.consume(Math.sqrt(value));
    }

    @Benchmark
    public void customSqrt(Blackhole blackhole) {
        blackhole.consume(customSqrt(value));
    }

    private double customSqrt(double a) {
        double x = a;
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            x = 0.5 * (x + a / x);
        }
        return x;
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(SqrtBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1) // 每次测量启动一个独立的JVM进程
                .warmupIterations(5) // 预热迭代次数
                .measurementIterations(5) // 测量迭代次数
                .timeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
                .mode(Mode.AverageTime) // 测量平均时间
                .build();

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

代码解释：

• @State(Scope.Thread)： 定义一个状态对象，每个线程拥有一个实例。
• @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)： 指定基准测试的模式为平均时间。
• @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)： 指定输出时间单位为纳秒。
• @Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)： 配置预热阶段，进行5次迭代，每次迭代持续1秒。
• @Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)： 配置测量阶段，进行5次迭代，每次迭代持续1秒。
• @Fork(1)： 运行1个JVM进程。建议增加forks的数量，减少环境噪声的影响。
• @Setup(Level.Trial)： 在每次Trial（一次完整的基准测试运行）之前执行setup()方法，生成一个随机数作为输入。
• @Benchmark： 标记sqrt()和customSqrt()方法为基准测试方法。
• Blackhole： Blackhole 是JMH提供的一个类，用于防止死代码消除。通过调用blackhole.consume()方法，确保编译器不会优化掉计算结果。

运行基准测试：

将代码保存为SqrtBenchmark.java，然后使用以下命令编译和运行基准测试：

javac SqrtBenchmark.java
java -jar jmh-core.jar SqrtBenchmark  # 假设 jmh-core.jar 和 SqrtBenchmark.class 在同一目录下

你需要下载JMH的jar包。你可以从Maven Central Repository下载 jmh-core.jar 和 jmh-generator-annprocess.jar。确保将这两个jar包放在与你的 SqrtBenchmark.class 文件相同的目录下，或者添加到你的类路径中。

分析结果：

JMH会输出详细的基准测试结果，包括平均时间、标准偏差、置信区间等。通过分析这些结果，可以比较两种方法的性能差异。

消除环境干扰

为了消除环境干扰，JMH提供了以下机制：

• 独立的JVM进程（Forking）： JMH可以运行多个独立的JVM进程来执行基准测试。每个进程都有自己的资源和环境，可以减少其他进程的干扰。
• 预热（Warm-up）： JMH会先运行一段时间的预热阶段，让JVM进行编译和优化，达到稳定状态。
• 循环迭代（Iteration）： JMH会多次迭代运行基准测试，并计算平均值和标准偏差，从而减少随机因素的影响。
• 垃圾回收控制： JMH可以控制垃圾回收器的行为，例如在每次迭代之前或之后手动触发垃圾回收。

减少统计偏差

为了减少统计偏差，JMH提供了以下机制：

• 多次测量（Measurement）： JMH会多次测量基准测试的执行时间，并进行统计分析。
• 统计分析： JMH会计算平均值、标准偏差、置信区间等统计指标，从而更准确地评估性能。
• 避免死代码消除： 使用Blackhole类来防止编译器优化掉计算结果。
• 避免常量折叠： 使用变量而不是常量作为输入，防止编译器在编译时计算结果。

高级JMH用法

• 参数化测试（Parametrization）： 可以使用@Param注解来定义基准测试的参数。JMH会自动生成多个基准测试，每个基准测试使用不同的参数值。
• 状态对象（State Objects）： 可以使用@State注解来定义基准测试的状态对象。状态对象可以在多个基准测试方法之间共享数据。
• 线程组（Thread Groups）： 可以使用@Group和@GroupThreads注解来创建线程组，允许在多个线程之间进行协调。
• 自定义结果处理（Custom Result Handling）： 可以使用@CompilerControl注解来控制JIT编译器的行为。
• 使用JMH Maven插件: JMH提供了一个Maven插件，可以更方便地配置和运行基准测试。 你需要在你的pom.xml文件中添加JMH Maven插件的依赖项和配置。

JMH Maven 插件配置示例：

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
            </configuration>
        </plugin>
        <plugin>
            <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
            <artifactId>jmh-maven-plugin</artifactId>
            <version>1.36</version>
            <executions>
                <execution>
                    <goals>
                        <goal>generate-sources</goal>
                        <goal>process-classes</goal>
                        <goal>compile</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
            <configuration>
                <fork>1</fork>
                <warmupIterations>5</warmupIterations>
                <measurementIterations>5</measurementIterations>
                <timeUnit>ns</timeUnit>
                <mode>AverageTime</mode>
                <jvmArgs>
                    <jvmArg>-Xms1g</jvmArg>
                    <jvmArg>-Xmx1g</jvmArg>
                </jvmArgs>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
        <artifactId>jmh-core</artifactId>
        <version>1.36</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
        <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
        <version>1.36</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
</dependencies>

配置完成后，你可以使用Maven命令来运行基准测试：

mvn clean install
mvn jmh:run

这将编译你的代码，生成JMH基准测试代码，并运行基准测试。

避免常见的JMH使用陷阱

• 忽略预热： 没有进行足够的预热，导致测量结果不准确。
• 死代码消除： 编译器优化掉了计算结果，导致测量结果不准确。
• 常量折叠： 编译器在编译时计算了常量表达式，导致测量结果不准确。
• 环境噪声： 其他进程或操作系统的活动影响了性能测量。
• 统计偏差： 仅仅运行几次测试，并取平均值，容易受到随机因素的影响。
• 不正确的状态对象使用： 状态对象的范围不正确，导致数据共享出现问题。
• 过度优化： 为了提高基准测试的性能而过度优化代码，导致代码在实际应用中表现不佳。
• 忽略JIT编译器的影响： 没有考虑到JIT编译器的优化，导致测量结果不准确。
• 使用不合适的BenchmarkMode： 使用了错误的BenchmarkMode，导致无法得到想要的测量结果。 例如，如果想要测量函数的平均执行时间，应该使用AverageTime。

代码示例：参数化测试

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.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 StringConcatBenchmark {

    @Param({"10", "100", "1000"})
    public int length;

    private String baseString;

    @Setup(Level.Trial)
    public void setup() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            sb.append('a');
        }
        baseString = sb.toString();
    }

    @Benchmark
    public void stringConcat(Blackhole blackhole) {
        String result = "";
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            result += baseString;
        }
        blackhole.consume(result);
    }

    @Benchmark
    public void stringBuilderConcat(Blackhole blackhole) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            sb.append(baseString);
        }
        blackhole.consume(sb.toString());
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(StringConcatBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .warmupIterations(5)
                .measurementIterations(5)
                .timeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
                .mode(Mode.AverageTime)
                .build();

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

在这个例子中，@Param({"10", "100", "1000"})定义了length参数，JMH会自动运行3个基准测试，分别使用length = 10、length = 100和length = 1000。

结论：可靠地评估性能

JMH是一个功能强大的Java微基准测试工具，它提供了一系列机制来消除环境干扰和统计偏差，从而提供更准确和可靠的性能数据。通过合理使用JMH的注解和配置选项，可以有效地评估Java代码的性能，并进行优化。理解JMH的核心概念和最佳实践，能够帮助开发者避免常见的陷阱，并获得有意义的性能数据。