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性能調優必備利器之 JMH

2020-10-10 10:15:05 後端開發

if 快還是 switch 快?HashMap 的初始化 size 要不要指定,指定之后性能可以提高多少?各種序列化方法哪個耗時更短?

無論出自何種原因需要進行性能評估,量化指標總是必要的,

在大部分場合,簡單地回答誰快誰慢是遠遠不夠的,如何將程式性能量化呢?

這就需要我們的主角 JMH 登場了!

JMH 簡介

JMH(Java Microbenchmark Harness)是用于代碼微基準測驗的工具套件,主要是基于方法層面的基準測驗,精度可以達到納秒級,該工具是由 Oracle 內部實作 JIT 的大牛們撰寫的,他們應該比任何人都了解 JIT 以及 JVM 對于基準測驗的影響,

當你定位到熱點方法,希望進一步優化方法性能的時候,就可以使用 JMH 對優化的結果進行量化的分析,

JMH 比較典型的應用場景如下:

  1. 想準確地知道某個方法需要執行多長時間,以及執行時間和輸入之間的相關性
  2. 對比介面不同實作在給定條件下的吞吐量
  3. 查看多少百分比的請求在多長時間內完成

下面我們以字串拼接的兩種方法為例子使用 JMH 做基準測驗,

加入依賴

因為 JMH 是 JDK9 自帶的,如果是 JDK9 之前的版本需要加入如下依賴(目前 JMH 的最新版本為 1.23):

<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>
</dependency>

撰寫基準測驗

接下來,創建一個 JMH 測驗類,用來判斷 +StringBuilder.append() 兩種字串拼接哪個耗時更短,具體代碼如下所示:

@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations = 3, time = 1)
@Measurement(iterations = 5, time = 5)
@Threads(4)
@Fork(1)
@State(value = https://www.cnblogs.com/wupeixuan/p/Scope.Benchmark)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public class StringConnectTest {

    @Param(value = {"10", "50", "100"})
    private int length;

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

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

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(StringConnectTest.class.getSimpleName())
                .result("result.json")
                .resultFormat(ResultFormatType.JSON).build();
        new Runner(opt).run();
    }
}

其中需要測驗的方法用 @Benchmark 注解標識,這些注解的具體含義將在下面介紹,

在 main() 函式中,首先對測驗用例進行配置,使用 Builder 模式配置測驗,將配置引數存入 Options 物件,并使用 Options 物件構造 Runner 啟動測驗,

另外大家可以看下官方提供的 jmh 示例 demo:http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/tip/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples/

執行基準測驗

準備作業做好了,接下來,運行代碼,等待片刻,測驗結果就出來了,下面對結果做下簡單說明:

# JMH version: 1.23
# VM version: JDK 1.8.0_201, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.201-b09
# VM invoker: D:\Software\Java\jdk1.8.0_201\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\Software\JetBrains\IntelliJ IDEA 2019.1.3\lib\idea_rt.jar=61018:D:\Software\JetBrains\IntelliJ IDEA 2019.1.3\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 3 iterations, 1 s each
# Measurement: 5 iterations, 5 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 4 threads, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Average time, time/op
# Benchmark: com.wupx.jmh.StringConnectTest.testStringBuilderAdd
# Parameters: (length = 100)

該部分為測驗的基本資訊,比如使用的 Java 路徑,預熱代碼的迭代次數,測量代碼的迭代次數,使用的執行緒數量,測驗的統計單位等,

# Warmup Iteration   1: 1083.569 ±(99.9%) 393.884 ns/op
# Warmup Iteration   2: 864.685 ±(99.9%) 174.120 ns/op
# Warmup Iteration   3: 798.310 ±(99.9%) 121.161 ns/op

該部分為每一次熱身中的性能指標,預熱測驗不會作為最終的統計結果,預熱的目的是讓 JVM 對被測代碼進行足夠多的優化,比如,在預熱后,被測代碼應該得到了充分的 JIT 編譯和優化,

Iteration   1: 810.667 ±(99.9%) 51.505 ns/op
Iteration   2: 807.861 ±(99.9%) 13.163 ns/op
Iteration   3: 851.421 ±(99.9%) 33.564 ns/op
Iteration   4: 805.675 ±(99.9%) 33.038 ns/op
Iteration   5: 821.020 ±(99.9%) 66.943 ns/op

Result "com.wupx.jmh.StringConnectTest.testStringBuilderAdd":
  819.329 ±(99.9%) 72.698 ns/op [Average]
  (min, avg, max) = (805.675, 819.329, 851.421), stdev = 18.879
  CI (99.9%): [746.631, 892.027] (assumes normal distribution)

Benchmark                               (length)  Mode  Cnt     Score     Error  Units
StringConnectTest.testStringBuilderAdd       100  avgt    5   819.329 ±  72.698  ns/op

該部分顯示測量迭代的情況,每一次迭代都顯示了當前的執行速率,即一個操作所花費的時間,在進行 5 次迭代后,進行統計,在本例中,length 為 100 的情況下 testStringBuilderAdd 方法的平均執行花費時間為 819.329 ns,誤差為 72.698 ns

最后的測驗結果如下所示:

Benchmark                               (length)  Mode  Cnt     Score     Error  Units
StringConnectTest.testStringAdd               10  avgt    5   161.496 ±  17.097  ns/op
StringConnectTest.testStringAdd               50  avgt    5  1854.657 ± 227.902  ns/op
StringConnectTest.testStringAdd              100  avgt    5  6490.062 ± 327.626  ns/op
StringConnectTest.testStringBuilderAdd        10  avgt    5    68.769 ±   4.460  ns/op
StringConnectTest.testStringBuilderAdd        50  avgt    5   413.021 ±  30.950  ns/op
StringConnectTest.testStringBuilderAdd       100  avgt    5   819.329 ±  72.698  ns/op

結果表明,在拼接字符次數越多的情況下,StringBuilder.append() 的性能就更好,

生成 jar 包執行

對于一些小測驗,直接用上面的方式寫一個 main 函式手動執行就好了,

對于大型的測驗,需要測驗的時間比較久、執行緒數比較多,加上測驗的服務器需要,一般要放在 Linux 服務器里去執行,

JMH 官方提供了生成 jar 包的方式來執行,我們需要在 maven 里增加一個 plugin,具體配置如下:

<plugins>
    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
        <version>2.4.1</version>
        <executions>
            <execution>
                <phase>package</phase>
                <goals>
                    <goal>shade</goal>
                </goals>
                <configuration>
                    <finalName>jmh-demo</finalName>
                    <transformers>
                        <transformer
                                implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                            <mainClass>org.openjdk.jmh.Main</mainClass>
                        </transformer>
                    </transformers>
                </configuration>
            </execution>
        </executions>
    </plugin>
</plugins>

接著執行 maven 的命令生成可執行 jar 包并執行:

mvn clean install
java -jar target/jmh-demo.jar StringConnectTest

JMH 基礎

為了能夠更好地使用 JMH 的各項功能,下面對 JMH 的基本概念進行講解:

@BenchmarkMode

用來配置 Mode 選項,可用于類或者方法上,這個注解的 value 是一個陣列,可以把幾種 Mode 集合在一起執行,如:@BenchmarkMode({Mode.SampleTime, Mode.AverageTime}),還可以設定為 Mode.All,即全部執行一遍,

  1. Throughput:整體吞吐量,每秒執行了多少次呼叫,單位為 ops/time
  2. AverageTime:用的平均時間,每次操作的平均時間,單位為 time/op
  3. SampleTime:隨機取樣,最后輸出取樣結果的分布
  4. SingleShotTime:只運行一次,往往同時把 Warmup 次數設為 0,用于測驗冷啟動時的性能
  5. All:上面的所有模式都執行一次

@State

通過 State 可以指定一個物件的作用范圍,JMH 根據 scope 來進行實體化和共享操作,@State 可以被繼承使用,如果父類定義了該注解,子類則無需定義,由于 JMH 允許多執行緒同時執行測驗,不同的選項含義如下:

  1. Scope.Benchmark:所有測驗執行緒共享一個實體,測驗有狀態實體在多執行緒共享下的性能
  2. Scope.Group:同一個執行緒在同一個 group 里共享實體
  3. Scope.Thread:默認的 State,每個測驗執行緒分配一個實體

@OutputTimeUnit

為統計結果的時間單位,可用于類或者方法注解

@Warmup

預熱所需要配置的一些基本測驗引數,可用于類或者方法上,一般前幾次進行程式測驗的時候都會比較慢,所以要讓程式進行幾輪預熱,保證測驗的準確性,引數如下所示:

  1. iterations:預熱的次數
  2. time:每次預熱的時間
  3. timeUnit:時間的單位,默認秒
  4. batchSize:批處理大小,每次操作呼叫幾次方法

為什么需要預熱?

因為 JVM 的 JIT 機制的存在,如果某個函式被呼叫多次之后,JVM 會嘗試將其編譯為機器碼,從而提高執行速度,所以為了讓 benchmark 的結果更加接近真實情況就需要進行預熱,

@Measurement

實際呼叫方法所需要配置的一些基本測驗引數,可用于類或者方法上,引數和 @Warmup 相同,

@Threads

每個行程中的測驗執行緒,可用于類或者方法上,

@Fork

進行 fork 的次數,可用于類或者方法上,如果 fork 數是 2 的話,則 JMH 會 fork 出兩個行程來進行測驗,

@Param

指定某項引數的多種情況,特別適合用來測驗一個函式在不同的引數輸入的情況下的性能,只能作用在欄位上,使用該注解必須定義 @State 注解,

在介紹完常用的注解后,讓我們來看下 JMH 有哪些陷阱,

JMH 陷阱

在使用 JMH 的程序中,一定要避免一些陷阱,

比如 JIT 優化中的死碼消除,比如以下代碼:

@Benchmark
public void testStringAdd(Blackhole blackhole) {
    String a = "";
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        a += i;
    }
}

JVM 可能會認為變數 a 從來沒有使用過,從而進行優化把整個方法內部代碼移除掉,這就會影響測驗結果,

JMH 提供了兩種方式避免這種問題,一種是將這個變數作為方法回傳值 return a,一種是通過 Blackhole 的 consume 來避免 JIT 的優化消除,

其他陷阱還有常量折疊與常量傳播、永遠不要在測驗中寫回圈、使用 Fork 隔離多個測驗方法、方法行內、偽共享與快取行、分支預測、多執行緒測驗等,感興趣的可以閱讀 https://github.com/lexburner/JMH-samples 了解全部的陷阱,

JMH 插件

大家還可以通過 IDEA 安裝 JMH 插件使 JMH 更容易實作基準測驗,在 IDEA 中點擊 File->Settings...->Plugins,然后搜索 jmh,選擇安裝 JMH plugin:

JMH plugin

這個插件可以讓我們能夠以 JUnit 相同的方式使用 JMH,主要功能如下:

  1. 自動生成帶有 @Benchmark 的方法
  2. 像 JUnit 一樣,運行單獨的 Benchmark 方法
  3. 運行類中所有的 Benchmark 方法

比如可以通過右鍵點擊 Generate...,選擇操作 Generate JMH benchmark 就可以生成一個帶有 @Benchmark 的方法,

還有將游標移動到方法宣告并呼叫 Run 操作就運行一個單獨的 Benchmark 方法,

將游標移到類名所在行,右鍵點擊 Run 運行,該類下的所有被 @Benchmark 注解的方法都會被執行,

JMH 可視化

除此以外,如果你想將測驗結果以圖表的形式可視化,可以試下這些網站:

  • JMH Visual Chart:http://deepoove.com/jmh-visual-chart/
  • JMH Visualizer:https://jmh.morethan.io/

比如將上面測驗例子結果的 json 檔案匯入,就可以實作可視化:

總結

本文主要介紹了性能基準測驗工具 JMH,它可以通過一些功能來規避由 JVM 中的 JIT 或者其他優化對性能測驗造成的影響,

只需要將待測的業務邏輯用 @Benchmark 注解標識,就可以讓 JMH 的注解處理器自動生成真正的性能測驗代碼,以及相應的性能測驗組態檔,

最好的關系就是互相成就,大家的在看、轉發、留言三連就是我創作的最大動力,

參考

http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/

深入拆解Java虛擬機

《實戰Java高并發程式設計》

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/houduan/165904.html

標籤:Java

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