所以我试着用微基准测试,选择JMH,阅读了一些文章. JMH如何测量低于系统计时器粒度的方法的执行?
更详细的解释:
这些是我正在运行的基准测试(方法名称不言自明):
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@State(Scope.Thread)
@Warmup(iterations = 10, time = 200, timeUnit = TimeUnit.NANOSECONDS)
@Measurement(iterations = 20, time = 200, timeUnit = TimeUnit.NANOSECONDS)
public class RandomBenchmark {
public long lastValue;
@Benchmark
@Fork(1)
public void blankMethod() {
}
@Benchmark
@Fork(1)
public void simpleMethod(Blackhole blackhole) {
int i = 0;
blackhole.consume(i++);
}
@Benchmark
@Fork(1)
public void granularityMethod(Blackhole blackhole) {
long initialTime = System.nanoTime();
long measuredTime;
do {
measuredTime = System.nanoTime();
} while (measuredTime == initialTime);
blackhole.consume(measuredTime);
}
}
结果如下:
# Run complete. Total time: 00:00:02
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
RandomBenchmark.blankMethod avgt 20 0,887 ? 0,274 ns/op
RandomBenchmark.granularityMethod avgt 20 407,002 ? 26,297 ns/op
RandomBenchmark.simpleMethod avgt 20 6,979 ? 0,743 ns/op
目前在Windows 7上运行,并且正如各种文章中所描述的那样,它具有很大的粒度(407 ns).检查下面的基本代码确实每隔约400ns就有一个新的计时器值:
final int sampleSize = 100;
long[] timeMarks = new long[sampleSize];
for (int i=0; i < sampleSize; i++) {
timeMarks[i] = System.nanoTime();
}
for (long timeMark : timeMarks) {
System.out.println(timeMark);
}
很难完全理解生成的方法是如何工作的,但是通过反编译的JMH生成的代码看起来它在执行之前和之后使用相同的System.nanoTime()并测量差异.当粒度为400 ns时,如何测量几纳秒的方法执行?
最佳答案 你完全正确.您无法测量比系统的计时器粒度更快的内容.
JMH不测量bechmark方法的每次调用.它在迭代开始之前调用System.nanotime(),执行基准测试方法X次并在迭代后再次调用System.nanotime().结果是时间差/操作数(可能使用@OperationsPerInvocation在每次调用时为方法指定多于1个操作).
Aleksey Shipilev在他的文章Nanotrusting the Nanotime中讨论了纳米时的测量问题.“延迟”部分包含一个代码示例,显示了JMH如何测量一个基准迭代.