为什么 JMH 对不同的实现显示相同的结果?
Why does JMH shows the same results for different implementations?
JMH 对不同的方法显示相同的结果,无论这些方法是否包含任何代码。
示例1:待测空方法
public class MyBenchmark {
public static void main(String[] args) throws Exception {
org.openjdk.jmh.Main.main(args);
}
@Fork(value = 1, warmups = 0)
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations = 5)
public String run() {
return "done";
}
}
运行这段代码的结果是1e-8s/op。
示例 2:需要做一些工作的方法:
public class MyBenchmark {
public static void main(String[] args) throws Exception {
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
list.add(i);
}
org.openjdk.jmh.Main.main(args);
}
private static List<Integer> list = new ArrayList<>();
@Fork(value = 1, warmups = 0)
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations = 5)
public String run() {
List<Integer> copy = new ArrayList<>();
for (Integer item : list) {
copy.add(item);
}
return "done";
}
}
结果是一样的:1e-8s/op。
因此,基准测试显然不起作用。可能出了什么问题?
您使用的时间尺度不正确 - 每次操作的秒数。对于您的无操作测试来说,它似乎太大了。只需将以下参数 @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
添加到您的测试中:
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class MyBenchmark {
public static void main(String[] args) throws Exception {
org.openjdk.jmh.Main.main(args);
}
@Fork(value = 1, warmups = 0)
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations = 5)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public String run() {
return "done";
}
}
结果如下:
# Run complete. Total time: 00:00:25
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
MyBenchmark.run avgt 20 5.390 ± 0.264 ns/op
关于你的第二个例子,它包含了几乎所有可能的issues/pitfalls:
- 死代码消除 - JVM 足够智能,可以无副作用地检测循环并将其从方法体中删除。
- 测量错误
- 不正确的初始化 - JMH 有特殊注释
Setup
和 State
用于正确的基准初始化
这是您示例的 "correct" 版本(我刚刚删除了不经意的错误):
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@State(Scope.Benchmark)
@Fork(value = 1)
public class MyBenchmark {
private List<Integer> list;
@Setup
public void init() {
list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
list.add(i);
}
}
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations = 5)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public Object run() {
List<Integer> copy = new ArrayList<>();
for (Integer item : list) {
copy.add(item);
}
return copy;
}
}
有延迟:
# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:00:25
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration 1: 2488116493.000 ns/op
# Warmup Iteration 2: 201271178.600 ns/op
为了了解微基准测试的所有可能问题,请阅读 the following examples。
JMH 对不同的方法显示相同的结果,无论这些方法是否包含任何代码。
示例1:待测空方法
public class MyBenchmark {
public static void main(String[] args) throws Exception {
org.openjdk.jmh.Main.main(args);
}
@Fork(value = 1, warmups = 0)
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations = 5)
public String run() {
return "done";
}
}
运行这段代码的结果是1e-8s/op。
示例 2:需要做一些工作的方法:
public class MyBenchmark {
public static void main(String[] args) throws Exception {
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
list.add(i);
}
org.openjdk.jmh.Main.main(args);
}
private static List<Integer> list = new ArrayList<>();
@Fork(value = 1, warmups = 0)
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations = 5)
public String run() {
List<Integer> copy = new ArrayList<>();
for (Integer item : list) {
copy.add(item);
}
return "done";
}
}
结果是一样的:1e-8s/op。
因此,基准测试显然不起作用。可能出了什么问题?
您使用的时间尺度不正确 - 每次操作的秒数。对于您的无操作测试来说,它似乎太大了。只需将以下参数 @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
添加到您的测试中:
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class MyBenchmark {
public static void main(String[] args) throws Exception {
org.openjdk.jmh.Main.main(args);
}
@Fork(value = 1, warmups = 0)
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations = 5)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public String run() {
return "done";
}
}
结果如下:
# Run complete. Total time: 00:00:25
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
MyBenchmark.run avgt 20 5.390 ± 0.264 ns/op
关于你的第二个例子,它包含了几乎所有可能的issues/pitfalls:
- 死代码消除 - JVM 足够智能,可以无副作用地检测循环并将其从方法体中删除。
- 测量错误
- 不正确的初始化 - JMH 有特殊注释
Setup
和State
用于正确的基准初始化
这是您示例的 "correct" 版本(我刚刚删除了不经意的错误):
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@State(Scope.Benchmark)
@Fork(value = 1)
public class MyBenchmark {
private List<Integer> list;
@Setup
public void init() {
list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
list.add(i);
}
}
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations = 5)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public Object run() {
List<Integer> copy = new ArrayList<>();
for (Integer item : list) {
copy.add(item);
}
return copy;
}
}
有延迟:
# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:00:25
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration 1: 2488116493.000 ns/op
# Warmup Iteration 2: 201271178.600 ns/op
为了了解微基准测试的所有可能问题,请阅读 the following examples。