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import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement on Muck Rack

import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement

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103.【Java Microbenchmark Harness】（一）

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By import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark, import org.openjdk.jmh.runner.Runner, import org.openjdk.jmh.runner.options.Options, import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement
| dasizhe.cn
(一)、JMH概述 JMH（Java Microbenchmark Harness）是一个 Java 工具，用于构建、运行和分析用 Java 和其他针对 JVM 的语言编写的 纳米/微米/毫/宏观 基准测试，而且是由Java虚拟机团队开发的。简单说，就是用来测量代码运行性能，简称 :“Java性能检测工具”。 JMH官网： https://openjdk.org/projects/code-tools/jmh/ JMH源码下载： https://github.com/openjdk/jmh (1).没有JMH的时候我们怎么进行测试的? 我们利用结束的时间戳 - 结束后的时间戳 (2).利用JMH进行测试 添加依赖 (二)、JMH运用展示 源码 解释 (三)、JMH注解 @Warmip 预热 预热: 执行一次，一次1秒 真实测试执行一次，一次一秒 源码 源码 第一个测试 第二个测试 第三个测试 第四次测试 第五次测试 第六次测试
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JMH - Java代码基准测试工具，代码性能问题验证测试

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By import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark, import org.openjdk.jmh.annotations.Fork, import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement, import org.openjdk.jmh.annotations.Mode
| CSDN
在日常开发工作当中，开发人员可能有这些困惑：自己写的这个方法性能到底怎么样？在原接口实现方法中添加了新的业务逻辑，对整个接口的性能影响有多少？有多种实现方式(或开源类库)，到底哪一种性能更好？ 当遇到类似困惑或者说问题的时候，怎么办呢？当然是测试验证，实践出真知！本文讲述的就是一个方法级别的性能测试工具—— JMH。 1、什么是JMH JMH，即 Java Microbenchmark Harness，是专门用于代码微基准测试的工具套件。何谓Micro Benchmark呢？简单的来说就是基于方法层面的基准测试，精度可以达到微秒级。其由 Oracle/openjdk 内部开发JIT编译器的大佬们所开发，作为java的方法级性能测试工具可以说是根正苗红了。（官方地址：http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/ ） 2、JMH适用的典型场景 a、优化热点方法，准确的知道某个方法的执行耗时，以及不同入参与最终实际耗时的关系，从而针对性的进行优化； b、寻找最佳方案，验证接口方法不同实现方式的实际吞吐量，从而确定最佳实现方式...
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Java并发(二)----初次使用多线程并行提高效率 - |旧市拾荒| - 博客园

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By import org.openjdk.jmh.annotations.Fork, import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement, import org.openjdk.jmh.annotations.Mode, import org.openjdk.jmh.annotations.Warmup
| cnblogs.com
1、并行 并行代表充分利用多核 cpu 的优势，提高运行效率。 想象下面的场景，执行 3 个计算，最后将计算结果汇总。 计算 1 花费 10 ms ​ 计算 2 花费 11 ms ​ 计算 3 花费 9 ms ​ 汇总需要 1 ms 如果是串行执行，那么总共花费的时间是 10 + 11 + 9 + 1 = 31ms 但如果是四核 cpu，各个核心分别使用线程 1 执行计算 1，线程 2 执行计算 2，线程 3 执行计算 3，那么 3 个线程是并行的，花费时间只取决于最长的那个线程运行的时间，即 11ms 最后加上汇总时间只会花费 12ms 2、设计 1) 环境搭建 基准测试工具选择，使用了比较靠谱的基准测试框架 JMH，它会执行程序预热（会对反复执行的代码进行优化），执行多次测试并平均 cpu 核数限制，有两种思路 建议使用虚拟机，分配合适的核 使用 msconfig，分配合适的核，需要重启比较麻烦 并行计算方式的选择 最初想直接使用 parallel stream，后来发现它有自己的问题 改为了自己手动控制 thread，实现简单的并行计算 引入jar包...
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Finding When Premature Optimization Is Evil

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By import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark, import org.openjdk.jmh.annotations.Fork, import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement, import org.openjdk.jmh.annotations.Mode
| DZone Verified
This article is based on the Software Mistakes and Tradeoffs book by Tomasz Lelek and Jon Skeet. There is an old computer science saying that Premature Optimization is the root of all evil. The saying has stuck around because it’s accurate for a lot of use cases. Without any input data about expected traffic and SLA, it’s hard to reason about your code and its required performance. Optimizing random paths in code in such a situation is like shooting in the dark.
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