Java性能测量

Question

我正在我的类之间进行一些Java性能比较,并想知道是否有某种Java性能框架可以使编写性能测量代码更容易？

也就是说,我现在正在尝试测量的是,与使用AtomicInteger作为我的"同步器"相比,PseudoRandomUsingSynch.nextInt()中的方法具有"同步"的效果.

因此,我试图测量使用3个线程访问同步方法循环10000次的生成随机整数所需的时间.

我相信有更好的方法可以做到这一点.能请你赐教吗？:)

public static void main( String [] args ) throws InterruptedException, ExecutionException {
    PseudoRandomUsingSynch rand1 = new PseudoRandomUsingSynch((int)System.currentTimeMillis());
    int n = 3;
    ExecutorService execService = Executors.newFixedThreadPool(n);

    long timeBefore = System.currentTimeMillis();
    for(int idx=0; idx<100000; ++idx) {
        Future<Integer> future = execService.submit(rand1);
        Future<Integer> future1 = execService.submit(rand1);
        Future<Integer> future2 = execService.submit(rand1);

        int random1 = future.get();
        int random2 = future1.get();
        int random3 = future2.get();

    }
    long timeAfter = System.currentTimeMillis();
    long elapsed = timeAfter - timeBefore;
    out.println("elapsed:" + elapsed);
}

班级

public class PseudoRandomUsingSynch implements Callable<Integer> {
private int seed;

public PseudoRandomUsingSynch(int s) { seed = s; }

public synchronized int nextInt(int n) {
    byte [] s = DonsUtil.intToByteArray(seed);
    SecureRandom secureRandom = new SecureRandom(s);
    return ( secureRandom.nextInt() % n );
}

@Override
public Integer call() throws Exception {
    return nextInt((int)System.currentTimeMillis());
}
}

问候

Answer 1

忽略一个微基准标记在你的情况下是否有用的问题(斯蒂芬C的观点非常有效),我想指出:

首先,不要听那些说"不是那么难"的人.是的,使用JIT编译的虚拟机上的微基准测试很困难.实际上很难从微基准测试中获得有意义和有用的数据,并且任何声称它并不难的人要么是超天才,要么是做错了.:)

其次,是的,有一些这样的框架.一个值得关注的(认为它是在很早的发布前阶段)是Caliper,由Kevin Bourrillion和谷歌的Jesse Wilson.从早期的一些看起来真的令人印象深刻.

Answer 2

更多微基准测试建议 - 微基准测试很少告诉您真正需要知道的内容......实际应用程序的运行速度有多快.

在您的情况下,我想您正试图弄清楚您的应用程序使用Atomic对象的性能是否优于使用synchronized ...或反之亦然.真正的答案是,它很可能取决于微基准无法衡量的因素.诸如争用的可能性,持有锁的时间,线程和处理器的数量,以及使原子更新成为​​可行解决方案所需的额外算法工作量.

编辑 - 回答这个问题.

那么有没有办法可以衡量所有这些争用概率,锁定持续时间等？

理论上是的.一旦实现了整个应用程序,就可以对其进行检测以测量这些内容.但这也没有给你答案,因为没有预测模型你可以插入这些数字来给出答案.此外,您已经实施了该应用程序.

但我的观点并不是衡量这些因素可以让你预测表现.(它不!)相反,它是一个微型基准不会让你预测的性能无论是.

实际上,最好的方法是根据您的直觉实现应用程序,然后使用性能分析作为确定实际性能问题所在的基础.

Answer 3

这些人设计了一个很好的 JVM 测量方法，这样你就不会用虚假的数字来欺骗自己，然后将其发布为 Python 脚本，这样你就可以重复使用他们的聪明才智 -

统计上严格的 Java 性能评估（pdf 论文）

Answer 4

OpenJDK家伙开发了一种称为JMH的基准测试工具：

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

这提供了一个非常容易设置的框架，并且有几个示例说明了如何使用它。

http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/tip/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples/

没有什么可以阻止您编写错误的基准测试，但是它们在消除非显而易见的错误（例如线程之间的错误共享，防止无效代码消除等）方面做得很好。