所以我正在尝试使用微基准测试,选择了 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情况?
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);
}
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
以下是结果:
# 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
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
目前在 Windows 7 上运行,并且如多篇文章中所述,它具有大粒度(407 ns)。使用下面的基本代码检查它确实是每~400ns 出现一个新的计时器值:
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);
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
很难完全理解生成的方法究竟是如何工作的,但是查看反编译的 JMH 生成的代码,它似乎在执行前后使用相同的 System.nanoTime() 并测量差异。当粒度为 400 ns 时,它如何能够测量几纳秒的方法执行?
你是完全正确的。您无法测量比系统计时器粒度更快的东西。
JMH 不会测量基准方法的每次调用。它在迭代开始之前调用 System.nanotime(),执行基准方法 X 次,并在迭代之后再次调用 System.nanotime()。结果是时间差 / 操作数(您可能使用 @OperationsPerInitation 在方法上指定每次调用超过 1 个操作)。
Aleksey Shipilev 在他的文章Nanotrusting the Nanotime中讨论了 Nanotime 的测量问题。“延迟”部分包含一个代码示例,显示 JMH 如何测量一个基准迭代。
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