（八）JMH的详细使用，附带压测dubbo案例+代码（八）JMH的详细使用，附带压

1、JMH简介 JMH即Java Microbenchmark Harness，是Java用来做基准测试的一个工具，该工具由OpenJDK提供并维护，测试结果可信度高。
相对于 Jmeter、ab ，它通过编写代码的方式进行压测，在特定场景下会更能评估某项性能。
本次通过使用JMH来压测Dubbo的性能（官方也是使用JMH压测）
2、使用只需要引用两个jar即可：

org.openjdk.jmh jmh-core 1.29 org.openjdk.jmh jmh-generator-annprocess 1.29

通过一系列的注解即可使用JMH。
@State
只能用在类上，有三个取值：
Scope.Thread：默认的State，每个测试线程分配一个实例；
Scope.Benchmark：所有测试线程共享一个实例，用于测试有状态实例在多线程共享下的性能；
Scope.Group：每个线程组共享一个实例；
@OutputTimeUnit
时间单位，如毫秒 TimeUnit.MILLISECONDS、秒 TimeUnit.SECONDS
@Benchmark
声明一个public方法为基准测试方法。该类下的所有被@Benchmark注解的方法都会执行。

相当于类的main方法

@BenchmarkMode
指定测试某个接口的指标，如吞吐量、平均执行时间，一般我都是选择 ALL
Mode有：

【（八）JMH的详细使用，附带压测dubbo案例+代码】Throughput: 整体吞吐量，例如“1秒内可以执行多少次调用” (thrpt,参加第5点)
AverageTime: 调用的平均时间，例如“每次调用平均耗时xxx毫秒”。（avgt）
SampleTime: 随机取样，最后输出取样结果的分布，例如“99%的调用在xxx毫秒以内，99.99%的调用在xxx毫秒以内”（simple）
SingleShotTime: 以上模式都是默认一次 iteration 是 1s，唯有 SingleShotTime 是只运行一次。往往同时把 warmup 次数设为0，用于测试冷启动时的性能。（ss）

@BenchmarkMode({Mode.Throughput,Mode.All}) public class StressTestProvider {}

@Measurement
用于控制压测的次数

//测量2次，每次测量的持续时间为20秒 @Measurement(iterations = 2, time = 20 , timeUnit = TimeUnit.SECONDS)

@Warmup
预热，预热可以避免首次因为一些其他因素，如CPU波动、类加载耗时这些情况的影响。

@Warmup(iterations = 3, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)

参数解释同上。
@Fork
@Fork用于指定fork出多少个子进程来执行同一基准测试方法。
@Threads
@Threads注解用于指定使用多少个线程来执行基准测试方法，如果使用@Threads指定线程数为2，那么每次测量都会创建两个线程来执行基准测试方法。
3、运行

我这里的例子是压测dubbo，源码链接在文末

完整例子：

@BenchmarkMode({Mode.All}) @Warmup(iterations = 3, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) //测量次数,每次测量的持续时间 @Measurement(iterations = 3, time = 10, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) @Threads(32) @Fork(1) @State(Scope.Benchmark) @OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS) @Slf4j public class StressTestProvider {private final AnnotationConfigApplicationContext annotationConfigApplicationContext; private final StressTestController stressTestController; public StressTestProvider() { annotationConfigApplicationContext = new AnnotationConfigApplicationContext(AnnotationConfig.class); annotationConfigApplicationContext.start(); stressTestController = annotationConfigApplicationContext.getBean("stressTestController", StressTestController.class); }@TearDown public void close() throws IOException { annotationConfigApplicationContext.close(); }@Benchmark public void string1k() { stressTestController.string1k(); }@Benchmark public void string100k() { stressTestController.string100k(); }public static void main(String[] args) throws RunnerException {log.info("测试开始"); Options opt = new OptionsBuilder() .include(StressTestProvider.class.getSimpleName()) //可以通过注解注入 //.warmupIterations(3) //.warmupTime(TimeValue.seconds(10)) //报告输出 .result("result.json") //报告格式 .resultFormat(ResultFormatType.JSON).build(); new Runner(opt).run(); } }

有两种运行的方式，一般采用打成jar这种。
3.1、main方法运行
如上，只需要配置Options，运行main方法即可，注意要使用 run模式启动，不要使用debug模式启动。
否则会报错：

transport error 202: connect failed: Connection refused ERROR

3.2、打成jar运行
有时候需要放在服务器上运行，就需要打成一个jar，需要使用单独的jar打包插件：

org.apache.maven.plugins maven-shade-plugin 2.2 package shade jmh-demo org.openjdk.jmh.Main

如果不想要这种打包方式，打成jar的时候一定要声明main方法入口对应的类，也就是上面StressTestProvider

还有就是，因为我的是springboot项目，我测试了一下想同时打包springboot和 jmh：

文章图片

但是运行 jhm-demo.jar 发现报错：not match main class，还是老老实实通过 profile 节点打包吧。
打完包后，通过以下命令即可运行：

java -jar jmh-demo.jar-rf json -rff result.json

-rf json 是输出 json的格式
-rff /data/result.json 是输出文件位置和名称
4、结果执行后，会生成一个汇总结果：

Result "com.dubbo.benchmark.StressTestProvider.string1k": N = 3 mean =0.016 ±(99.9%) 0.022 s/opHistogram, s/op: [0.014, 0.014) = 0 [0.014, 0.015) = 0 [0.015, 0.015) = 0 [0.015, 0.015) = 1 [0.015, 0.015) = 1 [0.015, 0.016) = 0 [0.016, 0.016) = 0 [0.016, 0.016) = 0 [0.016, 0.016) = 0 [0.016, 0.017) = 0 [0.017, 0.017) = 0 [0.017, 0.017) = 0 [0.017, 0.017) = 1 [0.017, 0.018) = 0 [0.018, 0.018) = 0 [0.018, 0.018) = 0 Percentiles, s/op: p(0.0000) =0.015 s/op p(50.0000) =0.015 s/op p(90.0000) =0.017 s/op p(95.0000) =0.017 s/op p(99.0000) =0.017 s/op p(99.9000) =0.017 s/op p(99.9900) =0.017 s/op p(99.9990) =0.017 s/op p(99.9999) =0.017 s/op p(100.0000) =0.017 s/op# 第36行 # Run complete. Total time: 00:05:12BenchmarkModeCntScoreErrorUnits StressTestProvider.string100kthrpt3759.794 ±66.300ops/s StressTestProvider.string1kthrpt36798.005 ± 6992.093ops/s StressTestProvider.string100kavgt30.042 ±0.002s/op StressTestProvider.string1kavgt30.005 ±0.012s/op StressTestProvider.string100ksample229820.042 ±0.001s/op StressTestProvider.string100k:string100k·p0.00sample0.017s/op StressTestProvider.string100k:string100k·p0.50sample0.041s/op StressTestProvider.string100k:string100k·p0.90sample0.048s/op StressTestProvider.string100k:string100k·p0.95sample0.050s/op StressTestProvider.string100k:string100k·p0.99sample0.058s/op StressTestProvider.string100k:string100k·p0.999sample0.075s/op StressTestProvider.string100k:string100k·p0.9999sample0.088s/op StressTestProvider.string100k:string100k·p1.00sample0.092s/opStressTestProvider.string1ksample1869060.005 ±0.001s/op StressTestProvider.string1k:string1k·p0.00sample0.001s/op StressTestProvider.string1k:string1k·p0.50sample0.005s/op StressTestProvider.string1k:string1k·p0.90sample0.007s/op StressTestProvider.string1k:string1k·p0.95sample0.008s/op StressTestProvider.string1k:string1k·p0.99sample0.011s/op StressTestProvider.string1k:string1k·p0.999sample0.030s/op StressTestProvider.string1k:string1k·p0.9999sample0.035s/op StressTestProvider.string1k:string1k·p1.00sample0.038s/op StressTestProvider.string100kss30.030 ±0.181s/op StressTestProvider.string1kss30.016 ±0.022s/opBenchmark result is saved to result.json

结果分析
简单分析一下：
只需要从第36行开始看，我这里一共压测了2个方法

StressTestProvider.string100k
StressTestProvider.string1k

Mode 这一列表示测试的名称，也就是 @BenchmarkMode你选择的测试类型，源码在此：

public enum Mode { /** * Throughput: operations per unit of time. */ Throughput("thrpt", "Throughput, ops/time"),/** * Average time: average time per per operation. * */ AverageTime("avgt", "Average time, time/op"),/** * Sample time: samples the time for each operation. * */ SampleTime("sample", "Sampling time"),/** * Single shot time: measures the time for a single operation. * */ SingleShotTime("ss", "Single shot invocation time"),

thrpt：吞吐量，也可以理解为tps、ops
avgt：每次请求的平均耗时
sample：请求样本数量，这次压测一共发了多少个请求
ss：除去冷启动，一共执行了多少轮
Cnt、Score、Units 单位
Error 误差
如果你配置了输出文件，比如我上面的 resul.json ，但是你打开是看不懂的，可以借助两个网站把文件上传进行分析：