详解Java使用JMH进行基准性能测试

目录

  • 一、前言
  • 二、JMH概述
    • 1、什么是JMH
    • 2、JMH适用的典型场景
    • 3、JMH基本概念
  • 三、JMH的使用
    • 1、快速跑起来
    • 2、JMH常用注解详细介绍
  • 四、小结
    • 附:

      一、前言
      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。

      二、JMH概述

      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 。如:选择json转换工具时选fastjson还是gson、字符串连接使用StringBuilder方式还是直接相加;
      ??c、分析性能损耗,在原接口方法业务逻辑中添加新的业务代码时,对整个业务方法的性能影响。如:在原业务逻辑中,添加一个插入操作日志的操作,可以分析新加操作对整个业务方法的性能影响。
      ??d、分析百分比内的耗时,即测试方法多次调用时百分比区间内的耗时,如:测试调用某个方法,50%以内的调用耗时是8.2ms/op,90%以内是9.3ms/op,99.99%以内是10.2ms/op,等等。(模式为Mode.SampleTime)

      3、JMH基本概念

      ??a、Mode :表示JMH测试中的模式,默认有5种,分别是Throughput(吞吐量)、AverageTime(平均耗时)、SampleTime(随机采样)、SingleShotTime(单次执行)、All(以上4种都来一次);
      ??b、Fork:表示JMH将用来测试的进程数;
      ??c、Warmup : 表示预热,在HotSpot中,JVM的JIT编译器会对热点代码进行编译优化, 因此为了最接近真实的情况,需要先预热测试代码,使JIT编译器完成可能需要的优化,从而令JMH最终测试结果更加准确;
      ??d、Iteration :表示JMH中的最小测试迭代单位,即测试次数,一般默认值是每次1s;
      ??e、Benchmark:用于标注JMH将进行测试的方法。(类似Junit中的@Test注解)

      三、JMH的使用

      1、快速跑起来

      ??JMH的基本使用只需2步,第1步是引入maven依赖包,第2步是根据工具框架模板编写测试类,以下通过一个简单例子进行详细说明:
      例1:测试一个方法的平均耗时

      第1步:引入maven依赖: (笔者使用的jmh版本为1.21)
      org.openjdk.jmhjmh-core${jmh.version}org.openjdk.jmhjmh-generator-annprocess${jmh.version}provided

      第2步:编写测试方法:
      package com.xiaojiang; import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark; import org.openjdk.jmh.annotations.BenchmarkMode; import org.openjdk.jmh.annotations.Mode; import org.openjdk.jmh.annotations.OutputTimeUnit; import org.openjdk.jmh.runner.Runner; import org.openjdk.jmh.runner.options.Options; import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @ Description:jmh使用第一个例子 * @ Author:xiaojiang * @ Date:Created in 2019-06-19 * @ Version:0.0.1 */@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)public class JmhDemoOne {public static void main(String[] args) throws Exception{Options options = new OptionsBuilder().include(JmhDemoOne.class.getName()).build(); new Runner(options).run(); }/*** 测试sayHello的平局耗时** @throws Exception*/@Benchmarkpublic void sayHello() throws Exception{//TODO 业务方法 ,此处用休眠的方式模拟业务耗时10 msTimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10); }}

      代码说明:

      通过以上例子可以发现,一个基本的JMH测试实现其实并不是很复杂,非常类似于用Junit做单元测试。具体说明如下:
      ??a、类名JmhDemoOne 上的@OutputTimeUnit、@BenchmarkMode这两个注解,表明这是一个JMH的测试类;(具体注解含义 ,以及更多注解说明请参考下文JMH常用注解详细介绍)
      ??b、主函数入口main方法中指定了一些基本测试参数选项;(基本就是固定写法。其实有更多相关参数方法可以添加,但这些参数笔者建议通过注解的方式在类上直接添加,这样来的更加方便)
      ??c、通过@Benchmark注解标注需要benchmark(基准测试)的具体方法;
      直接运行测试方法,控制台输出测试结果如下:(笔者JDK版本为1.8,IDE工具为IDEA2018)
      # JMH version: 1.21# VM version: JDK 1.8.0_144, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.144-b01# VM invoker: D:\Java\jdk1.8.0_144\jre\bin\java.exe# VM options: -javaagent:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.5\lib\idea_rt.jar=55987:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.5\bin -Dfile.encoding=UTF-8# Warmup: 5 iterations, 10 s each# Measurement: 5 iterations, 10 s each# Timeout: 10 min per iteration# Threads: 1 thread, will synchronize iterations# Benchmark mode: Average time, time/op# Benchmark: com.xiaojiang.JmhDemoOne.sayHello# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:08:20# Fork: 1 of 5# Warmup Iteration1: 10.716 ms/op# Warmup Iteration2: 10.640 ms/op# Warmup Iteration3: 10.737 ms/op# Warmup Iteration4: 10.693 ms/op# Warmup Iteration5: 10.723 ms/opIteration1: 10.716 ms/opIteration2: 10.724 ms/opIteration3: 10.772 ms/opIteration4: 10.758 ms/opIteration5: 10.709 ms/op# Run progress: 20.00% complete, ETA 00:06:43# Fork: 2 of 5# Warmup Iteration1: 10.744 ms/op# Warmup Iteration2: 10.732 ms/op# Warmup Iteration3: 10.748 ms/op# Warmup Iteration4: 10.728 ms/op# Warmup Iteration5: 10.760 ms/opIteration1: 10.701 ms/opIteration2: 10.709 ms/opIteration3: 10.719 ms/opIteration4: 10.714 ms/opIteration5: 10.703 ms/op# Run progress: 40.00% complete, ETA 00:05:02# Fork: 3 of 5# Warmup Iteration1: 10.729 ms/op# Warmup Iteration2: 10.731 ms/op# Warmup Iteration3: 10.728 ms/op# Warmup Iteration4: 10.700 ms/op# Warmup Iteration5: 10.709 ms/opIteration1: 10.708 ms/opIteration2: 10.701 ms/opIteration3: 10.708 ms/opIteration4: 10.726 ms/opIteration5: 10.698 ms/op# Run progress: 60.00% complete, ETA 00:03:21# Fork: 4 of 5# Warmup Iteration1: 10.724 ms/op# Warmup Iteration2: 10.688 ms/op# Warmup Iteration3: 10.748 ms/op# Warmup Iteration4: 10.732 ms/op# Warmup Iteration5: 10.772 ms/opIteration1: 10.729 ms/opIteration2: 10.688 ms/opIteration3: 10.705 ms/opIteration4: 10.687 ms/opIteration5: 10.709 ms/op# Run progress: 80.00% complete, ETA 00:01:40# Fork: 5 of 5# Warmup Iteration1: 10.688 ms/op# Warmup Iteration2: 10.696 ms/op# Warmup Iteration3: 10.692 ms/op# Warmup Iteration4: 10.684 ms/op# Warmup Iteration5: 10.683 ms/opIteration1: 10.719 ms/opIteration2: 10.720 ms/opIteration3: 10.695 ms/opIteration4: 10.710 ms/opIteration5: 10.760 ms/opResult "com.xiaojiang.JmhDemoOne.sayHello":10.716 ±(99.9%) 0.016 ms/op [Average](min, avg, max) = (10.687, 10.716, 10.772), stdev = 0.021CI (99.9%): [10.700, 10.731] (assumes normal distribution)# Run complete. Total time: 00:08:24REMEMBER: The numbers below are just data. To gain reusable insights, you need to follow up onwhy the numbers are the way they are. Use profilers (see -prof, -lprof), design factorialexperiments, perform baseline and negative tests that provide experimental control, make surethe benchmarking environment is safe on JVM/OS/HW level, ask for reviews from the domain experts.Do not assume the numbers tell you what you want them to tell.BenchmarkModeCntScoreErrorUnitsJmhDemoOne.sayHelloavgt2510.716 ± 0.016ms/opProcess finished with exit code 0

      测试结果说明:
      整个测试结果分为3大块,测试基本参数信息、测试过程、测试结果,各行含义具体说明如下:

      说明
      参数信息(1-10行) 1:jmh版本
      2:jvm版本信息
      3:jvm程序(jdk安装路径)
      4:jvm参数配置
      5:预热参数:预热次数、每次持续时间
      6:测试参数:测试次数、每次持续时间
      7:每次测试迭代超时时间
      8:每个测试进程的测试线程数
      9: 测试的模式
      10:测试的方法
      测试过程(12-75行) 12-23:第1次fork测试 (fork可以理解为1个独立的进程)
      12:测试完成进度,预计剩余需要时间
      13:当前第几次fork
      14-18:预热执行,每次预热执行耗时
      19-23:正式测试执行,每次测试执行耗时
      25-36:第2次fork测试
      38-49:第3次fork测试
      51-62:第4次fork测试
      64-75:第5次fork测试
      测试结果(78-95行) 78-81:测试结果,包括测试的方法、平均耗时[平局耗时的比例]、最大最小 耗时、测试结果数据离散度(stdev)等
      84:测试总耗时
      86-90:对测试结果的解释
      92-93:测试结论{测试的方法、测试类型(Mode)、测试总次数(Cnt)、测试结果(Score)、误差(Error)、单位(Units)}
      95:结束

      注:
      ??a、测试结果中的Measurement、Fork、Warmup等参数,是JMH采用了默认的配置值,实际使用中,我们可根据需要指定相关参数。
      ??b、运行这个测试类可以在IDEA中直接跑,也可以打成 jar 包到服务器上跑。
      ??c、本测试结果是直接输出在控制台,如有需要,可将测试结果输出到文件中,方法是在options中添加output方法指定测试结果输出目录,如下:
      Options options = new OptionsBuilder().include(JmhDemoOne.class.getName()).output("D:/JmhDemoOne.log")//将测试结果输出到指定目录文件.build();


      2、JMH常用注解详细介绍


      注解 介绍
      @BenchmarkMode 基准测试模式。一共有5种可选值:(其实是4种)
      Mode.Throughput:吞吐量模式,即单位时间内方法的吞吐量
      Mode.AverageTime:平均耗时模式,即一定测试次数内方法执行的平均耗时
      Mode.SampleTime:随机采样模式,即最终结果为取样结果分布比例
      Mode.SingleShotTime:单次执行模式,即只会执行一次(以上的模式通常会有预热、会迭代执行多次,这个模式可用于测试某些特定场景,如冷启动时的性能)
      Mode.All:即以上模式都执行一遍

      -----------------------------------
      用法示例:(benchmark模式为平均耗时模式)
      @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
      @OutputTimeUnit 测试结果的时间单位。其值为java.util.concurrent.TimeUnit 枚举中的值,通常用的值是秒、毫秒、微妙(需要注意的是,在不同测试模式下,需要选择合适的时间单位,从而获取更精确的测试结果。)

      ------------------------------------
      用法示例:(benchmark结果时间单位为毫秒)
      @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
      @Benchmark 基准测试,方法级注解(配置在方法名上)。用于标注需要进行benchmark (基准测试)的方法

      ------------------------------------
      用法示例:(方法需要benchmark)
      @Benchmark
      @Warmup 预热参数。配置预热的相关参数,参数含义是:iterations(预热次数)、time (预热时间)、timeUnit (时间单位)

      ------------------------------------
      用法示例:(预热10次,每次20s)
      @Warmup(iterations = 10, time = 20, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
      @Measurement 度量,即benchmark基本参数。参数含义是:iterations(测试次数)、time (每次测试时间)、timeUnit (时间单位)

      ------------------------------------
      用法示例:(测试5次,每次30s)
      @Measurement(iterations = 5, time = 30, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
      @Fork 分叉,即进程数。用于配置将使用多少个进程进行测试

      ------------------------------------
      用法示例:(使用3个进程)
      @Fork(3)
      @Threads 线程数。每个Fork(进程)中的线程数,一般可设为测试机器cpu核心数。

      ------------------------------------
      用法示例:(使用4个线程)
      @Threads(4)
      @Param 成员参数,属性级注解。用于测试方法在不同入参情况下的性能表现。

      ------------------------------------
      用法示例:(入参值依次为1 、10、100)
      @Param({“1”, “10”, “100”})
      @Setup 设置,方法级注解。用于标注benchmark前的操作,通常用于测试前初始化参数资源,如初始化数据库连接等。

      ------------------------------------
      用法示例:(初始化方法)
      @Setup
      @TearDown 拆卸,方法级注解。用于标注benchmark后的操作,通常用于测试后回收资源,如关闭数据库连接等。

      ------------------------------------
      用法示例:(回收方法)
      @TearDown
      @State 状态,表示一个类/方法的可用范围,其值有3个:
      Scope.Thread:默认状态,每个线程分配一个独享的实例;
      Scope.Benchmark:测试中的所有线程共享实例;(多线程测试情况下)
      Scope.Group:同一个组的线程共享实例;

      ------------------------------------
      用法示例:(默认值,每个线程分配一个实例)
      @State(Scope.Thread)
      @Group 测试组,方法级注解。适用分组测试,每组线程数不一样的场景。

      ------------------------------------
      用法示例:(组名为“group_name”的一个组)
      @Group(“group_name”)
      @GroupThreads 组线程数,方法级注解。通常和@Group搭配使用

      ------------------------------------
      用法示例:(组线程数为10)
      @GroupThreads(10)
      @Timeout 超时时间。每次测试迭代超时时间

      ------------------------------------
      用法示例:(每次测试超时时间为20min)
      @Timeout(time = 20, timeUnit = TimeUnit.MINUTES)

      以上是使用JMH测试中常用的注解,当然JMH还有一些其它注解,如@CompilerControl、@AuxCounters 等等,这些注解通常可用于满足特定的测试场景需求,具体相关使用如有需要,可参考官方示例,官方demo比较详细,比较好理解学习。
      3、更多示例

      本小节笔者将通过几个小示例,展示JMH的基本使用。
      例2:
      测试验证字符串连接处理时,使用StringBuilder方式是否比直接相加好。
      package com.xiaojiang; import org.openjdk.jmh.annotations.*; import org.openjdk.jmh.runner.Runner; import org.openjdk.jmh.runner.options.Options; import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @ Description:jmh使用第二个例子 * @ Author:xiaojiang * @ Date:Created in 2019-06-19 * @ Version:0.0.1 */@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)@BenchmarkMode(Mode.Throughput)@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.MILLISECONDS)@Measurement(iterations = 10, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)@State(Scope.Thread)public class JmhDemoTwo {public static void main(String[] args) throws Exception{Options options = new OptionsBuilder().include(JmhDemoTwo.class.getName()).build(); new Runner(options).run(); }/*** 字符串个数*/@Param({"10", "100", "1000"})private int number; /*** 字符串直接相加方式*/@Benchmarkpublic void StringAddMode(){String str = ""; for(int i=0; i
      测试结果:
      //---省略测试过程结果----------
      Benchmark(number)ModeCntScoreErrorUnits
      JmhDemoTwo.StringAddMode10thrpt507670608.558 ±99068.181ops/s
      JmhDemoTwo.StringAddMode100thrpt50437133.436 ±7738.031ops/s
      JmhDemoTwo.StringAddMode1000thrpt504023.846 ±62.872ops/s
      JmhDemoTwo.StringBuilderMode10thrpt5022608867.036 ± 669332.843ops/s
      JmhDemoTwo.StringBuilderMode100thrpt501232847.661 ±23742.088ops/s
      JmhDemoTwo.StringBuilderMode1000thrpt5098367.745 ±1487.840ops/s
      【详解Java使用JMH进行基准性能测试】从测试结果可以看出,在字符串连接数量分别为10、100、1000时,通过StringBuilder处理字符串的方式比直接相加的方式性能都要强一些;如,当字符窜数量为1000时,直接相加方式的方法吞吐量为4023.846 ops/s,StringBuilder的方式方法吞吐量达到 98367.745ops/s 。(当然具体测试结果值和机器配置、JVM配置有关)
      例3:
      测试常用序列化json库fastJson、gson、jackson的性能(均为截止2019.06最新版本)。
      package com.xiaojiang; import org.openjdk.jmh.annotations.*; import org.openjdk.jmh.runner.Runner; import org.openjdk.jmh.runner.options.Options; import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.List; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @ Description:jmh使用第三个例子 * @ Author:xiaojiang * @ Date:Created in 2019-06-19 * @ Version:0.0.1 */@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)@Warmup(iterations = 5)@Measurement(iterations = 1)@State(Scope.Benchmark)@Fork(1)public class JmhDemoThree {public static void main(String[] args) throws Exception{Options options = new OptionsBuilder().include(JmhDemoThree.class.getName()).build(); new Runner(options).run(); }/*** 序列化次数*/@Param({"100", "10000", "1000000"})private int number; private Userinfo userinfo; private String fastjson_jsonStr; private String gson_jsonStr; private String jackson_jsonStr; /***fastjson bean2Json*/@Benchmarkpublic void fastjson_bean2Json(){for (int i=0; i(); list.add("北京三里屯儿那条街那条巷那一号"); list.add("上海三里屯儿那条街那条巷那一号"); list.add("深圳三里屯儿那条街那条巷那一号"); userinfo.setAddress(list); fastjson_jsonStr = JsonUtil.fastjson_bean2Json(userinfo); gson_jsonStr = JsonUtil.gson_bean2Json(userinfo); jackson_jsonStr = JsonUtil.jackson_bean2Json(userinfo); }}

      (其它相关代码后附)
      测试结果:
      //---省略测试过程结果----------
      Benchmark(number)ModeCntScoreErrorUnits
      JmhDemoThree.fastjson_bean2Json100ss1.586ms/op
      JmhDemoThree.fastjson_bean2Json10000ss3.683ms/op
      JmhDemoThree.fastjson_bean2Json1000000ss500.924ms/op
      JmhDemoThree.fastjson_json2Bean100ss0.978ms/op
      JmhDemoThree.fastjson_json2Bean10000ss5.493ms/op
      JmhDemoThree.fastjson_json2Bean1000000ss362.337ms/op
      JmhDemoThree.gson_bean2Json100ss2.106ms/op
      JmhDemoThree.gson_bean2Json10000ss28.693ms/op
      JmhDemoThree.gson_bean2Json1000000ss1890.999ms/op
      JmhDemoThree.gson_json2Bean100ss7.175ms/op
      JmhDemoThree.gson_json2Bean10000ss110.298ms/op
      JmhDemoThree.gson_json2Bean1000000ss7310.555ms/op
      JmhDemoThree.jackson_bean2Json100ss2.111ms/op
      JmhDemoThree.jackson_bean2Json10000ss8.859ms/op
      JmhDemoThree.jackson_bean2Json1000000ss376.587ms/op
      JmhDemoThree.jackson_json2Bean100ss1.992ms/op
      JmhDemoThree.jackson_json2Bean10000ss10.723ms/op
      JmhDemoThree.jackson_json2Bean1000000ss714.569ms/op
      从测试结果可以看出,不论是bean2Json还是json2Bean,fastjson的性能比gson、jackson都要好一些,当然,jackson性能也很不错(不愧是spring默认的序列化和反序列化工具),尤其是当序列化与反序列化次数较多时,fastjson优势尤其明显。当然,由于笔者用于测试的实体bean数据结构还是较为简单,在一些较为复杂的数据结构场景下,其各自的性能表现可能有所不一样。(笔者用的测试Mode是Mode.SingleShotTime,只测试一次,且由于机器等原因,所以误差可能相对较大。有兴趣的读者,可以测试一下不同测试Mode下,更复杂的数据结构场景下,各序列化/反序列化工具的性能表现)

      四、小结
      1、JMH官方并没有提供比较详细的使用文档(这也是笔者整理本文的重要原因),但是其提供了许多详细、较容易理解的例子,有问题的可以参考,地址为:http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/99d7b73cf1e3/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples 。
      2、JMH中的参数配置,许多参数可以直接在main方法的options中设置,也可以通过在类上直接添加注解配置。
      3、注意:跑测试的时候要直接用run的方式跑,不要用debug的方式跑,否则会出错。
      4、JMH适用于方法级别的基准性能测试,并不适用于跨系统、跨服务之间的全链路测试。
      5、使用JMH基准测试,虽然精度可以达到微妙级,但是测试结果依然是会存在一定误差的;由于测试机器、场景、jvm配置等不同而引起测试误差是完全可能的,只是这个误差能否在可接受的范围内。
      6、最终测试结果是fork参数与每次测试迭代参数的合集,如fork值为3,iterations值为5,那最终测试次数就是 3 * 5 = 15次。
      参考文章:
      http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/99d7b73cf1e3/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples
      http://java-performance.info/jmh/
      https://www.cnblogs.com/tranquillity/p/9488572.html
      https://www.xncoding.com/2018/01/07/java/jmh.html
      https://blog.csdn.net/lxbjkben/article/details/79410740
      http://blog.dyngr.com/blog/2016/10/29/introduction-of-jmh/
      http://irfen.me/java-jmh-simple-microbenchmark/
      https://www.cnblogs.com/bestzhang/p/10082119.html

      附:
      json工具pom依赖:
      com.alibabafastjson1.2.58com.google.code.gsongson2.8.5com.fasterxml.jackson.corejackson-databind2.9.9com.fasterxml.jackson.corejackson-core2.9.9com.fasterxml.jackson.corejackson-annotations2.9.9

      Userinfo.java:
      package com.xiaojiang; import java.util.Date; import java.util.List; /** * @ Description:用户信息 * @ Author:xiaojiang * @ Date:Created in 2019-06-19 * @ Version:0.0.1 */public class Userinfo {private String username; //用户名private String gender; //用户性别private Integer age; //用户年龄private Date birthday; //用户生日private List address; //用户地址private Long createTime; //用户创建时间public String getUsername() {return username; }public void setUsername(String username) {this.username = username; }public String getGender() {return gender; }public void setGender(String gender) {this.gender = gender; }public Integer getAge() {return age; }public void setAge(Integer age) {this.age = age; }public Date getBirthday() {return birthday; }public void setBirthday(Date birthday) {this.birthday = birthday; }public List getAddress() {return address; }public void setAddress(List address) {this.address = address; }public Long getCreateTime() {return createTime; }public void setCreateTime(Long createTime) {this.createTime = createTime; }@Overridepublic String toString() {return "Userinfo{" +"username='" + username + '\'' +", gender='" + gender + '\'' +", age=" + age +", birthday=" + birthday +", address=" + address +", createTime=" + createTime +'}'; }}

      JsonUtil.java:
      package com.xiaojiang; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import java.io.IOException; /** * @ Description:json工具类 * @ Author:xiaojiang * @ Date:Created in 2019-06-19 * @ Version:0.0.1 */public class JsonUtil {private static com.google.gson.Gson gson = new com.google.gson.GsonBuilder().create(); private static com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper jacksonMapper = new com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper(); public static String fastjson_bean2Json(Object object){return com.alibaba.fastjson.JSON.toJSONString(object); }public static T fastjson_json2Bean(String jsonStr, Class objectClass) {return JSON.parseObject(jsonStr, objectClass); }public static String gson_bean2Json(Object object){return gson.toJson(object); }public static T gson_json2Bean(String jsonStr, Class objectClass){return gson.fromJson(jsonStr,objectClass); }public static String jackson_bean2Json(Object object) {try {return jacksonMapper.writeValueAsString(object); } catch (JsonProcessingException e) {e.printStackTrace(); }return null; }public static T jackson_json2Bean(String jsonStr, Class objectClass){try {return jacksonMapper.readValue(jsonStr,objectClass); } catch (IOException e) {e.printStackTrace(); }return null; }}

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