大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
关于JMH，可以直接查看官网地址
本博客内容来自我正在撰写的新书《Java性能优化（暂定名）》，也欢迎购买经典书
1.3.1 使用JMH
通过手工编写一个性能压测程序有较多的问题
JMH使用OPS来表示吞吐量，OPS，Opeartion Per Second，是衡量性能的重要指标，指得是每秒操作量。数值越大，性能越好。类似的概念还有TPS，表示每秒的事务完成量，QPS，每秒的查询量。 如果对每次执行时间进行升序排序，取出总数的99%的最大执行时间作为TP99的值，TP99通常是衡量系统性能重要指标，他表示99%的请求的响应时间不超过某个值。比TP99更严格的事TP999，要求99.9%的请求不超过某个值
有什么工具能帮助我们统计性能优化后的效果，比如更方便的统计OPS，TP99等。同时，我们为了做调优，不必每次都自己写一个测试程序
JMH，即Java Microbenchmark Harness，是专门用于代码微基准测试的工具套件。主要是基于方法层面的基准测试，精度可以达到纳秒级。当你定位到热点方法，希望进一步优化方法性能的时候，就可以使用JMH对优化的结果进行量化的分析。
JMH 实现了JSR269规范，即注解处理器，能在编译Java源码的时候，识别的到需要处理的注解，如@Beanmark，JMH能根据@Beanmark的配置生成一系列测试辅助类。关于JSR269，本书11章详细介绍. 流行开源Lombok 基于JSR269规范
开始是使用JMH，可以在工程里添加对JMH的依赖，添加如下
${jmh.version} 为jmh最新版本，为1.0
我们编写一个JMH测试类
MyBenchmark 有俩个需要比较的方法，都用 @Benchmark注解标识，MyBenchmark用了一系列注解，解释如下
我们在MyBenchmark添加需要的测试方法，如下
因为MyBenchmark包含了一个main方法，我们可以直接在IDE里直接运行这个方法，有如下输出
以上输出来自于我们的配置，第一行表示预热3次，每次执行1秒，第二行表示运行3次，每次运行5秒，这部分的运行结果计入统计。第三行表示1个线程执行，第四行统计性能数据纬度是Throughput，吞吐量
紧接着会运行testObjectKey方法，有如下输出
这里的Fork表示子进程，我们只配置里一个，因此只有一个进程的执行结果，该进程包含预热3次，每次1秒，以及运行3次，每次运行5秒，执行完testObjectKey方法后，会自动打印一个汇总信息
统计结果给出了多次测试后的最小值，最大值和均值，以及标准差 (stdev),置信区间(Confidence interval)
标准差（stdev）反映了数值相对于平均值得离散程度，置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计
testStringKey的输出与上面类似，这俩个比较方法执行完毕，会自动打印出一个性能对比数据表格
Benchmark列表示这次测试对比的方法，Mode列表上结果的统计纬度，Samples列表示采样次数，Samples=Fork*Iteration。Score是对这次评测的打分，对于testObjectKey，意味着他的OPS为每秒，大约4倍testStringKey方法
Score Error 这里表示性能统计上的误差，我们不需要关心这个数据，主要查看Score
可以修改统计纬度，比如修改为Mode.SampleTime，时间按照纳秒统计
可以看到有一组如下统计
可以看到90%的调用，是在2464纳秒内完成，99%的调用都是在4272纳秒完成的.
1.3.2 JMH常用设置
在这个例子，我们性能测试所依赖的对象areaService，perferAreaService 恰好是线程安全的，大多数时候性能测试方法都会引用一些外部实例对象，考虑到多线程测试访问这些实例对象，JMH要求必须为这些变量申明是Thread 内生效，还是整个BeanMark使用。如果是前者，JMH会为每个线程构建一个新的实例，后者则所有测试都共享这个变量，JMH用@State注解来说明对象的生命周期，@State注解作用在类上，比如，在MyBenchmark例子里，我们可以改成如下例子
作为参数传入每个待测试的方法。
也可以不使用内部类，直接使用申明性能测试的类，在类上使用@State注解
@Setup 和 @TearDown 是一对注解，作用于方法上，前者用于测试前的初始化工作，后者用于回收某些资源，比如压测前需要准备一些数据
@Level 用于控制 @Setup，@TearDown 的调用时机，有如下含义
JMH提供了Runner类能运行Benchmark类
include接受一个字符串表达式，表示需要测试的类和方法，如上例子测试所有方法MyBenchmark。如下例子则只测试方法名字包含“testObjectKey“的方法
OptionsBuilder包含了多个方法用于配置性能测试，可以指定循环次数，预热次数等，如下例子会用4个子进程做性能测试，每个进程预热一次，执行5次迭代
截至到目前为止，JMH都是通过一个main方法在IDE里执行，更为通常情况，JMH推荐使用单独的一个Maven工程来执行性能测试而不要放到业务工程里。可以通过maven archetype:generate 命令来生成一个心得JMH Maven工程。
为了阅读方便，分成几行，如上命令行应该放到一行执行，执行完毕后，生成了一个maven工程，maven工程仅仅包含了一个 MyBenchmark 例子。
我们可以修改MyBenchmark，添加我们需要测试的代码， 现在，可以创建一个性能测试的jar文件，通过运行如下maven命令
命令会在target目录下生成一个benchmarks.jar，包含了运行性能测试所需的任何东西，在命令行运行如下命令
JMH将会被启动，默认情况下运行MyBenchmark类里的所有被@Benchmark标注方法
有些性能测试需要了解不同输入参数的性能，比如对于模板引擎的性能测试中，考虑到字节流输出和字符流输出
JMH会分别赋值outpuType为1，2，3后，在各自测试一次，会输出如下
1.3.3 注意事项
编写JHM代码，需要考虑到虚拟机的优化，而使得测试失真，如下measureWrong代码就是所谓的Dead-Code代码
测试结果如下
在测试measureWrong方法，JIT能推测出方法体可以被优化调而不影响系统，measureRight因为定义了返回值，JIT不会优化。
下一个是关于常量折叠，JIT认为方法计算结果为常量，从而优化直接返回常量给调用者
如下是测试结果
考虑到inline对性能影响很大，JMH支持 @CompilerControl来控制是否允许内联
add和addInline方法都会调用dataAdd方法，前者使用CompilerControl类，可以用在方法或者类上，来提供编译选项
开发人员可能觉得上面的测试，add方法太简单，会习惯性的在add方法里方一个循环，以减少JMH调用add方法的成本。JMH不建议这么做，因为JIT会实际上对这种循环会做优化，以消除循环调用成本。如下是个例子可以看到循环测试结果不准确
注解OperationsPerInvocation 告诉JMH统计性能的时候需要做修正，比如@OperationsPerInvocation(10)调用了10次。
性能测试结果如下
可以看到，测试方法里使用循环，会促使JIT进行优化，做循环消除(参考第8章JIT TODO)
1.3.4 单元测试
无论是编写JMH，或者其他性能测试程序，好习惯是先编写一个单元测试用例，以确保性能测试方法的准确性，对于1.3.4的Inline类，可以先编写一个单元测试用例，确保add和addInline返回正确结果
在JMH工程调用maven install 生成测试代码的时候，会进行单元测试，从而保证测试结果的准确
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