正文开始
JMH，即Java Microbenchmark Harness，这是专门用于进行代码的微基准测试的一套工具API。
JMH 由 OpenJDK/Oracle 里面那群开发了 Java 编译器的大牛们所开发 。何谓 Micro Benchmark 呢？ 简单地说就是在 method 层面上的 benchmark，精度可以精确到微秒级。
Java的基准测试需要注意的几个点：
测试前需要预热。
防止无用代码进入测试方法中。
并发测试。
测试结果呈现。
比较典型的使用场景：
当你已经找出了热点函数，而需要对热点函数进行进一步的优化时，就可以使用 JMH 对优化的效果进行定量的分析。
想定量地知道某个函数需要执行多长时间，以及执行时间和输入 n 的相关性
一个函数有两种不同实现（例如JSON序列化/反序列化有Jackson和Gson实现），不知道哪种实现性能更好
尽管 JMH 是一个相当不错的 Micro Benchmark Framework，但很无奈的是网上能够找到的文档比较少，而官方也没有提供比较详细的文档，对使用造成了一定的障碍。 但是有个好消息是官方的 Code Sample 写得非常浅显易懂， 推荐在需要详细了解 JMH 的用法时可以通读一遍——本文则会介绍 JMH 最典型的用法和部分常用选项。
第一个例子
添加maven依赖
如果使用maven项目，只需要添加如下依赖：
编写性能测试
执行方式
这个代码里面有好多注解，你第一次见可能不知道什么意思。先不用管，我待会一一介绍。
我们来运行这个测试，运行JMH基准测试有多种方式，一个是生成jar文件执行， 一个是直接写main函数或写单元测试执行。
一般对于大型的测试，需要测试时间比较久，线程比较多的话，就需要去写好了丢到linux程序里执行， 不然本机执行很久时间什么都干不了了。
先编译打包之后，然后执行就可以了。当然在执行的时候可以输入-h参数来看帮助。
另外如果对于一些小的测试，比如我写的上面这个小例子，在IDE里面就可以完成了，丢到linux上去太麻烦。 这时候可以在里面添加一个main函数如下：
这里其实也比较简单，new个Options，然后传入要运行哪个测试，选择基准测试报告输出文件地址，然后通过Runner的run方法就可以跑起来了。
报告结果
我们跑一下这个基准测试，完成后打开 E:/Benchmark.log，结果如下：
仔细看，三大部分，第一部分是字符串用加号连接执行的结果，第二部分是StringBuilder执行的结果，第三部分就是两个的简单结果比较。这里注意我们forks传的2，所以每个测试有两个fork结果。
前两部分是一样的，简单说下。首先会写出每部分的一些参数设置，然后是预热迭代执行（Warmup Iteration）， 然后是正常的迭代执行（Iteration），最后是结果（Result）。这些看看就好，我们最关注的就是第三部分， 其实也就是最终的结论。千万别看歪了，他输出的也确实很不爽，error那列其实没有内容，score的结果是xxx ± xxx，单位是每毫秒多少个操作。可以看到，StringBuilder的速度还确实是要比String进行文字叠加的效率好太多。
注解介绍
好了，当你对JMH有了一个基本认识后，现在来详细解释一下前面代码中的各个注解含义。
@BenchmarkMode
基准测试类型。这里选择的是Throughput也就是吞吐量。根据源码点进去，每种类型后面都有对应的解释，比较好理解，吞吐量会得到单位时间内可以进行的操作数。
Throughput: 整体吞吐量，例如“1秒内可以执行多少次调用”。
AverageTime: 调用的平均时间，例如“每次调用平均耗时xxx毫秒”。
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”
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。
All(“all”, “All benchmark modes”);
@Warmup
上面我们提到了，进行基准测试前需要进行预热。一般我们前几次进行程序测试的时候都会比较慢， 所以要让程序进行几轮预热，保证测试的准确性。其中的参数iterations也就非常好理解了，就是预热轮数。
为什么需要预热？因为 JVM 的 JIT 机制的存在，如果某个函数被调用多次之后，JVM 会尝试将其编译成为机器码从而提高执行速度。所以为了让 benchmark 的结果更加接近真实情况就需要进行预热。
@Measurement
度量，其实就是一些基本的测试参数。
iterations 进行测试的轮次
time 每轮进行的时长
timeUnit 时长单位
都是一些基本的参数，可以根据具体情况调整。一般比较重的东西可以进行大量的测试，放到服务器上运行。
@Threads
每个进程中的测试线程，这个非常好理解，根据具体情况选择，一般为cpu乘以2。
@Fork
进行 fork 的次数。如果 fork 数是2的话，则 JMH 会 fork 出两个进程来进行测试。
@OutputTimeUnit
这个比较简单了，基准测试结果的时间类型。一般选择秒、毫秒、微秒。
@Benchmark
方法级注解，表示该方法是需要进行 benchmark 的对象，用法和 JUnit 的 @Test 类似。
@Param
属性级注解，@Param 可以用来指定某项参数的多种情况。特别适合用来测试一个函数在不同的参数输入的情况下的性能。
@Setup
方法级注解，这个注解的作用就是我们需要在测试之前进行一些准备工作，比如对一些数据的初始化之类的。
@TearDown
方法级注解，这个注解的作用就是我们需要在测试之后进行一些结束工作，比如关闭线程池，数据库连接等的，主要用于资源的回收等。
@State
当使用@Setup参数的时候，必须在类上加这个参数，不然会提示无法运行。
State 用于声明某个类是一个“状态”，然后接受一个 Scope 参数用来表示该状态的共享范围。 因为很多 benchmark 会需要一些表示状态的类，JMH 允许你把这些类以依赖注入的方式注入到 benchmark 函数里。Scope 主要分为三种。
Thread: 该状态为每个线程独享。
Group: 该状态为同一个组里面所有线程共享。
Benchmark: 该状态在所有线程间共享。
关于State的用法，官方的 code sample 里有比较好的例子。
第二个例子
再来看一个更常规一点性能测试的例子，
计算 1 ~ n 之和，比较串行算法和并行算法的效率，看 n 在大约多少时并行算法开始超越串行算法
首先定义一个表示这两种实现的接口：
具体的两种实现代码我就不贴了，主要说明一下串行算法和并行算法实现原理：
串行算法：使用 for-loop 来计算 n 个正整数之和。
并行算法：将所需要计算的 n 个正整数分成 m 份，交给 m 个线程分别计算出和以后，再把它们的结果相加。
进行 benchmark 的代码如下：
看到这里还没过瘾，那么就来群里与更多的大佬交流切磋技术，戳这里：咱们来一起抱团取暖，好吗？
我在自己的笔记本电脑上跑下来的结果，总数在10000时并行算法不如串行算法， 总数达到100000时并行算法开始和串行算法接近，总数达到1000000时并行算法所耗时间约是串行算法的一半左右。
