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使用JMH进行压测.md

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1、JMH简介

JMHJava 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:

<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-core</artifactId>
    <version>1.29</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
    <version>1.29</version>
</dependency>

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:

  • 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:

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
            <version>2.2</version>
            <executions>
                <execution>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>shade</goal>
                    </goals>
                    <configuration>
                        <finalName>jmh-demo</finalName>
                        <transformers>
                            <transformer
                                         implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                <mainClass>org.openjdk.jmh.Main</mainClass>
                            </transformer>
                            <transformer
                                         implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
                        </transformers>
                    </configuration>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

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:

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/op

  Histogram, 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: 00:05:12

Benchmark                                           Mode     Cnt     Score      Error  Units
StressTestProvider.string100k                      thrpt       3   759.794 ±   66.300  ops/s
StressTestProvider.string1k                        thrpt       3  6798.005 ± 6992.093  ops/s
StressTestProvider.string100k                       avgt       3     0.042 ±    0.002   s/op
StressTestProvider.string1k                         avgt       3     0.005 ±    0.012   s/op
StressTestProvider.string100k                     sample   22982     0.042 ±    0.001   s/op
StressTestProvider.string100k:string100k·p0.00    sample             0.017              s/op
StressTestProvider.string100k:string100k·p0.50    sample             0.041              s/op
StressTestProvider.string100k:string100k·p0.90    sample             0.048              s/op
StressTestProvider.string100k:string100k·p0.95    sample             0.050              s/op
StressTestProvider.string100k:string100k·p0.99    sample             0.058              s/op
StressTestProvider.string100k:string100k·p0.999   sample             0.075              s/op
StressTestProvider.string100k:string100k·p0.9999  sample             0.088              s/op
StressTestProvider.string100k:string100k·p1.00    sample             0.092              s/op

StressTestProvider.string1k                       sample  186906     0.005 ±    0.001   s/op
StressTestProvider.string1k:string1k·p0.00        sample             0.001              s/op
StressTestProvider.string1k:string1k·p0.50        sample             0.005              s/op
StressTestProvider.string1k:string1k·p0.90        sample             0.007              s/op
StressTestProvider.string1k:string1k·p0.95        sample             0.008              s/op
StressTestProvider.string1k:string1k·p0.99        sample             0.011              s/op
StressTestProvider.string1k:string1k·p0.999       sample             0.030              s/op
StressTestProvider.string1k:string1k·p0.9999      sample             0.035              s/op
StressTestProvider.string1k:string1k·p1.00        sample             0.038              s/op
StressTestProvider.string100k                         ss       3     0.030 ±    0.181   s/op
StressTestProvider.string1k                           ss       3     0.016 ±    0.022   s/op
     
Benchmark 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 {
    /**
     * <p>Throughput: operations per unit of time.</p>
     */
    Throughput("thrpt", "Throughput, ops/time"),

    /**
     * <p>Average time: average time per per operation.</p>
     *
     */
    AverageTime("avgt", "Average time, time/op"),

    /**
     * <p>Sample time: samples the time for each operation.</p>
     *
     */
    SampleTime("sample", "Sampling time"),

    /**
     * <p>Single shot time: measures the time for a single operation.</p>
     *
     */
    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:

汇总:

以上对dubbo进行了分别传输1k和100k的数据压测。

provider机器:

2核4g

CentOS release 6.4 (Final)
model name      : QEMU Virtual CPU version 2.5+
stepping        : 3
cpu MHz         : 2099.998
cache size      : 4096 KB

JVM:

jdk1.8
-server -Xmx2g -Xms2g -XX:+UseG1GC 

dubbo:

版本:2.7.3
序列化:hessian2
使用默认dubbo线程数

压测参数:

32并发

结果:

1k 100k
TPS 6700 760
RTT 95% 8ms 95% 50ms
AVGTime/OP 5ms 42ms
OOM

对比了 jmeter、Apache-Benmark(ab)、jmh 这三个压测工具,个人比较推荐使用jmh,原因有:

  • jmh压测简单,只需要引入依赖,声明注解
  • 准确性高,目前大多数性能压测都是使用jmh
  • 缺点就是代码入侵

灵感参考: