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世界热讯:读Java性能权威指南（第2版）笔记25_性能测试方法上

来源：博客园

1.测试真实的应用程序

1.1.应该以实际产品的使用方式进行测试

1.2.所有的基准测试通常都包括一个预热期，在这期间，JVM可以将代码编译到最佳状态


(资料图片)

1.3.微基准测试（microbenchmark）

  • 1.3.1.通过测量一小部分代码的性能来确定多种实现中哪个最好

  • 1.3.2.必须读取测试的结果

    • 1.3.2.1.从局部变量改为实例变量（用volatile关键字进行声明）即可测量这个方法的性能

    • 1.3.2.2.即使微基准测试是单线程的，也需要使用volatile变量

  • 1.3.3.必须测试一系列的输入值

    • 1.3.3.1.最好提前算好输入值

  • 1.3.4.必须测量正确的输入值

    • 1.3.4.1.捕获异常

  • 1.3.5.代码在生产环境中可能有不同表现

    • 1.3.5.1.对于不那么频繁的操作，修复微基准测试发现的纳秒级别的回归问题就会浪费时间，将这些时间用于优化其他操作必然更有益

    • 1.3.5.2.若一个集合被访问上百万次，那么每次访问节省的几纳秒就很重要

  • 1.3.6.必须包含一个预热期，让编译器有机会生成最佳代码

    • 1.3.6.1.必须有预热期，否则它测量的就是编译性能，而不是代码性能

    • 1.3.6.2.Java的一个性能特点是，代码执行得越多，性能就越好

1.4.宏基准测试（macrobenchmark）

  • 1.4.1.要测量一个应用程序的性能，最好的测量对象就是应用程序本身，外加它使用的任何外部资源

  • 1.4.2.资源分配

  • 1.4.3.在没测试整个应用程序的时候，不可能知道优化哪部分的性能会有效果

1.5.介基准测试（mesobenchmark）

  • 1.5.1.介于微基准测试和宏基准测试之间

  • 1.5.2.比微基准测试的缺陷更少，也比宏基准测试更容易操作

  • 1.5.3.更容易使用多线程

  • 1.5.4.比完整的应用程序更有可能遇到同步瓶颈

  • 1.5.5.介基准测试的性能特点比微基准测试的更接近实际应用程序

  • 1.5.6.用介基准测试进行自动化测试也是很好的方法，特别是在模块级别的测试中

2.理解吞吐量、批处理和响应时间

2.1.测量批处理时间

2.2.测量吞吐量

  • 2.2.1.基于一定时间内可以完成的工作量

  • 2.2.2.每秒事务数（TPS）

  • 2.2.3.每秒请求数（RPS）

  • 2.2.4.每秒操作数（OPS）

  • 2.2.5.吞吐量测试几乎都是在适当的预热期之后进行的

2.3.响应时间

  • 2.3.1.从客户端发送请求到收到响应之间的时间

  • 2.3.2.在响应时间测试中，客户端线程会在操作之间有一段休眠时间，这被称为思考时间

  • 2.3.3.周期时间（并不是思考时间）

  • 2.3.4.平均响应时间

    • 2.3.4.1.将单个时间加在一起，再除以请求数

  • 2.3.5.百分位响应时间

    • 2.3.5.1.举例，如果90%的响应小于1.5秒，10%的响应大于1.5秒，那么1.5秒就是第90百分位响应时间

  • 2.3.6.平均响应时间和百分位响应时间的区别

    • 2.3.6.1.异常值会影响平均值计算。

    • 2.3.6.2.因为在计算平均值时会用到异常值，异常值越大，它对平均响应时间的影响就越大

  • 2.3.7.优化重点应该是降低异常值的影响（从而缩短平均响应时间）

    • 2.3.7.1.GC引入的暂停时间会让Java程序更容易出现异常值

    • 2.3.7.2.通常关注第90百分位响应时间（或者第95百分位响应时间和第99百分位响应时间

    • 2.3.7.3.如果你只能测量一个数字，那么最好选择基于百分位响应时间的测试，因为减小这个数字将惠及大多数用户

    • 2.3.7.4.最好同时测量平均响应时间和至少一个百分位响应时间，这样你就不会错过异常值过大的情况了

  • 2.3.8.负载生成器

    • 2.3.8.1.Faban就是基于Java的开源负载生成器

    • 2.3.8.2.Apache JMeter

    • 2.3.8.3.Gatling

    • 2.3.8.4.Micro Focus LoadRunner

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