springboot整合JMH做优化实战

       这段时间接手项目出现各种问题，令人不胜烦扰。吐槽下公司做项目完全靠人堆，大上快上风格注定留下一地鸡毛，修修补补不如想如何提升同事代码水准免得背锅。偶然看到关于JMH对于优化java代码的直观性，于是有了这篇文章，希望能帮到大家。

一：基础介绍文章

基准测试神器JMH——详解36个官方例子 - 知乎

这里介绍引入项目方式，各种基本注解用法，用例。比较全面，推荐大家学习

二：boot项目实用

注意事项：1.jdk版本大于9，最好使用的openJDK,其他的也行

                   2.做测试最好放在test包下，不影响正常项目使用

2-1 一般项目优化需求：

       一个简单方法，一个service接口（这个比较多。下面以这个为例）

场景1: 有个根据实例获取报警信息的接口  

        需求是要测试下，不同的多个实例对接口相应的影响，这里我分成1.2.3

直接test文件下新建

import com.chitic.things.device.api.request.monitor.AlarmSnsRequest;
import com.chitic.things.device.service.MonitorOnlineService;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext;
import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.results.format.ResultFormatType;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;/*** 类功能说明： //** @author Zhouxl* @date 2023/8/10 14:25*/
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)  
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
@Warmup(iterations = 3, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)  //仿JVM进行预热行为，提高命中率（1s 3次）
public class BenchmarkTest {private ConfigurableApplicationContext context;private MonitorOnlineService onlineService;@Setuppublic void init() {// 这里的WebApplication.class是项目里的spring boot启动类context = SpringApplication.run(CommonApplication.class);// 获取需要测试的beanthis.onlineService = context.getBean(MonitorOnlineService.class);}@Benchmarkpublic  void one(){AlarmSnsRequest snsRequest =new AlarmSnsRequest();String str="test";snsRequest.setSns(Arrays.asList(str.split(",")));//测试接口方法onlineService.alarmPageBySns(snsRequest);}@Benchmarkpublic  void two(){AlarmSnsRequest snsRequest =new AlarmSnsRequest();String str="test,test1";snsRequest.setSns(Arrays.asList(str.split(",")));//测试接口方法onlineService.alarmPageBySns(snsRequest);}@Benchmarkpublic  void three(){AlarmSnsRequest snsRequest =new AlarmSnsRequest();String str="test,test1,test2";snsRequest.setSns(Arrays.asList(str.split(",")));//测试接口方法onlineService.alarmPageBySns(snsRequest);}@TearDownpublic void down() {context.close();}public static void main(String[]  args)throws RunnerException {Options opts = new OptionsBuilder().include(BenchmarkTest.class.getSimpleName()).resultFormat(ResultFormatType.JSON)   //导出json 可通过 http://deepoove.com/jmh-visual-chart/ 对比//.addProfiler(StackProfiler.class)      //栈内存解析，主要分析方法的耗时情况// .addProfiler(GCProfiler.class)           //JVM GC的情况 各区的情况（G1的垃圾回收器情况）//.addProfiler(HotspotMemoryProfiler.class)   //使用HotSpot VM 进行内存占用分析.forks(1)    //进程数.build();new Runner(opts).run();}
}

测试结果：1个时耗时大概0.38s,2个和3个消耗会增加，但区别不大

可以在项目中对任意接口进行测试，还可以图形化接口比较，直接体现你的优化价值

JMH Visual Chart      生成的json引入这里生成图标

2-2  接口分析需求

场景2: 有个接口一直导致卡死或者内存OOM，代码是依托答辩，看了头晕

这里就需要借助JVM对堆栈内存，找出耗时情况，哪种应对哪个情况我已经上面列出来了：

package com.chitic.demo.controller.demo;import com.chitic.demo.Application;
import com.chitic.demo.controller.HartCheck;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.profile.GCProfiler;
import org.openjdk.jmh.profile.HotspotMemoryProfiler;
import org.openjdk.jmh.profile.StackProfiler;
import org.openjdk.jmh.results.format.ResultFormatType;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext;import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** 类功能说明： //对堆栈和GC内部** @author Zhouxl* @date 2023/8/10 14:59*/
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@State(Scope.Benchmark)
@Warmup(iterations = 3, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)  //仿JVM进行预热行为，提高命中率（1s 3次）
public class JvmTest {private ConfigurableApplicationContext context;private HartCheck hartCheck;@Setuppublic void init() {// 这里的WebApplication.class是项目里的spring boot启动类context = SpringApplication.run(Application.class);// 获取需要测试的beanthis.hartCheck = context.getBean(HartCheck.class);}@Benchmarkpublic  void one(){//测试接口方法hartCheck.getUser();}@TearDownpublic void down() {context.close();}public static void main(String[]  args)throws RunnerException {Options opts = new OptionsBuilder().include(JvmTest.class.getSimpleName()).addProfiler(StackProfiler.class)      //栈内存解析，主要分析方法的耗时情况
//                .addProfiler(GCProfiler.class)           //JVM GC的情况 各区的情况（G1的垃圾回收器情况）
//                .addProfiler(HotspotMemoryProfiler.class)   //使用HotSpot VM 进行内存分析.resultFormat(ResultFormatType.JSON)   //导出json 可通过 http://deepoove.com/jmh-visual-chart/ 对比.forks(1)    //进程数.build();new Runner(opts).run();}}

2-2-1.addProfiler(StackProfiler.class)      //栈内存解析，主要分析方法的耗时情况

栈内存分析,主要看这些内容：

 就可以看到栈内耗时情况了，然后动手处理

2-2-2.addProfiler(GCProfiler.class) //JVM GC的情况 各区的情况（G1的垃圾回收器情况）

G1垃圾回收器的各种状态情况

2-2-3..addProfiler(HotspotMemoryProfiler.class)    //使用HotSpot VM 进行内存分析

展示数据和jstack的类似，能快速定位到哪些类占用内存，因为我的项目用的是graalvm17没办法用，只能各位自行探索了