Java使用JMH进行基准性能测试分析

本篇内容主要讲解“Java使用JMH进行基准性能测试分析”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Java使用JMH进行基准性能测试分析”吧!

一、前言

在日常开发工作当中，开发人员可能有这些困惑：自己写的这个方法性能到底怎么样？在原接口实现方法中添加了新的业务逻辑，对整个接口的性能影响有多少？有多种实现方式(或开源类库)，到底哪一种性能更好？…

二、JMH概述

1、什么是JMH

  JMH，即Java Microbenchmark Harness，是专门用于代码微基准测试的工具套件。何谓Micro Benchmark呢？简单的来说就是基于方法层面的基准测试，精度可以达到微秒级。其由Oracle/openjdk内部开发JIT编译器的大佬们所开发，作为java的方法级性能测试工具可以说是根正苗红了。（官方地址：http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/ ）

2、JMH适用的典型场景

  a、优化热点方法，准确的知道某个方法的执行耗时，以及不同入参与最终实际耗时的关系，从而针对性的进行优化；
  b、寻找最佳方案，验证接口方法不同实现方式的实际吞吐量，从而确定最佳实现方式 。如：选择json转换工具时选fastjson还是gson、字符串连接使用StringBuilder方式还是直接相加;
  c、分析性能损耗，在原接口方法业务逻辑中添加新的业务代码时，对整个业务方法的性能影响。如：在原业务逻辑中，添加一个插入操作日志的操作，可以分析新加操作对整个业务方法的性能影响。
  d、分析百分比内的耗时，即测试方法多次调用时百分比区间内的耗时，如：测试调用某个方法，50%以内的调用耗时是8.2ms/op，90%以内是9.3ms/op，99.99%以内是10.2ms/op，等等。（模式为Mode.SampleTime）

3、JMH基本概念

  a、Mode ：表示JMH测试中的模式，默认有5种，分别是Throughput（吞吐量）、AverageTime（平均耗时）、SampleTime（随机采样）、SingleShotTime（单次执行）、All（以上4种都来一次）;
  b、Fork：表示JMH将用来测试的进程数；
  c、Warmup : 表示预热，在HotSpot中，JVM的JIT编译器会对热点代码进行编译优化， 因此为了最接近真实的情况，需要先预热测试代码，使JIT编译器完成可能需要的优化，从而令JMH最终测试结果更加准确；
  d、Iteration ：表示JMH中的最小测试迭代单位，即测试次数，一般默认值是每次1s;
  e、Benchmark：用于标注JMH将进行测试的方法。（类似Junit中的@Test注解）

三、JMH的使用

1、快速跑起来

  JMH的基本使用只需2步，第1步是引入maven依赖包，第2步是根据工具框架模板编写测试类，以下通过一个简单例子进行详细说明：

例1：测试一个方法的平均耗时

第1步：引入maven依赖: (笔者使用的jmh版本为1.21)

<!-- JMH -->
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-core</artifactId>
    <version>${jmh.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
    <version>${jmh.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

第2步：编写测试方法:

package com.xiaojiang;

import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;
import org.openjdk.jmh.annotations.BenchmarkMode;
import org.openjdk.jmh.annotations.Mode;
import org.openjdk.jmh.annotations.OutputTimeUnit;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @ Description：jmh使用第一个例子
 * @ Author     ：xiaojiang
 * @ Date       ：Created in 2019-06-19
 * @ Version    ：0.0.1
 */
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public class JmhDemoOne {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Options options = new OptionsBuilder()
                .include(JmhDemoOne.class.getName())
                .build();
        new Runner(options).run();
    }
    /**
     * 测试sayHello的平局耗时
     *
     * @throws Exception
     */
    @Benchmark
    public void sayHello() throws Exception{
        //TODO 业务方法 ，此处用休眠的方式模拟业务耗时10 ms
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
    }
}

代码说明：

通过以上例子可以发现，一个基本的JMH测试实现其实并不是很复杂，非常类似于用Junit做单元测试。具体说明如下：
  a、类名JmhDemoOne 上的@OutputTimeUnit、@BenchmarkMode这两个注解，表明这是一个JMH的测试类；（具体注解含义 ，以及更多注解说明请参考下文JMH常用注解详细介绍）
  b、主函数入口main方法中指定了一些基本测试参数选项；（基本就是固定写法。其实有更多相关参数方法可以添加，但这些参数笔者建议通过注解的方式在类上直接添加，这样来的更加方便）
  c、通过@Benchmark注解标注需要benchmark(基准测试)的具体方法；

直接运行测试方法，控制台输出测试结果如下：（笔者JDK版本为1.8，IDE工具为IDEA2018）

# JMH version: 1.21
# VM version: JDK 1.8.0_144, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.144-b01
# VM invoker: D:\Java\jdk1.8.0_144\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.5\lib\idea_rt.jar=55987:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.5\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Warmup: 5 iterations, 10 s each
# Measurement: 5 iterations, 10 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 1 thread, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Average time, time/op
# Benchmark: com.xiaojiang.JmhDemoOne.sayHello

# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:08:20
# Fork: 1 of 5
# Warmup Iteration   1: 10.716 ms/op
# Warmup Iteration   2: 10.640 ms/op
# Warmup Iteration   3: 10.737 ms/op
# Warmup Iteration   4: 10.693 ms/op
# Warmup Iteration   5: 10.723 ms/op
Iteration   1: 10.716 ms/op
Iteration   2: 10.724 ms/op
Iteration   3: 10.772 ms/op
Iteration   4: 10.758 ms/op
Iteration   5: 10.709 ms/op

# Run progress: 20.00% complete, ETA 00:06:43
# Fork: 2 of 5
# Warmup Iteration   1: 10.744 ms/op
# Warmup Iteration   2: 10.732 ms/op
# Warmup Iteration   3: 10.748 ms/op
# Warmup Iteration   4: 10.728 ms/op
# Warmup Iteration   5: 10.760 ms/op
Iteration   1: 10.701 ms/op
Iteration   2: 10.709 ms/op
Iteration   3: 10.719 ms/op
Iteration   4: 10.714 ms/op
Iteration   5: 10.703 ms/op

# Run progress: 40.00% complete, ETA 00:05:02
# Fork: 3 of 5
# Warmup Iteration   1: 10.729 ms/op
# Warmup Iteration   2: 10.731 ms/op
# Warmup Iteration   3: 10.728 ms/op
# Warmup Iteration   4: 10.700 ms/op
# Warmup Iteration   5: 10.709 ms/op
Iteration   1: 10.708 ms/op
Iteration   2: 10.701 ms/op
Iteration   3: 10.708 ms/op
Iteration   4: 10.726 ms/op
Iteration   5: 10.698 ms/op

# Run progress: 60.00% complete, ETA 00:03:21
# Fork: 4 of 5
# Warmup Iteration   1: 10.724 ms/op
# Warmup Iteration   2: 10.688 ms/op
# Warmup Iteration   3: 10.748 ms/op
# Warmup Iteration   4: 10.732 ms/op
# Warmup Iteration   5: 10.772 ms/op
Iteration   1: 10.729 ms/op
Iteration   2: 10.688 ms/op
Iteration   3: 10.705 ms/op
Iteration   4: 10.687 ms/op
Iteration   5: 10.709 ms/op

# Run progress: 80.00% complete, ETA 00:01:40
# Fork: 5 of 5
# Warmup Iteration   1: 10.688 ms/op
# Warmup Iteration   2: 10.696 ms/op
# Warmup Iteration   3: 10.692 ms/op
# Warmup Iteration   4: 10.684 ms/op
# Warmup Iteration   5: 10.683 ms/op
Iteration   1: 10.719 ms/op
Iteration   2: 10.720 ms/op
Iteration   3: 10.695 ms/op
Iteration   4: 10.710 ms/op
Iteration   5: 10.760 ms/op


Result "com.xiaojiang.JmhDemoOne.sayHello":
  10.716 ±(99.9%) 0.016 ms/op [Average]
  (min, avg, max) = (10.687, 10.716, 10.772), stdev = 0.021
  CI (99.9%): [10.700, 10.731] (assumes normal distribution)


# Run complete. Total time: 00:08:24

REMEMBER: The numbers below are just data. To gain reusable insights, you need to follow up on
why the numbers are the way they are. Use profilers (see -prof, -lprof), design factorial
experiments, perform baseline and negative tests that provide experimental control, make sure
the benchmarking environment is safe on JVM/OS/HW level, ask for reviews from the domain experts.
Do not assume the numbers tell you what you want them to tell.

Benchmark            Mode  Cnt   Score   Error  Units
JmhDemoOne.sayHello  avgt   25  10.716 ± 0.016  ms/op

Process finished with exit code 0

测试结果说明：
整个测试结果分为3大块，测试基本参数信息、测试过程、测试结果，各行含义具体说明如下：

 注：
  a、测试结果中的Measurement、Fork、Warmup等参数，是JMH采用了默认的配置值，实际使用中，我们可根据需要指定相关参数。
  b、运行这个测试类可以在IDEA中直接跑，也可以打成 jar 包到服务器上跑。
  c、本测试结果是直接输出在控制台，如有需要，可将测试结果输出到文件中，方法是在options中添加output方法指定测试结果输出目录，如下：

Options options = new OptionsBuilder()
        .include(JmhDemoOne.class.getName())
        .output("D:/JmhDemoOne.log")   //将测试结果输出到指定目录文件
        .build();

2、JMH常用注解详细介绍

以上是使用JMH测试中常用的注解，当然JMH还有一些其它注解，如@CompilerControl、@AuxCounters 等等，这些注解通常可用于满足特定的测试场景需求，具体相关使用如有需要，可参考官方示例，官方demo比较详细，比较好理解学习。

3、更多示例

本小节笔者将通过几个小示例，展示JMH的基本使用。
例2：
测试验证字符串连接处理时，使用StringBuilder方式是否比直接相加好。

package com.xiaojiang;

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * @ Description：jmh使用第二个例子
 * @ Author     ：xiaojiang
 * @ Date       ：Created in 2019-06-19
 * @ Version    ：0.0.1
 */
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.MILLISECONDS)
@Measurement(iterations = 10, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@State(Scope.Thread)
public class JmhDemoTwo {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Options options = new OptionsBuilder()
                .include(JmhDemoTwo.class.getName())
                .build();
        new Runner(options).run();
    }
    /**
     * 字符串个数
     */
    @Param({"10", "100", "1000"})
    private int number;
    /**
     * 字符串直接相加方式
     */
    @Benchmark
    public void StringAddMode(){
        String str = "";
        for(int i=0;i<number;i++){
            str = str + i;
        }
    }
    /**
     * 字符串通过StringBuilder的append方式
     */
    @Benchmark
    public void StringBuilderMode(){
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for(int i=0;i<number;i++){
            sb.append(i);
        }
    }
}

测试结果：

//---省略测试过程结果----------
Benchmark                     (number)   Mode  Cnt         Score        Error  Units
JmhDemoTwo.StringAddMode            10  thrpt   50   7670608.558 ±  99068.181  ops/s
JmhDemoTwo.StringAddMode           100  thrpt   50    437133.436 ±   7738.031  ops/s
JmhDemoTwo.StringAddMode          1000  thrpt   50      4023.846 ±     62.872  ops/s
JmhDemoTwo.StringBuilderMode        10  thrpt   50  22608867.036 ± 669332.843  ops/s
JmhDemoTwo.StringBuilderMode       100  thrpt   50   1232847.661 ±  23742.088  ops/s
JmhDemoTwo.StringBuilderMode      1000  thrpt   50     98367.745 ±   1487.840  ops/s

从测试结果可以看出，在字符串连接数量分别为10、100、1000时，通过StringBuilder处理字符串的方式比直接相加的方式性能都要强一些；如，当字符窜数量为1000时，直接相加方式的方法吞吐量为4023.846 ops/s，StringBuilder的方式方法吞吐量达到 98367.745ops/s 。（当然具体测试结果值和机器配置、JVM配置有关）

例3：
测试常用序列化json库fastJson、gson、jackson的性能（均为截止2019.06最新版本）。

package com.xiaojiang;

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * @ Description：jmh使用第三个例子
 * @ Author     ：xiaojiang
 * @ Date       ：Created in 2019-06-19
 * @ Version    ：0.0.1
 */
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@BenchmarkMode(Mode.SingleShotTime)
@Warmup(iterations = 5)
@Measurement(iterations = 1)
@State(Scope.Benchmark)
@Fork(1)
public class JmhDemoThree {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Options options = new OptionsBuilder()
                .include(JmhDemoThree.class.getName())
                .build();
        new Runner(options).run();
    }
    /**
     * 序列化次数
     */
    @Param({"100", "10000", "1000000"})
    private int number;
    private Userinfo userinfo;
    private String fastjson_jsonStr;
    private String gson_jsonStr;
    private String jackson_jsonStr;
    /**
     *  fastjson bean2Json
     */
    @Benchmark
    public void fastjson_bean2Json(){
        for (int i=0;i<number;i++){
            JsonUtil.fastjson_bean2Json(userinfo);
        }
    }
    /**
     *  gson bean2Json
     */
    @Benchmark
    public void gson_bean2Json(){
        for (int i=0;i<number;i++){
            JsonUtil.gson_bean2Json(userinfo);
        }
    }
    /**
     *  jackson bean2Json
     */
    @Benchmark
    public void jackson_bean2Json(){
        for (int i=0;i<number;i++){
            JsonUtil.jackson_bean2Json(userinfo);
        }
    }
    /**
     *  fastjson json2Bean
     */
    @Benchmark
    public void fastjson_json2Bean(){
        for (int i=0;i<number;i++){
            JsonUtil.fastjson_json2Bean(fastjson_jsonStr,Userinfo.class);
        }
    }
    /**
     *  gson json2Bean
     */
    @Benchmark
    public void gson_json2Bean(){
        for (int i=0;i<number;i++){
            JsonUtil.gson_json2Bean(gson_jsonStr,Userinfo.class);
        }
    }
    /**
     *  jackson json2Bean
     */
    @Benchmark
    public void jackson_json2Bean(){
        for (int i=0;i<number;i++){
            JsonUtil.jackson_json2Bean(jackson_jsonStr,Userinfo.class);
        }
    }
    /**
     * 初始化参数
     */
    @Setup
    public void init(){
         userinfo = new Userinfo();
        userinfo.setUsername("张三");
        userinfo.setGender("男");
        userinfo.setAge(18);
        userinfo.setBirthday(new Date());
        userinfo.setCreateTime(System.currentTimeMillis());
        List<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("北京三里屯儿那条街那条巷那一号");
        list.add("上海三里屯儿那条街那条巷那一号");
        list.add("深圳三里屯儿那条街那条巷那一号");
        userinfo.setAddress(list);
        
        fastjson_jsonStr = JsonUtil.fastjson_bean2Json(userinfo);
        gson_jsonStr = JsonUtil.gson_bean2Json(userinfo);
        jackson_jsonStr = JsonUtil.jackson_bean2Json(userinfo);
    }
}

（其它相关代码后附）

测试结果：

//---省略测试过程结果----------
Benchmark                        (number)  Mode  Cnt     Score   Error  Units
JmhDemoThree.fastjson_bean2Json       100    ss          1.586          ms/op
JmhDemoThree.fastjson_bean2Json     10000    ss          3.683          ms/op
JmhDemoThree.fastjson_bean2Json   1000000    ss        500.924          ms/op
JmhDemoThree.fastjson_json2Bean       100    ss          0.978          ms/op
JmhDemoThree.fastjson_json2Bean     10000    ss          5.493          ms/op
JmhDemoThree.fastjson_json2Bean   1000000    ss        362.337          ms/op
JmhDemoThree.gson_bean2Json           100    ss          2.106          ms/op
JmhDemoThree.gson_bean2Json         10000    ss         28.693          ms/op
JmhDemoThree.gson_bean2Json       1000000    ss       1890.999          ms/op
JmhDemoThree.gson_json2Bean           100    ss          7.175          ms/op
JmhDemoThree.gson_json2Bean         10000    ss        110.298          ms/op
JmhDemoThree.gson_json2Bean       1000000    ss       7310.555          ms/op
JmhDemoThree.jackson_bean2Json        100    ss          2.111          ms/op
JmhDemoThree.jackson_bean2Json      10000    ss          8.859          ms/op
JmhDemoThree.jackson_bean2Json    1000000    ss        376.587          ms/op
JmhDemoThree.jackson_json2Bean        100    ss          1.992          ms/op
JmhDemoThree.jackson_json2Bean      10000    ss         10.723          ms/op
JmhDemoThree.jackson_json2Bean    1000000    ss        714.569          ms/op

从测试结果可以看出，不论是bean2Json还是json2Bean，fastjson的性能比gson、jackson都要好一些，当然，jackson性能也很不错（不愧是spring默认的序列化和反序列化工具），尤其是当序列化与反序列化次数较多时，fastjson优势尤其明显。当然，由于笔者用于测试的实体bean数据结构还是较为简单，在一些较为复杂的数据结构场景下，其各自的性能表现可能有所不一样。（笔者用的测试Mode是Mode.SingleShotTime，只测试一次，且由于机器等原因，所以误差可能相对较大。有兴趣的读者，可以测试一下不同测试Mode下，更复杂的数据结构场景下，各序列化/反序列化工具的性能表现）

四、小结

1、JMH官方并没有提供比较详细的使用文档（这也是笔者整理本文的重要原因），但是其提供了许多详细、较容易理解的例子，有问题的可以参考，地址为：http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/99d7b73cf1e3/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples 。
2、JMH中的参数配置，许多参数可以直接在main方法的options中设置，也可以通过在类上直接添加注解配置。
3、注意：跑测试的时候要直接用run的方式跑，不要用debug的方式跑，否则会出错。
4、JMH适用于方法级别的基准性能测试，并不适用于跨系统、跨服务之间的全链路测试。
5、使用JMH基准测试，虽然精度可以达到微妙级，但是测试结果依然是会存在一定误差的；由于测试机器、场景、jvm配置等不同而引起测试误差是完全可能的，只是这个误差能否在可接受的范围内。
6、最终测试结果是fork参数与每次测试迭代参数的合集，如fork值为3，iterations值为5，那最终测试次数就是 3 * 5 = 15次。

参考文章：
http://hg.openjdk.java.net/code-tools/jmh/file/99d7b73cf1e3/jmh-samples/src/main/java/org/openjdk/jmh/samples
http://java-performance.info/jmh/
https://www.cnblogs.com/tranquillity/p/9488572.html
https://www.xncoding.com/2018/01/07/java/jmh.html
https://blog.csdn.net/lxbjkben/article/details/79410740
http://blog.dyngr.com/blog/2016/10/29/introduction-of-jmh/
http://irfen.me/java-jmh-simple-microbenchmark/
https://www.cnblogs.com/bestzhang/p/10082119.html

附：

json工具pom依赖：

<!--fastJson-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.58</version>
</dependency>
<!--gson-->
<dependency>
    <groupId>com.google.code.gson</groupId>
    <artifactId>gson</artifactId>
    <version>2.8.5</version>
</dependency>
<!--jackson-->
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.9.9</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-core</artifactId>
    <version>2.9.9</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
    <version>2.9.9</version>
</dependency>

Userinfo.java：

package com.xiaojiang;

import java.util.Date;
import java.util.List;
/**
 * @ Description：用户信息
 * @ Author     ：xiaojiang
 * @ Date       ：Created in 2019-06-19
 * @ Version    ：0.0.1
 */
public class Userinfo {
    private String username;    //用户名
    private String gender;      //用户性别
    private Integer age;    //用户年龄
    private Date birthday;      //用户生日
    private List<String> address;   //  用户地址
    private Long createTime;    //用户创建时间

    public String getUsername() {
        return username;
    }

    public void setUsername(String username) {
        this.username = username;
    }

    public String getGender() {
        return gender;
    }

    public void setGender(String gender) {
        this.gender = gender;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    public Date getBirthday() {
        return birthday;
    }

    public void setBirthday(Date birthday) {
        this.birthday = birthday;
    }

    public List<String> getAddress() {
        return address;
    }

    public void setAddress(List<String> address) {
        this.address = address;
    }

    public Long getCreateTime() {
        return createTime;
    }

    public void setCreateTime(Long createTime) {
        this.createTime = createTime;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Userinfo{" +
                "username='" + username + '\'' +
                ", gender='" + gender + '\'' +
                ", age=" + age +
                ", birthday=" + birthday +
                ", address=" + address +
                ", createTime=" + createTime +
                '}';
    }
}

JsonUtil.java：

package com.xiaojiang;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;

import java.io.IOException;

/**
 * @ Description：json工具类
 * @ Author     ：xiaojiang
 * @ Date       ：Created in 2019-06-19
 * @ Version    ：0.0.1
 */
public class JsonUtil {

    private static com.google.gson.Gson gson = new com.google.gson.GsonBuilder().create();
    private static com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper jacksonMapper = new com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper();

    public static String fastjson_bean2Json(Object object){
        return com.alibaba.fastjson.JSON.toJSONString(object);
    }

    public static <T> T fastjson_json2Bean(String jsonStr, Class<T> objectClass) {
        return JSON.parseObject(jsonStr, objectClass);
    }

    public static String gson_bean2Json(Object object){
        return gson.toJson(object);
    }

    public static <T> T gson_json2Bean(String jsonStr, Class<T> objectClass){
        return gson.fromJson(jsonStr,objectClass);
    }

    public static String jackson_bean2Json(Object object) {
        try {
            return jacksonMapper.writeValueAsString(object);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    public static <T> T jackson_json2Bean(String jsonStr, Class<T> objectClass){
        try {
            return jacksonMapper.readValue(jsonStr,objectClass);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}

到此，相信大家对“Java使用JMH进行基准性能测试分析”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！