使用Thread.sleep作为基准程序通常是个好主意吗？是否有一些资源给出理由？
我要做的是测量我实施的库的加速。给定一组任务（Runnables），我测量执行的t1 =挂壁时间。之后，我使用我的库并行执行它们 - 再次测量壁垒时间t2。让加速只是分数t1/t2。
我想知道我应该使用哪些任务来进行正确的测量。到目前为止，我尝试了Thread.sleep(20)并计算了斐波纳契数。结果给出了显着不同的加速比。
根据The Art Of Computer Systems Performance Analysis，任务必须具有合理的教学组合。然而，这本书涵盖了一般的研究领域，将并行化放在一边。因此我假设因为我测量加速（相对数量），我不需要担心它。
从这个角度来看，Thread.sleep是完美的任务例程，因为它不占用CPU时间。但是，我已经阅读了很多关于此技术的帖子，建议使用真正的计算。
所以问题：是否应该使用Thread.sleep来获得正确的加速结果？如果没有，可以接受哪些其他例程以及为什么（可能提供白皮书或其他出版物）？
注意：来自Java的Thread.sleep只是一个例子，问题与语言无关。