Question

基准非常简单：

@State(Scope.Benchmark)
public class MathPowVsRawMultiplyTest
{
    private static final double VICTIM;

    static {
        VICTIM = new Random(System.currentTimeMillis()).nextDouble();
    }

    double result;

    @Benchmark
    public void mathPow()
    {
        result = Math.pow(VICTIM, 2.0);
    }

    @Benchmark
    public void rawMultiply()
    {
        result = VICTIM * VICTIM;
    }

    public static void main(final String... args)
        throws RunnerException
    {
        final Options options = new OptionsBuilder()
            .include(MathPowVsRawMultiplyTest.class.getCanonicalName())
            .forks(1)
            .warmupMode(WarmupMode.BULK)
            .warmupIterations(1)
            .measurementIterations(1)
            .build();

        new Runner(options).run();
    }
}

当然，环境很重要，所以这里有：

此main（）通过IDEA 15.0.1;
Ubuntu 15.10，x86_64;
Oracle JDK 1.8u65;
机器是戴尔M3800,16 GiB内存，8个CPU内核，后面是/proc/cpuinfo的第一段。

cpuinfo：

processor       : 0
vendor_id       : GenuineIntel
cpu family      : 6
model           : 60
model name      : Intel(R) Core(TM) i7-4712HQ CPU @ 2.30GHz
stepping        : 3
microcode       : 0x1c
cpu MHz         : 3235.722
cache size      : 6144 KB
physical id     : 0
siblings        : 8
core id         : 0
cpu cores       : 4
apicid          : 0
initial apicid  : 0
fpu             : yes
fpu_exception   : yes
cpuid level     : 13
wp              : yes
flags           : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush dts acpi mmx fxsr sse sse2 ss ht tm pbe syscall nx pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc arch_perfmon pebs bts rep_good nopl xtopology nonstop_tsc aperfmperf eagerfpu pni pclmulqdq dtes64 monitor ds_cpl vmx est tm2 ssse3 fma cx16 xtpr pdcm pcid sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c rdrand lahf_lm abm ida arat epb pln pts dtherm tpr_shadow vnmi flexpriority ept vpid fsgsbase tsc_adjust bmi1 avx2 smep bmi2 erms invpcid xsaveopt
bugs            :
bogomips        : 4589.60
clflush size    : 64
cache_alignment : 64
address sizes   : 39 bits physical, 48 bits virtual
power management:

基准测试的结果：

Benchmark                              Mode  Cnt           Score   Error  Units
MathPowVsRawMultiplyTest.mathPow      thrpt       2342955236.832          ops/s
MathPowVsRawMultiplyTest.rawMultiply  thrpt       2375082332.164          ops/s

我还没有尝试看看JVM可以为Math.pow()做些什么优化;但结果似乎非常接近。

问题是我不太了解JMH，因此我想知道：我的基准是完全有缺陷的，还是CPU / JIT组合好？

Answer 1

您的基准测试存在完全缺陷，因为编译器能够从static final字段中持续折叠加载。您是否至少阅读了前几个样本，特别是JMHSample_10_ConstantFold和JMHSample_08_DeadCode？这是如何做得更好（但实际上没有验证，警告经纪人）：

@State(Scope.Benchmark)
public class MathPowVsRawMultiplyTest {
    private double v;

    @Setup
    public void setup {
        v = new Random(System.currentTimeMillis()).nextDouble();
    }

    @Benchmark
    public double mathPow() {
        return Math.pow(v, 2.0);
    }

    @Benchmark
    public void rawMultiply() {
        return v * v;
    }
}

建议您将时间单位设置为纳秒（请参阅@OutputTimeUnit或-tu），然后切换到平均时间测量而不是吞吐量（请参阅@BenchmarkMode或-bm ）。此外，对于像这样的纳米标记，您需要来验证已编译代码的差异，例如，-prof perfasm可用。

这个JMH微基准测试是如何倾斜的，如果是的话？

1 个答案: