Java JMH 基准测试：避免微优化误判的正确写法

普通 main 方法或单元测试很容易被 JIT 预热、逃逸分析、死代码消除影响，测试结果看起来很精确，实际上无法说明真实性能。

解决方案思路

用 JMH 定义基准方法、预热轮次、测量轮次和 State 数据，先比较方案量级，再把可疑优化带回压测或线上 Profiling 验证。

JMH 基准测试骨架

@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public String encode(OrderState state) {
    return state.mapper.writeValueAsString(state.order);
}

运行逻辑

JMH 适合回答“这两种写法在同一 JVM 条件下谁更快”，不适合直接回答“线上接口会快多少”。它要和火焰图、压测指标组成闭环。

重点观察指标

• ns/op、ops/s、p0.999 等基准指标
• GC alloc rate 与对象分配量
• 不同 JDK、不同参数下的对比结果

常见误区

• 没有预热就记录结果
• 把基准测试当成生产压测
• 输入数据太小导致结果脱离业务场景

参考方案

• OpenJDK JMH

上线检查

• 优化前后保留同一口径的指标截图或报告。
• 先灰度单实例或小流量，观察 P95/P99、错误率和资源指标。
• 准备回滚开关，避免性能改动影响核心业务。