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我试图理解为什么使用它是明智的Blackhole.consumeCPU()？

我Blackhole.consumeCPU()在谷歌上找到的东西 -->

有时，当我们跨多个线程运行基准测试时，我们还希望在运行代码时消耗一些 CPU 周期来模拟 CPU 业务。这不能是 Thread.sleep，因为我们真的想烧 CPU。Blackhole.consumeCPU(long) 为我们提供了执行此操作的能力。

我的示例代码：

import java.util.concurrent.TimeUnit;

import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;
import org.openjdk.jmh.annotations.BenchmarkMode;
import org.openjdk.jmh.annotations.Level;
import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement;
import org.openjdk.jmh.annotations.Mode;
import org.openjdk.jmh.annotations.OutputTimeUnit;
import org.openjdk.jmh.annotations.Scope;
import org.openjdk.jmh.annotations.Setup;
import org.openjdk.jmh.annotations.State;
import org.openjdk.jmh.annotations.Warmup;
import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole;
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;

@State(Scope.Thread)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public class StringConcatAvgBenchmark {

StringBuilder stringBuilder1;
StringBuilder stringBuilder2;

StringBuffer stringBuffer1;
StringBuffer stringBuffer2;

String string1;
String string2;

/*
 * re-initializing the value after every iteration
 */
@Setup(Level.Iteration)
public void init() {
    stringBuilder1 = new StringBuilder("foo");
    stringBuilder2 = new StringBuilder("bar");

    stringBuffer1 = new StringBuffer("foo");
    stringBuffer2 = new StringBuffer("bar");

    string1 = new String("foo");
    string2 = new String("bar");

}

@Benchmark
@Warmup(iterations = 10)
@Measurement(iterations = 100)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public StringBuilder stringBuilder() {
    // operation is very thin and so consuming some CPU
    Blackhole.consumeCPU(100);
    return stringBuilder1.append(stringBuilder2);
    // to avoid dead code optimization returning the value
}

@Benchmark
@Warmup(iterations = 10)
@Measurement(iterations = 100)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public StringBuffer stringBuffer() {
    Blackhole.consumeCPU(100);      
    // to avoid dead code optimization returning the value
    return stringBuffer1.append(stringBuffer2);
}

@Benchmark
@Warmup(iterations = 10)
@Measurement(iterations = 100)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public String stringPlus() {
    Blackhole.consumeCPU(100);      
    return string1 + string2;
}

@Benchmark
@Warmup(iterations = 10)
@Measurement(iterations = 100)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public String stringConcat() {
    Blackhole.consumeCPU(100);      
    // to avoid dead code optimization returning the value
    return string1.concat(string2);
}

public static void main(String[] args) throws RunnerException {

    Options options = new OptionsBuilder()
            .include(StringConcatAvgBenchmark.class.getSimpleName())
            .threads(1).forks(1).shouldFailOnError(true).shouldDoGC(true)
            .jvmArgs("-server").build();
    new Runner(options).run();
}
}

为什么这个 Benchmark 的结果更好blackhole.consumeCPU(100)？

编辑：

blackhole.consumeCPU(100) 的输出：

Benchmark                      Mode  Cnt    Score    Error  Units
StringBenchmark.stringBuffer   avgt   10  398,843 ± 38,666  ns/op
StringBenchmark.stringBuilder  avgt   10  387,543 ± 40,087  ns/op
StringBenchmark.stringConcat   avgt   10  410,256 ± 33,194  ns/op
StringBenchmark.stringPlus     avgt   10  386,472 ± 21,704  ns/op

没有blackhole.consumeCPU(100) 的输出：

Benchmark                      Mode  Cnt   Score    Error  Units
StringBenchmark.stringBuffer   avgt   10  51,225 ± 19,254  ns/op
StringBenchmark.stringBuilder  avgt   10  49,548 ±  4,126  ns/op
StringBenchmark.stringConcat   avgt   10  50,373 ±  1,408  ns/op
StringBenchmark.stringPlus     avgt   10  87,942 ±  1,701  ns/op

我的问题是为什么这段代码的作者在这里使用blackhole.consumeCPU(100)

我想我现在知道为什么了，因为基准测试太快了，没有一点延迟。

有了blackhole.consumeCPU(100)您，您可以更好地衡量每个基准测试并获得更显着的结果。

那正确吗 ？

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1 回答 1

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添加人为延迟通常不会改善基准。

但是，在某些情况下，您正在测量的操作会争用某些资源，并且您需要一个仅消耗 CPU 的退避，并且希望不会做其他任何事情。参见案例： http ://shipilev.net/blog/2014/nanotrusting-nanotime/

原始问题中的基准不是这种情况，因此我推测Blackhole.consumeCPU在没有充分理由的情况下在那里使用，或者至少在评论中没有特别指出这个原因。不要那样做。

于 2016-03-31T09:13:57.970 回答