jmh 测试并行流和串行流

好的，我可以给你一个简单的示例来比较并行流和串行流在 jmh 测试中的性能差异。

假设我们有一个包含 1 百万个整数的列表，并且我们要计算这些数的总和。我们可以使用 Java 8 中的 Stream API 来实现这个任务，而且可以选择使用并行流或串行流来执行计算。

首先，我们来看一下串行流的实现代码：

public class SerialStreamBenchmark {

    private List<Integer> numbers;

    @Setup
    public void setup() {
        numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
            numbers.add(i);
        }
    }

    @Benchmark
    public int sum() {
        return numbers.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
    }

}

在上述代码中，我们通过 `@Setup` 注解来初始化包含 1 百万个整数的列表。`@Benchmark` 注解标记了 `sum()` 方法，该方法将列表转换为流，然后通过 `mapToInt()` 方法将流中的元素映射为整数，并最终调用 `sum()` 方法计算它们的总和。

接下来，我们来看一下并行流的实现代码：

public class ParallelStreamBenchmark {

    private List<Integer> numbers;

    @Setup
    public void setup() {
        numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
            numbers.add(i);
        }
    }

    @Benchmark
    public int sum() {
        return numbers.parallelStream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
    }

}

与串行流的实现代码类似，我们只需要将 `stream()` 方法替换为 `parallelStream()` 方法即可将流转换为并行流。

接下来，我们可以使用 jmh 测试这两个实现的性能差异。以下是测试类的代码：

public class StreamBenchmarkTest {

    @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    @Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
    @Measurement(iterations = 10, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
    @Fork(1)
    @State(Scope.Thread)
    public static class SerialStreamBenchmarkTest {

        SerialStreamBenchmark serialStreamBenchmark = new SerialStreamBenchmark();

        @Setup
        public void setup() {
            serialStreamBenchmark.setup();
        }

        @Benchmark
        public int sum() {
            return serialStreamBenchmark.sum();
        }
    }

    @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    @Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
    @Measurement(iterations = 10, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
    @Fork(1)
    @State(Scope.Thread)
    public static class ParallelStreamBenchmarkTest {

        ParallelStreamBenchmark parallelStreamBenchmark = new ParallelStreamBenchmark();

        @Setup
        public void setup() {
            parallelStreamBenchmark.setup();
        }

        @Benchmark
        public int sum() {
            return parallelStreamBenchmark.sum();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options options = new OptionsBuilder()
                .include(StreamBenchmarkTest.class.getSimpleName())
                .build();
        new Runner(options).run();
    }
}

在上述代码中，我们使用了 `@BenchmarkMode`、`@OutputTimeUnit`、`@Warmup`、`@Measurement`、`@Fork` 和 `@State` 注解来配置 jmh 测试。其中，`@State` 注解指定了测试类的状态，`@Setup` 注解用于初始化测试数据。

最后，我们运行测试类，就可以得到并行流和串行流的性能测试结果了。

需要注意的是，实际的测试结果可能因为硬件环境和测试数据的不同而有所不同，这里只是提供了一个简单的示例来比较并行流和串行流在 jmh 测试中的性能差异。