JMH

이런저런 요구사항에서 내가 작성한 코드가 효율적일까? 라는 의문이 생기기 마련이다.
작성한 로직을 요구사항에 맞춰 Big-O 표기법으로 계산해 시간복잡도를 계산할 수도 있고,
운영환경에서 Stress Test 를 진행하여 성능을 측정할 수도 있지만 작은 규모의 코드조각에
대한 측정을 더 빠르고 간단하게 사용할 수 있는 방법은 JMH 를 사용하는 것이다.

JMH 는 JVM 상에서 실행되는 코드의 성능을 측정하기 위한 벤치마크 도구로써, 성능측정은 일반적으로
코드실행시간, 메모리사용량, GC활동 등을 측정하여 수행하고 실행 결과에 대한 통계 및 분석을 제공한다.

의존성 추가

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사용하기 위한 간단한 방법은 Gradle, Maven 등의 빌드시스템에 의존성을 추가하면 된다.

dependencies {
    compile 'org.openjdk.jmh:jmh-core:{version}'
    compile 'org.openjdk.jmh:jmh-generator-annprocess:{version}'
}

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
        <artifactId>jmh-core</artifactId>
        <version>${jmh.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
        <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
        <version>${jmh.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

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@Benchmark

• Mode.Throughput : 시간당 처리량 측정
• Mode.AverageTime : 평균 실행 시간 측정
• Mode.SampleTime : 실행 시간 샘플링 측정
• Mode.SingleShotTime : 단일 실행 시간 측정
• Mode.All : 모든 시간 측정

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@OutputTimeUnit

• TimeUnit.NANOSECONDS : 나노
• TimeUnit.MICROSECONDS : 마이크로
• TimeUnit.MILLISECONDS : 밀리
• TimeUnit.SECONDS : 초
• TimeUnit.MINUTES : 분
• TimeUnit.HOURS : 시간
• TimeUnit.DAYS : 일

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@State

• Scope.Benchmark : 벤치마크 전체에서 공유
• Scope.Thread : 각 스레드마다 별도로 생성. 멀티스레드 환경에서 안전
• Scope.Group : 벤치마크 실행 그룹에서 공유

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@Setup

• Level.Trial : 벤치마크 전체에서 한 번만 실행
• Level.Iteration : 벤치마크 반복마다 실행
• Level.Invocation : 각 메서드 호출마다 실행

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@TearDown

• Scope.Benchmark : 벤치마크 전체에서 공유
• Scope.Thread : 각 스레드마다 별도로 생성. 멀티스레드 환경에서 안전
• Scope.Group : 벤치마크 실행 그룹에서 공유

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예제

<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-core</artifactId>
    <version>1.19</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
    <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
    <version>1.19</version>
</dependency>

@State(Scope.Benchmark)
public class StreamBenchmark {

    private ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(10);

    final HashSet<PersonDTO> personSet = new HashSet<>();
    final HashSet<PersonSession> streamSet = new HashSet<>();
    final HashSet<PersonSession> parallelStreamSet = new HashSet<>();

    public static void main(String[] args) {
        Options opt = new OptionsBuilder()
            .include(StreamBenchmark.class.getSimpleName())
            .warmupIterations(5)            // JVM warm-up 반복 횟수
            .measurementIterations(10)      // warm-up 이후 실제 실행 횟수
            .fork(1)                        // 하나의 JVM 에서 실행 횟수
            .thread(2)                      // 사용할 스레드 수
            .build();
        new Runner(opt).run();
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void streamTest() {
        personSet.stream()
                .map(PersonSession::from)
                .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void parallelStreamTest1(){
        forkJoinPool.submit(() -> {
            personSet.parallelStream()
                    .map(PersonSession::from)
                    .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
        });
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
    public void parallelStreamTest2() {
        personSet.parallelStream()
                .map(PersonSession::from)
                .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
    }

    // 사전 셋업
    @Setup(Level.Trial)
    public void setup() {
        IntStream.range(0, 2001).forEach(i -> {
            PersonDTO personDTO = new PersonDTO();
            personDTO.setName("abc");
            personDTO.setAge(i);
            personSet.add(personDTO);
        });
    }

    // pool 종료
    @TearDown(Level.Trial)
    public void tearDown() {
        forkJoinPool.shutdown();
    }

    @Getter
    @Setter
    @EqualsAndHashCode
    static class PersonDTO {
        private String name;
        private int age;
    }

}

결과