@Group @GroupThreads

对 @Group @GroupThreads 的介绍

_/*
在之前的测试中, 每个Benchmark都是同样的一套代码, 然后所有线程都去执行一样的代码
—-
现在我们有个新的需求, 就是两套不同的代码, 要在一个Benchmark中一起执行
然后再看执行效率

*/

/*
比如下面这个例子:_

复制官方的代码到本地

我们猜猜看看在多线程竞争状态下, AtomicInteger 的执行效率如何
—-
3个线程执行自增的代码, 1个线程执行获取数据的代码
一共4个线程, 他们在Benchmark中一起执行, 可以模拟 AtomicInteger在多线程竞争的情况下执行效率
*/

Benchmark                                               Mode  Cnt    Score   Error   Units
Sample_15_Asymmetric.benchmark_get_no_competition      thrpt       651.724          ops/us
Sample_15_Asymmetric.benchmark_inc_no_competition      thrpt       160.327          ops/us
Sample_15_Asymmetric.benchmark_thread_competition      thrpt       104.397          ops/us
Sample_15_Asymmetric.benchmark_thread_competition:get  thrpt        56.061          ops/us
Sample_15_Asymmetric.benchmark_thread_competition:inc  thrpt        48.337          ops/us

private AtomicInteger counter;
@Setup
public void up() {
    counter = new AtomicInteger();
}
@Benchmark
@Group("benchmark_thread_competition")
@GroupThreads(3)
public int inc() {
    return counter.incrementAndGet();
}
@Benchmark
@Group("benchmark_thread_competition")
@GroupThreads(1)
public int get() {
    return counter.get();
}

@Benchmark
@Group("benchmark_inc_no_competition")
@GroupThreads(1)
public int inc3() {
    // 3个线程只执行自增操作, 应该跟上面差不多
    // 因为即使只有自增操作, 但由3个线程, 所有操作还是会在竞争状态
    return counter.incrementAndGet();
}

@Benchmark
@Group("benchmark_get_no_competition")
public int get1() {
    // 这个benchmark只有一个线程在执行get操作
    // 效率直接拉满
    return counter.get();
}