Speed4j 技术文档
1. 安装指南
1.1 Maven 安装
Speed4j 可以通过 Maven Central 仓库进行安装。你可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>com.ecyrd.speed4j</groupId>
<artifactId>speed4j</artifactId>
<version>0.12</version>
</dependency>
1.2 Ivy 安装
如果你使用 Apache Ivy,可以在 ivy.xml 中添加以下依赖:
<dependency org="com.ecyrd.speed4j" name="speed4j" rev="0.12"/>
1.3 手动下载
你也可以直接从 Maven Central 下载 Speed4j 的 jar 文件:
http://repo2.maven.org/maven2/com/ecyrd/speed4j/speed4j/
2. 项目的使用说明
2.1 最简单的使用方式
Speed4j 提供了一个简单的 StopWatch 类,用于测量代码块的执行时间。以下是一个简单的示例:
public void myBusyMethod() {
StopWatch sw = new StopWatch();
// 执行繁忙的操作
sw.stop();
System.out.println(sw);
}
这段代码会打印出代码块的执行时间。
2.2 获取迭代次数
你还可以通过 StopWatch 获取代码块的迭代次数和每秒执行的次数:
public void myBusyMethod() {
StopWatch sw = new StopWatch();
int iterations = 1000;
for(int i = 0; i < iterations; i++) {
// 执行繁忙的操作
}
sw.stop();
System.out.println(sw.toString(iterations));
}
这段代码会打印出代码块的执行时间以及每秒执行的次数。
2.3 复杂示例
Speed4j 还可以与应用程序集成,自动记录性能数据。以下是一个复杂示例:
public void myBusyMethod2() {
StopWatch sw = myStopWatchFactory.getStopWatch();
try {
// 执行繁忙的操作
sw.stop("busyThing:success");
} finally {
sw.stop("busything:failure");
}
}
在这个示例中,myStopWatchFactory 是通过 StopWatchFactory.getInstance("loggingFactory") 初始化的。Speed4j 会从 speed4j.properties 文件中读取配置。
3. 项目API使用文档
3.1 StopWatch API
StopWatch 类提供了以下主要方法:
StopWatch(): 创建一个新的StopWatch实例。void stop(): 停止计时并记录时间。String toString(int iterations): 返回包含执行时间和每秒迭代次数的字符串。
3.2 StopWatchFactory API
StopWatchFactory 类提供了以下主要方法:
static StopWatchFactory getInstance(String factoryName): 获取指定名称的StopWatchFactory实例。StopWatch getStopWatch(): 获取一个新的StopWatch实例。
3.3 PeriodicalLog API
PeriodicalLog 类提供了以下主要方法:
void setName(String name): 设置日志名称。void setPeriod(String period): 设置统计收集的周期。void setJmx(String jmx): 设置 JMX 管理的标签。void setSlf4jLogname(String logname): 设置 SLF4J 日志名称。
4. 项目安装方式
4.1 通过 Maven 或 Ivy 安装
如前所述,Speed4j 可以通过 Maven 或 Ivy 进行安装。只需在项目的构建文件中添加相应的依赖即可。
4.2 手动安装
如果你不使用 Maven 或 Ivy,可以直接从 Maven Central 下载 Speed4j 的 jar 文件,并将其添加到项目的类路径中。
4.3 配置文件
Speed4j 的配置文件为 speed4j.properties,你需要在项目的类路径中提供该文件。以下是一个示例配置文件:
speed4j.loggingFactory=com.ecyrd.speed4j.log.Slf4jLog
speed4j.loggingFactory.slf4jLogname=com.example.mylog
这个配置文件定义了一个名为 loggingFactory 的日志工厂,使用 Slf4jLog 类进行日志记录。
通过以上步骤,你可以成功安装并使用 Speed4j 进行性能分析。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust067- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
Hy3-previewHy3 preview 是由腾讯混元团队研发的2950亿参数混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)模型,包含210亿激活参数和38亿MTP层参数。Hy3 preview是在我们重构的基础设施上训练的首款模型,也是目前发布的性能最强的模型。该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体任务等方面均实现了显著提升。Python00