JMH Gradle 插件使用教程
2024-08-19 10:38:50作者:裴锟轩Denise
1. 项目的目录结构及介绍
JMH Gradle 插件的目录结构如下:
jmh-gradle-plugin/
├── src/
│ ├── main/
│ │ ├── groovy/
│ │ ├── java/
│ │ ├── resources/
│ ├── test/
│ │ ├── groovy/
│ │ ├── java/
│ │ ├── resources/
├── build.gradle
├── settings.gradle
目录结构介绍
src/main/groovy/和src/main/java/:包含插件的主要代码。src/main/resources/:包含插件的资源文件。src/test/groovy/和src/test/java/:包含插件的测试代码。src/test/resources/:包含插件的测试资源文件。build.gradle:Gradle 构建脚本,包含插件的依赖和任务配置。settings.gradle:Gradle 项目设置文件,包含项目名称和子项目配置。
2. 项目的启动文件介绍
JMH Gradle 插件的启动文件主要是 build.gradle 文件。以下是一个示例配置:
plugins {
id 'me.champeau.jmh' version '0.6.5'
}
repositories {
mavenCentral()
}
dependencies {
jmh 'org.openjdk.jmh:jmh-core:1.33'
jmh 'org.openjdk.jmh:jmh-generator-annprocess:1.33'
}
jmh {
fork = 1
iterations = 5
warmupIterations = 5
}
启动文件介绍
plugins块:应用 JMH Gradle 插件。repositories块:配置 Maven 中央仓库。dependencies块:添加 JMH 核心库和注解处理器依赖。jmh块:配置 JMH 运行参数,如 fork 次数、迭代次数和预热迭代次数。
3. 项目的配置文件介绍
JMH Gradle 插件的配置文件主要是 build.gradle 文件中的 jmh 块。以下是一个详细的配置示例:
jmh {
includes = ['com.example.Benchmark.*']
excludes = ['com.example.ExcludeBenchmark.*']
benchmarkMode = ['Throughput', 'AverageTime']
timeUnit = 'ms'
fork = 2
iterations = 10
warmupIterations = 5
warmup = '1s'
timeOnIteration = '1s'
resultFormat = 'CSV'
profilers = ['gc']
jvmArgs = ['-Xms2g', '-Xmx2g']
humanOutputFile = project.file("${project.buildDir}/reports/jmh/human.txt")
resultsFile = project.file("${project.buildDir}/reports/jmh/results.csv")
}
配置文件介绍
includes和excludes:指定包含和排除的基准测试类。benchmarkMode:指定基准测试模式,如吞吐量和平均时间。timeUnit:指定时间单位。fork:指定 fork 次数。iterations和warmupIterations:指定迭代次数和预热迭代次数。warmup和timeOnIteration:指定预热时间和每次迭代时间。resultFormat:指定结果格式,如 CSV。profilers:指定使用的分析器,如 GC。jvmArgs:指定 JVM 参数。humanOutputFile和resultsFile:指定人类可读和结果文件的输出路径。
以上是 JMH Gradle 插件的基本使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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 StartedRust0133- 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
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
MiniCPM-V-4.6这是 MiniCPM-V 系列有史以来效率与性能平衡最佳的模型。它以仅 1.3B 的参数规模,实现了性能与效率的双重突破,在全球同尺寸模型中登顶,全面超越了阿里 Qwen3.5-0.8B 与谷歌 Gemma4-E2B-it。Jinja00
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
MusicFreeDesktop插件化、定制化、无广告的免费音乐播放器TypeScript00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
725
4.66 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
597
749
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
425
376
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
992
984
Claude 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 Started
Rust
921
133
昇腾LLM分布式训练框架
Python
160
188
暂无简介
Dart
968
246
deepin linux kernel
C
29
16
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
345
393
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.65 K
970