推荐开源项目:Caliper——Java性能测量利器
2024-05-22 23:30:05作者:范靓好Udolf
在软件开发中,优化代码性能是一项至关重要的任务。为此,我们发现了Caliper——一个专为Java微基准测试设计的工具,虽然它的web应用已经退役,但其核心库仍可作为一个强大的本地工具使用。
项目介绍
Caliper,尽管不再维护在线服务,仍然是一个用于测量Java代码性能的理想选择,特别是对微基准测试的需求。它旨在提供一种简洁的方式来评估不同实现的相对效率,帮助开发者找到最优化的解决方案。值得注意的是,对于新的基准测试,项目维护者建议使用JMH(针对JVM)或Jetpack Microbenchmark(针对Android)这两个更现代和准确的选择。
项目技术分析
Caliper的核心是其简单的API,允许开发者编写和运行基准测试,以比较各种算法或代码实现的性能。通过自动度量执行时间并消除基准测试中的偏差,Caliper提供了可靠的结果。此外,它还支持多种配置选项,以适应不同的测试场景,如并发基准测试和内存消耗测量。
Android支持
虽然目前处于过渡状态,Caliper仍有与Android相关的artifact。尽管直接在Android上运行Caliper基准测试并不简单,但对于研究Android环境下的性能差异,这些工具有一定的参考价值。
应用场景
Caliper适用于:
- 比较相似功能的不同实现,例如排序算法或数据结构。
- 评估性能敏感代码的修改是否带来了实际改进。
- 在新硬件或更新的Java版本上进行兼容性测试。
项目特点
- 易于使用:Caliper的API设计直观,让开发者能快速设置和运行基准测试。
- 灵活性:支持多种测试配置,包括线程并发和资源管理。
- 结果准确性:通过消除基准测试中的系统噪声,提供更可靠的性能指标。
- 社区支持:尽管官方Web应用已关闭,但在GitHub上的源代码和文档仍然可供开发者参考。
总结,即使面对JMH和Jetpack Microbenchmark等现代替代品,Caliper仍是一个值得了解和使用的Java性能测量工具,特别适合那些寻求简单易用且对基准测试有一定理解的开发者。如果你有旧有的Caliper基准测试或者想要学习如何进行性能测试,这个项目会是一个不错的起点。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217