之前写过了- 通用池化框架 commons-pool2 实践以及通用池化框架实践之 GenericKeyedObjectPool。接下来我就对这个池化框架进行性能测试。首先呢就是因为这个池化技术必需要有足够的性能，不然通过池化技术优化的部分，在较高 QPS 的性能测试中，对象池可能成为本机瓶颈。
硬件就是我自己的电脑，型号MacBook Pro (16-inch, 2019)，配置6C16G。因为这次测试并没有测试到性能极限，在测试方案设计的前阶段已经有了相对明显的结论了。
软件方面，还是 Groovy，默认 Java 进程启动参数。对象池化的设置后面可以在代码中看到，经过我的测试，只要对象池中还有空闲对象就足够满足当前性能。因为我本次用的是固定线程模型，所以换算过来就是对象数大于线程数即可。
测试分成了两部分：无等待归还对象、有等待归还对象。因为无等待归还对象测试过程中，结论出现的太早也太明显了。
/**
* 可池化对象
*/
private static class FunTesterPooled {
String name
int age
}
/**
* 池化工厂
*/
private static class FunFactory extends BasePooledObjectFactory<FunTesterPooled> {
@Override
FunTesterPooled create() throws Exception {
return new FunTesterPooled()
}
@Override
PooledObject<FunTesterPooled> wrap(FunTesterPooled obj) {
return new DefaultPooledObject<FunTesterPooled>(obj)
}
@Override
void destroyObject(PooledObject<FunTesterPooled> p, DestroyMode destroyMode) throws Exception {
p.getObject().setName("") //回收资源
super.destroyObject(p, destroyMode)
}
}
static def initPool() {
def config = new GenericObjectPoolConfig<FunTesterPooled>()
config.setMaxIdle(10)
config.setMinIdle(2)
config.setMaxTotal(thread * 2)
return new GenericObjectPool<FunTesterPooled>(new FunFactory(), config)
}
static GenericObjectPool<FunTesterPooled> pool
static def desc = "池化框架性能测试"
static int times = 3000000
static int thread = 2
public static void main(String[] args) {
this.pool = initPool()
ThreadBase.COUNT = true
RUNUP_TIME = 0
def barrier = new CyclicBarrier(thread + 1)
POOL_SIZE = thread
def borrows = []
thread.times {
fun {
borrows << pool.borrowObject()
barrier.await()
}
}
barrier.await()
borrows.each {
pool.returnObject(it)
}
output("对象创建完毕 创建数量${pool.getNumIdle()}")
new Concurrent(new FunTester(), thread, desc).start()
pool.close()
}
private static class FunTester extends FixedThread {
FunTester() {
super(null, times, true)
}
@Override
protected void doing() throws Exception {
pool.returnObject(pool.borrowObject())
}
@Override
FunTester clone() {
return new FunTester()
}
}
其中往对象池中添加对象的时候，一开始我思路有点偏，所以想了一个java.util.concurrent.CyclicBarrier的方案。其实我们直接可以使用官方提供的org.apache.commons.pool2.ObjectPool#addObjects方法实现，代码非常简单，一行搞定pool.addObjects(thread)。
| 线程数 | 执行次数（万） | QPS |
|---|---|---|
| 1 | 300 | 1876172 |
| 2 | 300 | 1852364 |
| 5 | 300 | 1533912 |
| 10 | 300 | 1524538 |
| 10 | 100 | 1571623 |
| 20 | 100 | 1568692 |
可以看出，QPS 非常高，足够满足线性能测试需求。
使用了休眠 2ms 的配置。
| 线程数 | 执行次数 (k) | 单线程 QPS |
|---|---|---|
| 20 | 10 | 410 |
| 50 | 10 | 406 |
| 100 | 5 | 406 |
| 200 | 2 | 404 |
| 300 | 2 | 403 |
| 400 | 2 | 403 |
| 500 | 2 | 262 |
| 800 | 2 | 143 |
| 1000 | 2 | 114 |
看来还是有瓶颈，在并发线程超过 400 多以后，这个平均单线程 QPS 会下降会多。猜测可能是org.apache.commons.pool2.impl.LinkedBlockingDeque和java.util.concurrent.atomic.AtomicLong两个类的性能瓶颈。可以参考之前做过的Java&Go 高性能队列之 LinkedBlockingQueue 性能测试，虽然不一样可以参考。
虽然后面性能有所下降，瓶颈也在 10 万以上，也算是满足部分性能测试需求吧。后面我对com.funtest.PoolTest#GenericKeyedObjectPool对象池的性能，敬请期待。