Performance 什么是OpenJDK JMH；分数错误“；到底是什么意思？

我使用的是基准测试，结果如下：

基准模式样本分数误差单位 o、 a.f.c.j.b.TestClass.test1 avgt 5 2372870600 210897743 us/op o、 a.f.c.j.b.TestClass.test2 avgt 5 2079931850 394727671美国/欧洲 o、 a.f.c.j.b.TestClass.test3 avgt 5 26585818 21105739 us/op o、 a.f.c.j.b.TestClass.test4 avgt 5 19113230 8012852 us/op o、 a.f.c.j.b.TestClass.test5 avgt 5 2586413 1949487 us/op o、 a.f.c.j.b.TestClass.test6 avgt 5 1942963 1619967 us/op o、 a.f.c.j.b.TestClass.test7 avgt 5 233902 73861 us/op o、 a.f.c.j.b.TestClass.test8 avgt 5 191970 126682 us/op

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“分数误差”一栏的确切含义是什么？如何解释它？

这是分数的误差范围。在大多数情况下，这是一半的时间。想想看，好像在“分数”和“分数错误”之间有一个“±”符号。事实上，人类可读的日志将显示：

Result: 1.986 ±(99.9%) 0.009 ops/ns [Average]
  Statistics: (min, avg, max) = (1.984, 1.986, 1.990), stdev = 0.002
  Confidence interval (99.9%): [1.977, 1.995]


# Run complete. Total time: 00:00:12

Benchmark                  Mode  Samples   Score  Score error   Units
o.o.j.s.HelloWorld.hello  thrpt        5   1.986        0.009  ops/ns

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顺便说一句，我认为这里还有改进的余地。正如您可以从OP的数据中看到的，jmh遭受“假精度”（false precision）的困扰。显示的测量有效数字错误地暗示了比误差更高的精度。例如，说“1.776361±0.154321”是没有意义的。最佳情况为1.78±0.15。由于误差的大小，任何进一步的数字都是假精度。因此，在jmh中要注意精度。在1.21版中，列标签不是“Score error”，而是“error”，但上面的答案仍然适用，对吗？@JamesFreitas Yes。另请参阅

Result: 1.986 ±(99.9%) 0.009 ops/ns [Average]
  Statistics: (min, avg, max) = (1.984, 1.986, 1.990), stdev = 0.002
  Confidence interval (99.9%): [1.977, 1.995]


# Run complete. Total time: 00:00:12

Benchmark                  Mode  Samples   Score  Score error   Units
o.o.j.s.HelloWorld.hello  thrpt        5   1.986        0.009  ops/ns