我知道这个问题已经被标记为已回答，但我想提到两个帮助我们编写微基准的库

来自谷歌的卡尺

入门教程

http://codingjunkie.net/micro-benchmarking-with-caliper/ http://vertexlabs.co.uk/blog/caliper

来自OpenJDK的JMH

入门教程

避免JVM上的基准测试陷阱 使用JMH进行Java微基准测试 JMH简介

基准应该测量时间/迭代还是迭代/时间，为什么?

这取决于你要测试什么。

如果您对延迟感兴趣，则使用时间/迭代，如果您对吞吐量感兴趣，则使用迭代/时间。

还应该注意的是，在比较不同的实现时，分析微基准测试的结果可能也很重要。因此，应进行显著性检验。

这是因为在基准测试的大多数运行过程中，实现A可能比实现B更快，但A也可能有更高的差异，因此与B相比，A的测量性能收益将没有任何意义。

因此正确编写和运行微基准测试也很重要，但正确分析它也很重要。

http://opt.sourceforge.net/ Java Micro Benchmark -确定不同平台上计算机系统的比较性能特征所需的控制任务。可用于指导优化决策和比较不同的Java实现。

jmh是最近添加到OpenJDK的，是由Oracle的一些性能工程师编写的。当然值得一看。

jmh是一个Java工具，用于构建、运行和分析用Java和其他针对JVM的语言编写的纳米/微/宏基准测试。

样本测试注释中隐藏着非常有趣的信息。

参见:

避免JVM上的基准测试陷阱 讨论jmh的主要优势。

如果您正在尝试比较两种算法，那么每种算法至少要进行两次基准测试，交替使用顺序。例如:

for(i=1..n)
  alg1();
for(i=1..n)
  alg2();
for(i=1..n)
  alg2();
for(i=1..n)
  alg1();

我发现了一些明显的差异(有时5-10%)在运行时相同的算法在不同的通行证。

此外，还要确保n非常大，以便每个循环的运行时间至少为10秒左右。迭代次数越多，基准测试时间中的数字就越重要，数据就越可靠。