这里有很多有效的答案，它们都是在方法中实现的。为了制作一个通用的计时方法，我通常有一个timing类，它由以下内容组成。

public record TimedResult<T>(T result, Duration duration) {}

public static Duration time(Runnable r) {
    var s = Instant.now();
    r.run();
    var dur = Duration.between(s, Instant.now());
    return dur;
}

public static <T> TimedResult<T> time(Callable<T> r) throws Exception {
    var s = Instant.now();
    T res = r.call();
    var dur = Duration.between(s, Instant.now());
    return new TimedResult<>(res, dur);
}

这足够通用，可以传递Runnable或Callable对象。

Duration result = Timing.time(() -> {
    // do some work.
});

TimedResult<String> result = Timing.time(() -> {
    // do some work.
    return "answer";
});

Duration timeTaken = result.duration();
String answer = result.result();

long startTime = System.currentTimeMillis();
// code goes here
long finishTime = System.currentTimeMillis();
long elapsedTime = finishTime - startTime; // elapsed time in milliseconds

JEP 230:微基准测试套件

供参考，JEP 230: Microbenchmark Suite是一个OpenJDK项目，用于:

向JDK源代码中添加一套基本的微基准测试，使开发人员可以轻松地运行现有的微基准测试和创建新的微基准测试。

这个特性是在Java 12中出现的。

Java微基准测试工具(JMH)

对于Java的早期版本，请查看JEP 230所基于的Java Microbenchmark Harness (JMH)项目。

我基本上做的是这种方法的变体，但是考虑到热点编译的工作方式，如果您想要获得准确的结果，您需要抛弃前几个度量，并确保您在真实世界(阅读特定于应用程序的)应用程序中使用该方法。

如果JIT决定编译它，您的数字将会有很大的变化。所以要注意

如果您不使用工具，并且希望对执行时间较短的方法进行计时，那么只需执行多次，每次将执行次数增加一倍，直到达到1秒左右。因此，系统调用的时间。纳米时间等，也没有系统的准确性。nanoTime确实对结果有很大影响。

    int runs = 0, runsPerRound = 10;
    long begin = System.nanoTime(), end;
    do {
        for (int i=0; i<runsPerRound; ++i) timedMethod();
        end = System.nanoTime();
        runs += runsPerRound;
        runsPerRound *= 2;
    } while (runs < Integer.MAX_VALUE / 2 && 1000000000L > end - begin);
    System.out.println("Time for timedMethod() is " + 
        0.000000001 * (end-begin) / runs + " seconds");

当然，使用挂钟也有一些注意事项:jit编译、多线程/进程等的影响。因此，您需要首先执行该方法很多次，以便JIT编译器完成它的工作，然后重复此测试多次，并使用最短的执行时间。

您可以使用Metrics库，它提供了各种测量工具。添加依赖关系:

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>
        <artifactId>metrics-core</artifactId>
        <version>${metrics.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

并为您的环境配置它。

方法可以用@Timed进行注释:

@Timed
public void exampleMethod(){
    // some code
}

或者用Timer包装的一段代码:

final Timer timer = metricsRegistry.timer("some_name");
final Timer.Context context = timer.time();
// timed code
context.stop();

聚合的指标可以导出到控制台、JMX、CSV或其他。

@定时指标输出示例:

com.example.ExampleService.exampleMethod
             count = 2
         mean rate = 3.11 calls/minute
     1-minute rate = 0.96 calls/minute
     5-minute rate = 0.20 calls/minute
    15-minute rate = 0.07 calls/minute
               min = 17.01 milliseconds
               max = 1006.68 milliseconds
              mean = 511.84 milliseconds
            stddev = 699.80 milliseconds
            median = 511.84 milliseconds
              75% <= 1006.68 milliseconds
              95% <= 1006.68 milliseconds
              98% <= 1006.68 milliseconds
              99% <= 1006.68 milliseconds
            99.9% <= 1006.68 milliseconds