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

我修改了代码，从正确答案得到的结果在几秒钟内:

long startTime = System.nanoTime();

methodCode ...

long endTime = System.nanoTime();
double duration = (double)(endTime - startTime) / (Math.pow(10, 9));
Log.v(TAG, "MethodName time (s) = " + duration);

这是一个简单的类用于简单的函数计时。下面有一个例子。

public class Stopwatch {
    static long startTime;
    static long splitTime;
    static long endTime;

    public Stopwatch() {
        start();
    }

    public void start() {
        startTime = System.currentTimeMillis();
        splitTime = System.currentTimeMillis();
        endTime = System.currentTimeMillis();
    }

    public void split() {
        split("");
    }

    public void split(String tag) {
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Split time for [" + tag + "]: " + (endTime - splitTime) + " ms");
        splitTime = endTime;
    }

    public void end() {
        end("");
    }
    public void end(String tag) {
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Final time for [" + tag + "]: " + (endTime - startTime) + " ms");
    }
}

使用示例:

public static Schedule getSchedule(Activity activity_context) {
        String scheduleJson = null;
        Schedule schedule = null;
/*->*/  Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();

        InputStream scheduleJsonInputStream = activity_context.getResources().openRawResource(R.raw.skating_times);
/*->*/  stopwatch.split("open raw resource");

        scheduleJson = FileToString.convertStreamToString(scheduleJsonInputStream);
/*->*/  stopwatch.split("file to string");

        schedule = new Gson().fromJson(scheduleJson, Schedule.class);
/*->*/  stopwatch.split("parse Json");
/*->*/  stopwatch.end("Method getSchedule"); 
    return schedule;
}

控制台输出示例:

Split time for [file to string]: 672 ms
Split time for [parse Json]: 893 ms
Final time for [get Schedule]: 1565 ms

对于java 8+，另一种可能的解决方案(更通用，函数风格，没有方面)可能是创建一些实用程序方法，将代码作为参数接受

public static <T> T timed (String description, Consumer<String> out, Supplier<T> code) {
    final LocalDateTime start = LocalDateTime.now ();
    T res = code.get ();
    final long execTime = Duration.between (start, LocalDateTime.now ()).toMillis ();
    out.accept (String.format ("%s: %d ms", description, execTime));
    return res;
}

调用代码可以是这样的smth:

public static void main (String[] args) throws InterruptedException {
    timed ("Simple example", System.out::println, Timing::myCode);
}

public static Object myCode () {
    try {
        Thread.sleep (1500);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace ();
    }
    return null;
}

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

在我的机器上进行性能测量

System.nanoTime(): 750ns System.currentTimeMillis(): 18ns

如前所述，System.nanoTime()被认为是度量经过的时间。只要注意在循环中使用的代价就可以了。