基于JMH的Java代码执行最大/最小/平均耗时统计基准测试模式选择

先把你之前对几个模式的认知偏差明确澄清：

• Mode.Throughput：默认仅输出固定迭代周期内的每秒调用次数，执行流程中从设计上就不逐次记录单次调用的耗时，没有任何途径提取单次执行的极值数据，完全不符合你的需求。
• Mode.AverageTime：和Throughput的统计逻辑同源，只是把指标换算成了“每次调用的平均耗时”。它的执行过程仅累计两个全局值：所有调用的总耗时、总调用次数，根本不会存储任意一次调用的单独耗时，就算想额外提取最小/最大值也没有数据来源，仅能输出平均耗时一个指标。
• Mode.SingleShotTime：每个迭代周期仅执行1次基准方法，逐次记录每次执行的耗时。这种模式确实可以聚合出多次执行的最小、最大、平均耗时，但存在明显短板：如果你的被测代码是微秒级执行速度的短方法，每次迭代的JVM调度、计时埋点的固定开销会远大于方法本身的执行耗时，最终统计的结果会严重失真，仅适合测试毫秒级以上、单次执行开销较大的代码块。
• Mode.SampleTime：很多人对这个模式的“仅统计部分调用”的设计有误解，以为是JMH偷懒故意少统计，实际上是为了避免测试本身的开销干扰结果。如果被测方法执行速度极快（比如纳秒级），对每一次调用都做System.nanoTime()计时埋点的开销，可能会超过方法本身的执行耗时，相当于测出来的全是计时逻辑本身的速度，结果完全没有参考价值。因此这个模式会在固定时长的迭代内持续循环调用被测方法，按合理的频率随机抽取部分调用做计时记录，平衡统计精度和测试开销。

Mode.SampleTime就是JMH内置的、能同时输出平均耗时、最小耗时、最大耗时三个核心指标的模式，完全覆盖你的基础需求：

• 它的默认测试输出除了三个核心指标外，还会自动附带不同分位数的耗时统计（比如90%、99%的执行耗时低于某个阈值），不需要你额外写自定义统计逻辑。
• 如果你对采样的精度有要求，可以通过配置采样间隔，调整采样的密度，尽可能减少采样偏差。

JMH没有其他隐藏的内置测试模式，总共仅提供5种可选模式：

• 你之前提到的4种：Throughput、AverageTime、SingleShotTime、SampleTime
• 最后一种为Mode.All：会依次把前面4种模式的测试流程全部执行一遍，每个模式独立输出对应维度的统计结果，适合需要全维度评估代码性能的场景。

如果SampleTime的采样逻辑无法满足你的逐次统计需求，不需要更换其他测试框架，可以通过实现JMH内置的Profiler扩展接口，在执行流中逐次拦截每一次基准方法的执行耗时，自行维护最小耗时、最大耗时、累计总耗时的计数变量，在测试结束后自行计算平均耗时即可，整个流程完全不需要脱离JMH的生态。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NiccoMlt