我实现了一个简单的定时器，我认为它真的很有用:

public class Timer{
    private static long start_time;

    public static double tic(){
        return start_time = System.nanoTime();
    }

    public static double toc(){
        return (System.nanoTime()-start_time)/1000000000.0;
    }

}

这样你就可以计算一个或多个动作的时间:

Timer.tic();
// Code 1
System.out.println("Code 1 runtime: "+Timer.toc()+" seconds.");
// Code 2
System.out.println("(Code 1 + Code 2) runtime: "+Timer.toc()+"seconds");
Timer.tic();
// Code 3
System.out.println("Code 3 runtime: "+Timer.toc()+" seconds.");

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

使用Java 8的新API中的即时和持续时间，

Instant start = Instant.now();
Thread.sleep(5000);
Instant end = Instant.now();
System.out.println(Duration.between(start, end));

输出,

PT5S

在java ee中对我有效的策略是:

Create a class with a method annotated with @AroundInvoke; @Singleton public class TimedInterceptor implements Serializable { @AroundInvoke public Object logMethod(InvocationContext ic) throws Exception { Date start = new Date(); Object result = ic.proceed(); Date end = new Date(); System.out.println("time: " + (end.getTime - start.getTime())); return result; } } Annotate the method that you want to monitoring: @Interceptors(TimedInterceptor.class) public void onMessage(final Message message) { ...

我希望这能有所帮助。

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