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Benchmarks

Esta sección documenta los benchmarks de rendimiento ejecutados con Java Microbenchmark Harness (JMH).

🎯 Propósito

Los benchmarks permiten comparar el rendimiento real de diferentes implementaciones de colecciones concurrentes bajo diversas condiciones de carga.

🚀 Cómo ejecutar

# Ejecutar todos los benchmarks
./mvnw jmh:benchmark

# Ejecutar benchmark específico
./mvnw jmh:benchmark -Djmh.benchmarks=MapBenchmark

# Guardar resultados
./mvnw jmh:benchmark -Djmh.output=json > results.json

📊 Benchmarks disponibles

MapBenchmark

Compara rendimiento de: - HashMap (no thread-safe) - Collections.synchronizedMap(new HashMap()) - ConcurrentHashMap

Operaciones medidas: - put: Inserciones concurrentes - get: Lecturas concurrentes - mixedReadWrite: 80% lecturas, 20% escrituras

Parámetros: - Threads: 1, 2, 4, 8

ListBenchmark

Compara rendimiento de: - ArrayList (no thread-safe) - Collections.synchronizedList(new ArrayList()) - CopyOnWriteArrayList

Operaciones medidas: - add: Inserciones - get: Acceso por índice - iterate: Recorrido completo

QueueBenchmark

Compara rendimiento de: - LinkedList (no thread-safe) - ConcurrentLinkedQueue - ArrayBlockingQueue

Operaciones medidas: - offer: Agregar elementos - poll: Remover elementos - producerConsumer: Patrón productor/consumidor

CounterBenchmark

Compara rendimiento de: - AtomicLong - LongAdder

Operaciones medidas: - increment: Incremento bajo alta contención - sum: Lectura del valor total

📈 Interpretación de resultados

Los resultados se muestran en operaciones por milisegundo (ops/ms). Mayor es mejor.

Benchmark                        (threadCount)   Mode  Cnt   Score   Error   Units
MapBenchmark.concurrentHashMap              1  thrpt   10  1234.5 ±  12.3  ops/ms
MapBenchmark.concurrentHashMap              4  thrpt   10  4567.8 ±  45.6  ops/ms

Métricas clave

  • Score: Throughput promedio
  • Error: Intervalo de confianza (95%)
  • Units: ops/ms (operaciones por milisegundo)

🎓 Lecciones aprendidas

1. Contención importa

ConcurrentHashMap escala mejor con más threads porque usa locks por segmento, no lock global.

2. CopyOnWrite es para lecturas

CopyOnWriteArrayList es excelente para lecturas frecuentes pero muy lento para escrituras (copia completa).

3. LongAdder > AtomicLong bajo contención

LongAdder usa striped counters que reducen la contención de CAS (Compare-And-Swap).

4. Lock-free != Siempre mejor

ConcurrentLinkedQueue es lock-free pero ArrayBlockingQueue puede ser mejor si necesitas back-pressure.

📚 Recursos adicionales

Los benchmarks se ejecutan automáticamente en CI con cada push a master. Los resultados se guardan como artifacts.