在 Java 开发过程中，性能优化是一个非常重要的环节。而了解某段代码的执行时间，是进行性能分析的第一步。无论是调试程序、优化算法，还是评估系统效率，掌握如何统计代码的执行时间都是非常有用的技能。
本文将介绍 Java 中统计代码执行时间的 6 种常用方法，帮助开发者更高效地进行程序性能分析与调优。
1. 使用 `System.currentTimeMillis()` 方法
这是最基础也是最直接的方法。通过获取代码执行前后的毫秒级时间戳，计算两者的差值即可得到运行时间。
```java
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 要测试的代码
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("执行时间: " + (endTime - startTime) + " ms");
```
优点：简单易用，兼容性好。
缺点：精度较低（仅到毫秒），不适合高精度要求的场景。
2. 使用 `System.nanoTime()` 方法
相比 `currentTimeMillis()`，`nanoTime()` 提供了更高的时间精度，适合对时间敏感的性能测试。
```java
long startTime = System.nanoTime();
// 要测试的代码
long endTime = System.nanoTime();
System.out.println("执行时间: " + (endTime - startTime) + " ns");
```
优点：精度高，适合微秒或纳秒级别的性能分析。
缺点：不能用于计算实际经过的时间（如小时、分钟等）。
3. 使用 `StopWatch` 工具类（Apache Commons）
Apache Commons Lang 提供了一个 `StopWatch` 类，可以方便地记录和显示代码的执行时间。
```java
import org.apache.commons.lang3.time.StopWatch;
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
stopWatch.start();
// 要测试的代码
stopWatch.stop();
System.out.println("执行时间: " + stopWatch.getTime() + " ms");
```
优点：功能强大，支持多次启动、暂停、重置等操作。
缺点：需要引入第三方库。
4. 使用 `java.util.concurrent.TimeUnit` 进行时间单位转换
结合 `nanoTime()` 或 `currentTimeMillis()`，可以使用 `TimeUnit` 对时间结果进行格式化输出，提高可读性。
```java
long startTime = System.nanoTime();
// 要测试的代码
long duration = System.nanoTime() - startTime;
System.out.println("执行时间: " + TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(duration) + " ms");
```
优点：便于时间单位转换，提升输出友好度。
缺点：仍需手动编写代码。
5. 使用 AOP 技术（如 Spring AOP）
在企业级应用中，可以通过面向切面编程的方式，对特定方法进行自动性能监控，无需修改业务逻辑。
```java
@Aspect
@Component
public class PerformanceMonitor {
@Around("execution( com.example.service..(..))")
public Object logExecutionTime(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
long start = System.nanoTime();
Object result = joinPoint.proceed();
long duration = System.nanoTime() - start;
System.out.println(joinPoint.getSignature() + " 执行耗时: " + duration + " ns");
return result;
}
}
```
优点：无侵入式，适用于大规模项目。
缺点：需要熟悉 AOP 编程，配置较复杂。
6. 使用 Profiling 工具（如 JProfiler、VisualVM）
对于复杂的性能问题，可以借助专业的性能分析工具，如 JProfiler、VisualVM 或 YourKit 等，这些工具不仅可以统计代码执行时间，还能分析内存使用、线程状态等。
优点：功能全面，可视化强，适合深入分析。
缺点：需要额外安装和学习成本。
总结
在 Java 中，统计代码执行时间的方法多种多样，从简单的 `nanoTime()` 到高级的 AOP 和性能分析工具，每种方法都有其适用的场景。开发者可以根据具体需求选择合适的方式，既能快速定位性能瓶颈，也能为后续的优化提供数据支持。
掌握这些技巧，不仅有助于提升代码质量，还能在面对性能挑战时更加从容应对。
