你有没有遇到过这种情况：程序单线程跑得飞快，一加上多线程反而更慢了？内存占用还蹭蹭涨。这可不是玄学，而是你的多线程性能没经过真实检验。这时候，基准测试就成了照妖镜。
为什么需要专门测多线程？
多线程不是“开越多越快”的魔法开关。操作系统调度、CPU核心数、缓存争用、锁竞争，都会影响实际表现。比如你在写一个日志处理工具，原本串行处理10个文件要5秒，你心想：“我搞个5个线程并行处理，岂不是1秒搞定？”结果一跑发现花了6秒——因为线程频繁抢同一个写日志的锁，大家排队等着，反而更慢。
怎么才算靠谱的基准测试？
别拿System.currentTimeMillis()前后掐一下就算完事。Java里可以用JMH（Java Microbenchmark Harness），它会自动帮你预热JVM、隔离测试环境、多次采样取平均值。其他语言也有类似工具，比如Python的pyperf，Go自带的testing.B。
下面是一个简单的JMH示例：
@Benchmark
@Threads(4)
public void measureThroughput(Blackhole blackhole) {
<strong>int result = 0;</strong>
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
result += i;
}
blackhole.consume(result);
}这个注解@Threads(4)就表示用4个线程并发执行这段代码，JMH会统计吞吐量、平均耗时等指标。你可以分别测1、2、4、8个线程下的表现，画个折线图，一眼看出“最佳并发点”在哪。
关注什么指标？
吞吐量（每秒处理多少任务）当然重要，但也要看延迟波动、CPU使用率和GC频率。有时候线程开多了，吞吐上去了，但个别请求卡了几百毫秒，用户体验照样崩。就像早高峰地铁，人太多反而挤不上去，整体通行效率下降。
避免常见坑
别在测试时开着IDE、浏览器一堆标签，这些都会抢资源。最好在干净的环境下跑，或者至少保持一致。还有，别忘了关闭不必要的后台程序，比如自动同步的网盘、频繁弹通知的聊天软件。
另外，共享变量要小心。多个线程读写同一个变量，如果不加同步，结果可能错得离谱。但加锁又可能成为瓶颈。这时候可以试试无锁结构，比如AtomicInteger，或者用ThreadLocal避免竞争。
真实场景更重要
模拟数据尽量贴近真实。比如你做的是电商下单系统，那就按真实订单大小和并发用户数来压测。别拿10条测试数据就说“支持高并发”，那没意义。就像试车不能只在空地转圈，得上真实路况。