Если вы собираетесь оптимизировать код, или же выбрать лучшее с точки зрения производительности готовое решение, выбор необходимо подтвердить тестом производительности до и после. Такие тесты называются benchmark.

Первый вариант который приходит в голову – измерить время до, выполнить метод, посмотреть сколько времени прошло. У такого подхода есть ряд нюансов. Каждый последующий замер может случайным образом сильно отличаться от предыдущего. В реальном приложении результат будет совсем отличным от тестового, потому что виртуальная машина будет «прогретой»: заполнятся различные системные кэши, произойдут JIT-оптимизации горячего кода, память наполнится мусором.

Наивный подход может показать приблизительную производительность долгих операций: ввода-вывода, системных вызовов, или пользовательских сценариев на развернутом тестовом стенде. При тестировании кусков Java кода (в микробенчмарках) время выполнения очень мало, поэтому упомянутые нюансы вносят значительный вклад в результат.

Самое правильное решение – использовать готовый инструмент из JDK, JMH. Для этого его библиотеки добавляются в зависимости, а тестовый метод помечается аннотацией @Benchmark. Тесты можно запускать в виде исполняемого jar-файла, либо вызовом специальных программных методов библиотеки. Итоги тестирования будут выведены в виде таблицы в консоль.

Для дальнейшего погружения в особенности использования JMH рекомендуется к просмотру доклад автора инструмента.