测微秒级耗时必须用system.nanotime()，因其仅测间隔、精度达纳秒级，而currenttimemillis()粒度粗（毫秒级）易得0；正确做法是两次nanotime()相减后整除1000转微秒，避免混用、单次测量或误作时间戳。
测微秒级耗时，必须用 System.nanoTime()，而不是 currentTimeMillis()。它不表示“现在几点”，只回答“这段代码跑了多久”，且精度足够分辨微秒差异。
适合微秒级测量的典型场景
高频交易订单处理、游戏物理帧计算、音视频解码延迟、RPC调用链路打点、算法微基准对比——这些场景中，真实耗时常在几微秒到几百微秒之间。currentTimeMillis() 因系统时钟粒度限制（Windows 常为 10–16ms，Linux/macOS 也多在毫秒级），两次调用很可能返回相同值，结果恒为 0；而 nanoTime() 在主流系统上实际分辨率可达纳秒至百纳秒级，能稳定捕捉微秒变化。
正确获取微秒值的操作要点
- 调用两次
System.nanoTime()，相减得纳秒差：long nanos = end - start - 转微秒用整数除法：
long micros = nanos / 1000（向下取整，单位是微秒） - 不要用
currentTimeMillis()替代，也不要用nanos / 1000.0强转 double 再四舍五入——除非你明确需要小数精度，否则整数截断更符合微秒级统计惯例 - 避免在日志打印、对象创建、GC 易触发路径中直接测量，防止干扰结果
容易踩坑的错误用法
- 把
nanoTime()值当时间戳存库或传给定时器（如ScheduledExecutorService），它没有绝对时间意义 - 跨 JVM 实例比较两个
nanoTime()值，起点不同，数值不可比 - 拿
nanoTime()和currentTimeMillis()直接相减或混算，单位和起点都不同，结果无意义 - 单次测量就下结论：JIT 预热、CPU 频率波动、线程调度都会影响首次运行，应批量采样并丢弃前若干轮
提升测量可信度的实用建议
- 预热至少 10000 次被测逻辑，再开始正式采集
- 将计算结果赋给
volatile变量（如volatile int sink），防止 JIT 优化掉整个代码块 - 单线程内完成 start/end 记录，避免上下文切换引入噪声
- 压测时关注 P95/P99 延迟，而非平均值——尾部延迟更能暴露锁竞争或 GC 暂停问题
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