在本文的第一部分中，我们通过一个单一线程的基准，比较了同步的StringBuffer和非同步的StringBuilder之间的性能。从最初的基准测试结果来看，偏向锁提供了最佳的性能，比其他的优化方式更有效。测试的结果似乎表明获取锁是一项昂贵的操作。但是在得出最终的结论之前，我决定先对结果进行检验：我请我的同事们在他们的机器上运行了这个测试。尽管大多数结果都证实了我的测试结果，但是有一些结果却完全不同。在本文的第二部分中，我们将更深入地看一看用于检验测试结果的技术。最后我们将回答现实中的问题：为什么在不同的处理器上的锁开销差异如此巨大？

　　基准测试中的陷阱

　　通过一个基准测试，尤其是一个“小规模基准测试”（microbenchmark），来回答这个问题是非常困难的。多半情况下，基准测试会出现一些与你期望测量的完全不同的情景。即使当你要测量影响这个问题的因素时，结果也会被其他的因素所影响。有一点在这个实验开始之初就已经很明确了，即这个基准测试需要由其他人全面地进行审查，这样我才能避免落入报告无效基准测试数据的陷阱中。除了其他人的检查以外，我还使用了一些工具和技术来校验结果，这些我会在下面的几节中谈到。

　　结果的统计处理

　　大多数计算机所执行的操作都会在某一固定的时间内完成。就我的经验而言，我发现即使是那些不确定性的操作，在大多数条件下基本上也能在固定的时间内完成。正是根据计算的这种特性，我们可以使用一种工具，它通过测量让我们了解事情何时开始变得不正常了。这样的工具是基于统计的，其测量结果会有些出入。这就是说，即使看到了一些超过正常水平的报告值，我也不会做过多过的解释的。原因是这样的，如果我提供了指令数固定的CPU，而它并没有在相对固定的时间内完成的话，就说明我的测量受到了一些外部因素的影响。如果测试结果出现了很大的异常，则意味着我必须找到这个外部的影响进而解决它。