什么是基准测试

基准测试,是一种测试代码性能的方法,比如你有多种不同的方案,都可以解决问题,那么到底是那种方案性能更好呢?这时候基准测试就派上用场了。

基准测试主要是通过测试CPU和内存的效率问题,来评估被测试代码的性能,进而找到更好的解决方案。比如链接池的数量不是越多越好,那么哪个值才是最优值呢,这就需要配合基准测试不断调优了。

如何编写基准测试

基准测试代码的编写和单元测试非常相似,它也有一定的规则,我们先看一个示例。

itoa_test.go

package gotest

import (
"fmt"
"testing"
) //itoa_test.go
func BenchmarkSprintf(b *testing.B) {
num := 10
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i++ {
fmt.Sprintf("%d", num)
}
}

  

这是一个基准测试的例子,从中我们可以看出以下规则:

  • 基准测试的代码文件必须以_test.go结尾
  • 基准测试的函数必须以Benchmark开头,必须是可导出的
  • 基准测试函数必须接受一个指向Benchmark类型的指针作为唯一参数
  • 基准测试函数不能有返回值
    b.ResetTimer是重置计时器,这样可以避免for循环之前的初始化代码的干扰
    最后的for循环很重要,被测试的代码要放到循环里
    b.N是基准测试框架提供的,表示循环的次数,因为需要反复调用测试的代码,才可以评估性能
    下面我们运行下基准测试,看看效果。

运行基准测试也要使用go test命令,不过我们要加上-bench=标记,它接受一个表达式作为参数,匹配基准测试的函数,.表示运行所有基准测试。

因为默认情况下go test 会运行单元测试,为了防止单元测试的输出影响我们查看基准测试的结果,可以使用-run=匹配一个从来没有的单元测试方法,过滤掉单元测试的输出,我们这里使用none,因为我们基本上不会创建这个名字的单元测试方法。

下面着重解释下说出的结果,看到函数后面的-2了吗?这个表示运行时对应的GOMAXPROCS的值。接着的5000000表示运行for循环的次数,也就是调用被测试代码的次数,最后的290 ns/op表示每次需要话费290纳秒。

以上是测试时间默认是1秒,也就是1秒的时间,调用5000000次,每次调用花费290纳秒。如果想让测试运行的时间更长,可以通过-benchtime指定,比如3秒。

可以发现,我们加长了测试时间,测试的次数变多了,但是最终的性能结果:每次执行的时间,并没有太大变化。一般来说这个值最好不要超过3秒,意义不大。

性能对比

上面那个基准测试的例子,其实是一个int类型转为string类型的例子,标准库里还有几种方法,我们看下哪种性能更加。

package gotest

import (
"fmt"
"strconv"
"testing"
) func BenchmarkSprintf(b *testing.B) {
num := 10
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i++ {
fmt.Sprintf("%d", num)
}
} func BenchmarkFormat(b *testing.B) {
num := int64(10)
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i++ {
strconv.FormatInt(num, 10)
}
} func BenchmarkItoa(b *testing.B) {
num := 10
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i++ {
strconv.Itoa(num)
}
}

  运行基准测试,看看结果

从结果上看strconv.FormatInt函数是最快的,其次是strconv.Itoa,然后是fmt.Sprintf最慢,前两个函数性能达到了最后一个的10倍多。那么最后一个为什么这么慢的,我们再通过-benchmem找到根本原因。

-benchmem可以提供每次操作分配内存的次数,以及每次操作分配的字节数。allocs/op 表示每次操作从堆上分配内存的次数。B/op 表示每次操作分配的字节数。
从结果我们可以看到,性能高的两个函数,每次操作都是进行0次内存分配,而最慢的那个要分配2次;性能高的每次操作分配8个字节内存,而慢的那个函数每次需要分配0字节的内存。从这个数据我们就知道它为什么这么慢了,内存分配都占用都太高。

在代码开发中,对于我们要求性能的地方,编写基准测试非常重要,这有助于我们开发出性能更好的代码。不过性能、可用性、复用性等也要有一个相对的取舍,不能为了追求性能而过度优化。

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