本文介绍golang 如何做基准性能测试。

编写完代码除了跑必要的单元测试外,还需要考虑代码跑起来的性能如何。性能的衡量其实就是程序运行时候进程的内存分配,CPU消耗情况。

golang 语言在提供了功能测试的基础上,提供了丰富的性能测试功能。

SHOW CODE

首先,从一个例子来讲起。 随便写一个简单的快速排序,然后和系统自带的排序做一个性能比较。

如下为简版快排的代码:

package benchmark

import "sort"

func QSort(data []int) {
myqsort(data, 0, len(data)-1)
} func myqsort(data []int, s, e int) {
if s >= e {
return
} t := data[s]
i, j := s, e for i < j {
for ; i < j && data[j] >= t; j-- { }
for ; i < j && data[i] < t; i++ { }
if i < j { break } data[i], data[j] = data[j], data[i]
i++
j--
} data[i] = t
myqsort(data, s, i-1)
myqsort(data, i+1, e)
}

然后编写一个测试的test。

package benchmark

import "testing"
import "math/rand"
import "time"
import "sort" var ints []int // 长度为 1w 的数据使用系统自带排序
func BenchmarkSort10k(t *testing.B) {
slice := ints[0:10000]
t.ResetTimer() // 只考虑下面代码的运行事件,所以重置计时器
for i := 0; i < t.N; i++ {
sort.Ints(slice)
}
} // 长度为 100 的数据使用系统自带排序
func BenchmarkSort100(t *testing.B) {
slice := ints[0:100]
t.ResetTimer()
for i := 0; i < t.N; i++ {
sort.Ints(slice)
}
} // 长度为 1w 的数据使用上述代码排序
func BenchmarkQsort10k(t *testing.B) {
slice := ints[0:10000]
t.ResetTimer()
for i := 0; i < t.N; i++ {
QSort(slice)
}
} // 长度为 100 的数据使用上述代码排序
func BenchmarkQsort100(t *testing.B) {
slice := ints[0:100]
t.ResetTimer()
for i := 0; i < t.N; i++ {
QSort(slice)
}
} // 数据初始化,为了保证每次数据都是一致的。
func TestMain(m *testing.M) {
rand.Seed(time.Now().Unix())
ints = make([]int, 10000) for i := 0; i < 10000; i++ {
ints[i] = rand.Int()
} m.Run()
}

运行命令 :

# go test -cover -count 3  -benchmem  -bench=.

运行结果如下图:

基准测试,默认将每个方法执行1s中,然后展示执行的次数,每一次执行的耗时, 上述还展示了内存每次分配的大小,以及每次benchmark分配的次数。上述的命令行指定了运行次数为3次,显示代码覆盖率和内存分配情况。

从基准测试的结果可以分析出:对于1w数据量的排序,自带的排序比我的排序算法要快20倍左右;100数据量的排序,手撸的排序略胜一筹。

从内存分析来讲,系统自带的会使用4B的数据,而我的算法无内存分配。

INTRODUCE BENCHMARK

引入golang 提供的 testing 包,写需要的基准测试的方法(方法名必须以Benchmark开头, 参数必须为 *testing.B)。

若需要做一些数据初始化的工作,可以如上写一个TestMain 方法,将数据初始化的工作在这里完成。

除了这些,可以看*testing.B, *testing.M 的相关方法即可。

最后,只要运行官方提供的 go test -bench=. 命令,即可开始跑基准测试。 当然,还有其他选项可以满足我们多样的需求。

例如:

  • -cpu 1,2,4 指定运行的cpu 格式
  • -count n 指定运行的次数
  • -benchtime 每一条测试执行的时间 (默认是1s)
  • -bench 指定执行bench的方法, . 是全部
  • -benchmem 显示内存分配情况

其他参数可以通过 go help testflag 查看

WHY SO SLOW

  1. 我这里选取的是第一个数作为中位数,数据越大越可能出现倾斜,排序慢的概率也大。
  2. 正常的排序包中,都会在对小于等于12 个数的数组做排序时使用希尔排序,速度也有很大提升。

除了简单的做性能测试外,golang 还自带了性能分析的工具,我们可以快速找出代码中的内存分配、cpu消耗的核心区,帮助我们解决服务的性能问题。下篇文章将做详细了解。

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