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[Golang]Benchmark性能测试_golang benchmark

golang benchmark

前言

基准测试是测量一个程序在固定工作负载下的性能,Go语言也提供了可以支持基准性能测试的benchmark

使用方法

下面展示一个基准测试的示例代码来剖析下它的使用方式:

func Benchmark_test(b *testing.B) {
	for i := 0; i < b.N ; i++ {
		s := make([]int, 0)
		for i := 0; i < 10000; i++ {
			s = append(s, i)
		}
	}
}
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  • 进行基准测试的文件必须以*_test.go的文件为结尾,这个和测试文件的名称后缀是一样的,例如abc_test.go
  • 参与Benchmark基准性能测试的方法必须以Benchmark为前缀,例如BenchmarkABC()
  • 参与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,*testing.B
  • 基准测试函数不能有返回值
  • b.ResetTimer是重置计时器,调用时表示重新开始计时,可以忽略测试函数中的一些准备工作
  • 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

命令及参数

性能测试命令为go test [参数],比如go test -bench=. -benchmem,具体的命令参数及含义如下:

参数含义
-bench regexp性能测试,支持表达式对测试函数进行筛选。
-bench. 则是对所有的benchmark函数测试,指定名称则只执行具体测试方法而不是全部
-benchmem性能测试的时候显示测试函数的内存分配的统计信息
-count n运行测试和性能多少此,默认一次
-run regexp只运行特定的测试函数, 比如-run ABC只测试函数名中包含ABC的测试函数
-timeout t测试时间如果超过t, panic,默认10分钟
-v显示测试的详细信息,也会把Log、Logf方法的日志显示出来

测试结果

执行命令后,性能测试的结果展示如下

$ go test -bench=. -benchmem
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: program/benchmark
cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz
Benchmark_test-12        7439091               152.0 ns/op           248 B/op          5 allocs/op
PASS
ok      promgram/benchmark    1.304s
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对以上结果进行逐一分析:

结果项含义
Benchmark_test-12Benchmark_test 是测试的函数名
-12 表示GOMAXPROCS(线程数)的值为12
7439091表示一共执行了7439091次,即b.N的值
152.0 ns/op表示平均每次操作花费了152.0纳秒
248B/op表示每次操作申请了248Byte的内存申请
5 allocs/op表示每次操作申请了5次内存

性能对比实例

下面通过一个数字转换字符串的实例来对比性能测试效果,并进行分析。

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

//Format
func BenchmarkFormat(b *testing.B) {
	num := int64(10)
	b.ResetTimer()
	for i := 0; i < b.N; i++ {
		strconv.FormatInt(num, 10)
	}
}

//Itoa
func BenchmarkItoa(b *testing.B) {
	num := 10
	b.ResetTimer()
	for i := 0; i < b.N; i++ {
		strconv.Itoa(num)
	}
}
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下面执行命令go test -bench=. -benchmem,收到测试报告如下:

%  go test -bench=. -benchmem
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: program/benchmark
cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz
BenchmarkSprintf-12     16364854                63.70 ns/op            2 B/op          1 allocs/op
BenchmarkFormat-12      493325650                2.380 ns/op           0 B/op          0 allocs/op
BenchmarkItoa-12        481683436                2.503 ns/op           0 B/op          0 allocs/op
PASS
ok      program/benchmark    4.007s
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可以发现,BenchmarkSprintf方法耗时最长,BenchmarkFormat最快,BenchmarkItoa也很快。差别在于fmt.Sprintf()执行过程中进行了一次内存分配1 allocs/op

结合pprof分析

参数含义命令示例
-cpuprofile [file]输出cpu性能文件 go test -bench=. -benchmem -cpuprofile=cpu.out
-memprofile [file]输出mem内存性能文件 go test -bench=. -benchmem -memprofile=cpu.out

生成的CPU、内存文件可以通过go tool pprof [file]进行查看,然后在pprof中通过list [file]方法查看CPU、内存的耗时情况

### 内存情况
(pprof) list BenchmarkArrayAppend
Total: 36.49GB
ROUTINE ======================== program/benchmark.BenchmarkArrayAppend in /Users/guanjian/workspace/go/program/benchmark/benchmark_test.go
   11.98GB    11.98GB (flat, cum) 32.83% of Total
         .          .      7://Array
         .          .      8:func BenchmarkArrayAppend(b *testing.B) {
         .          .      9:   for i := 0; i < b.N; i++ {
         .          .     10:           var arr []int
         .          .     11:           for i := 0; i < 10000; i++ {
   11.98GB    11.98GB     12:                   arr = append(arr, i)
         .          .     13:           }
         .          .     14:   }
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## CPU情况
(pprof) list BenchmarkArrayAppend
Total: 8.86s
ROUTINE ======================== program/benchmark.BenchmarkArrayAppend in /Users/guanjian/workspace/go/program/benchmark/benchmark_test.go
      10ms      640ms (flat, cum)  7.22% of Total
         .          .      6:
         .          .      7://Array
         .          .      8:func BenchmarkArrayAppend(b *testing.B) {
         .          .      9:   for i := 0; i < b.N; i++ {
         .          .     10:           var arr []int
      10ms       10ms     11:           for i := 0; i < 10000; i++ {
         .      630ms     12:                   arr = append(arr, i)
         .          .     13:           }
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总结

go提供了benchmark性能测试的工具,提供了对函数使用内存、CPU等情况的报告分析,还可以借助pprof获得更好的分析报告等,如果想要深入分析,还可以使用之前介绍的gdb进行底层代码的链路跟踪,以及对代码进行反编译查看具体的性能损耗情况。

参考

go benchmark 性能测试 单元测试 基准测试 使用方法详解
go benchmark 性能测试

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