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本篇內(nèi)容介紹了“go怎么通過(guò)benchmark對(duì)代碼進(jìn)行性能測(cè)試”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！
在開發(fā)中我們要想編寫高性能的代碼，或者優(yōu)化代碼的性能時(shí)，你首先得知道當(dāng)前代碼的性能，在go中可以使用testing包的benchmark來(lái)做基準(zhǔn)測(cè)試 ，首先我們寫一個(gè)簡(jiǎn)單的返回隨機(jī)字符串的方法
func randomStr(length int) string {
mathRand.Seed(time.Now().UnixNano())
letters := "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"
b := make([]byte, length)
for i := range b {
b[i] = letters[mathRand.Intn(len(letters))]
}
return string(b)
}要對(duì)上面的代碼做基準(zhǔn)測(cè)試，首先我們要新建一個(gè)測(cè)試文件，比如main_test.go，然后新建一個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試方法BenchmarkRandomStr，與普通的測(cè)試函數(shù)Test 開頭，參數(shù)為t *testing.T類似，基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)要以Benchmark開頭，參數(shù)為b *testing.B，代碼中的b.N代表的是該用例的運(yùn)行次數(shù)，這個(gè)值是會(huì)變的，對(duì)于每個(gè)用例都不一樣，這個(gè)值會(huì)從1開始增加，具體的實(shí)現(xiàn)我會(huì)在下面的實(shí)現(xiàn)原理里進(jìn)行介紹。
func BenchmarkRandomStr(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
randomStr(10000)
}
}我們可以使用 go test -bench .命令直接運(yùn)行當(dāng)前目錄下的所有基準(zhǔn)測(cè)試用例，-bench后面也可以跟正則或者是字符串來(lái)匹配對(duì)應(yīng)的用例
$ go test -bench='Str$' goos: darwin goarch: amd64 pkg: learn/learn_test cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz BenchmarkRandomStr-12 6692 181262 ns/op PASS ok learn/learn_test 2.142s
對(duì)上面的一些關(guān)鍵指標(biāo)我們要了解一下，首先BenchmarkRandomStr-12后面的-12代表的是GOMAXPROCS這個(gè)跟你機(jī)器CPU的邏輯核數(shù)有關(guān)，在基準(zhǔn)測(cè)試中可以通過(guò)-cpu參數(shù)指定需要以幾核的cpu來(lái)運(yùn)行測(cè)試用例
$ go test -bench='Str$' -cpu=2,4,8 . goos: darwin goarch: amd64 pkg: learn/learn_test cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz BenchmarkRandomStr-2 6715 181197 ns/op BenchmarkRandomStr-4 6471 180249 ns/op BenchmarkRandomStr-8 6616 179510 ns/op PASS ok learn/learn_test 4.516s
6715和181197 ns/op代表用例執(zhí)行了6715次，每次花費(fèi)的時(shí)間約為0.0001812s，總耗時(shí)約為1.2s（ns:s的換算為1000000000:1）
-benchtime=3s 指定時(shí)長(zhǎng)
-benchtime=100000x 指定次數(shù)
-coun=3 指定輪數(shù)
$ go test -bench='Str$' -benchtime=3s . goos: darwin goarch: amd64 pkg: learn/learn_test cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz BenchmarkRandomStr-12 19988 177572 ns/op PASS ok learn/learn_test 5.384s $ go test -bench='Str$' -benchtime=10000x . goos: darwin goarch: amd64 pkg: learn/learn_test cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz BenchmarkRandomStr-12 10000 184832 ns/op PASS ok learn/learn_test 1.870s $ go test -bench='Str$' -count=2 . goos: darwin goarch: amd64 pkg: learn/learn_test cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz BenchmarkRandomStr-12 6702 177048 ns/op BenchmarkRandomStr-12 6482 177861 ns/op PASS ok learn/learn_test 3.269s
有時(shí)候我們的測(cè)試用例會(huì)需要一些前置準(zhǔn)備的耗時(shí)行為，這對(duì)我們的測(cè)試結(jié)果會(huì)產(chǎn)生影響，這個(gè)時(shí)候就需要在耗時(shí)操作后重置計(jì)時(shí)。下面我們用一個(gè)偽代碼來(lái)模擬一下
func BenchmarkRandomStr(b *testing.B) {
time.Sleep(time.Second * 2) // 模擬耗時(shí)操作
for i := 0; i < b.N; i++ {
randomStr(10000)
}
}這時(shí)候我們?cè)賵?zhí)行一下用例
$ go test -bench='Str$' . goos: darwin goarch: amd64 pkg: learn/learn_test cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz BenchmarkRandomStr-12 1 2001588866 ns/op PASS ok learn/learn_test 2.009s
發(fā)現(xiàn)只執(zhí)行了一次，時(shí)間變成了2s多，這顯然不符合我們的預(yù)期，這個(gè)時(shí)候需要調(diào)用b.ResetTime()來(lái)重置時(shí)間
func BenchmarkRandomStr(b *testing.B) {
time.Sleep(time.Second * 2) // 模擬耗時(shí)操作
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i++ {
randomStr(10000)
}
}再次執(zhí)行基準(zhǔn)測(cè)試
$ go test -bench='Str$' . goos: darwin goarch: amd64 pkg: learn/learn_test cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz BenchmarkRandomStr-12 6506 183098 ns/op PASS ok learn/learn_test 10.030s
運(yùn)行次數(shù)和單次執(zhí)行時(shí)間已經(jīng)恢復(fù)到之前測(cè)試的情況了?；鶞?zhǔn)測(cè)試還有b.StopTimer()和b.StartTimer()方法也是同樣的道理，在影響耗時(shí)的操作之前停止計(jì)時(shí)，完成之后再開始計(jì)時(shí)。
我們?cè)僭u(píng)估代碼的性能時(shí)，除了時(shí)間的快慢，還有一個(gè)重要的指標(biāo)就是內(nèi)存使用率，基準(zhǔn)測(cè)試中可以通過(guò) -benchmem 來(lái)顯示內(nèi)存使用情況。下面我們用一組指定cap和不指定cap的返回int切片方法來(lái)看一下內(nèi)存的使用情況
func getIntArr(n int) []int {
rand.Seed(uint64(time.Now().UnixNano()))
arr := make([]int, 0)
for i := 0; i < n; i++ {
arr = append(arr, rand.Int())
}
return arr
}
func getIntArrWithCap(n int) []int {
rand.Seed(uint64(time.Now().UnixNano()))
arr := make([]int, 0, n)
for i := 0; i < n; i++ {
arr = append(arr, rand.Int())
}
return arr
}
//------------------------------------------
// 基準(zhǔn)測(cè)試代碼
//------------------------------------------
func BenchmarkGetIntArr(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
getIntArr(100000)
}
}
func BenchmarkGetIntArrWithCap(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
getIntArrWithCap(100000)
}
}執(zhí)行基準(zhǔn)測(cè)試：
$ go test -bench='Arr' -benchmem . goos: darwin goarch: amd64 pkg: learn/learn_test cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz BenchmarkGetIntArr-12 598 1928991 ns/op 4101389 B/op 28 allocs/op BenchmarkGetIntArrWithCap-12 742 1556204 ns/op 802817 B/op 1 allocs/op PASS ok learn/learn_test 2.688s
可以看到指定了cap的方法執(zhí)行的速度大約快20%，而內(nèi)存的使用少了80%左右, 802817 B/op 代表每次的內(nèi)存使用情況，1 allocs/op表示每次操作分配內(nèi)存的次數(shù)
在寫基準(zhǔn)測(cè)試的時(shí)候，最讓我搞不懂的是b.N的機(jī)制，如何根據(jù)不同的用例來(lái)自動(dòng)調(diào)整執(zhí)行的次數(shù)，然后我在源碼中找到了一些蛛絲馬跡。首先，先看一下基準(zhǔn)測(cè)試的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
type B struct {
common
importPath string
context *benchContext
N int // 這個(gè)就是要搞懂的N，代表要執(zhí)行的次數(shù)
previousN int
previousDuration time.Duration
benchFunc func(b *B) // 測(cè)試函數(shù)
benchTime durationOrCountFlag // 執(zhí)行時(shí)間，默認(rèn)是1s 可以通過(guò)-benchtime指定
bytes int64
missingBytes bool
timerOn bool
showAllocResult bool
result BenchmarkResult
parallelism int
startAllocs uint64
startBytes uint64
netAllocs uint64
netBytes uint64
extra map[string]float64
}通過(guò)結(jié)構(gòu)體中的N字段，可以找到幾個(gè)關(guān)鍵的方法，runN():每一次執(zhí)行都會(huì)調(diào)用的方法，設(shè)置N的值。run1():第一次迭代，根據(jù)它的結(jié)果決定是否需要運(yùn)行更多的基準(zhǔn)測(cè)試。run(): run1()執(zhí)行的結(jié)果為true的情況會(huì)調(diào)用，這個(gè)方法里調(diào)用doBench()函數(shù)從而調(diào)用launch()函數(shù)，這個(gè)是最終決定執(zhí)行次數(shù)的函數(shù)
// Run benchmarks f as a subbenchmark with the given name. It reports
// whether there were any failures.
//
// A subbenchmark is like any other benchmark. A benchmark that calls Run at
// least once will not be measured itself and will be called once with N=1.
func (b *B) Run(name string, f func(b *B)) bool {
// ...省略部分代碼
// Run()方法是基準(zhǔn)測(cè)試的啟動(dòng)方法，會(huì)新建一個(gè)子測(cè)試
sub := &B{
common: common{
signal: make(chan bool),
name: benchName,
parent: &b.common,
level: b.level + 1,
creator: pc[:n],
w: b.w,
chatty: b.chatty,
bench: true,
},
importPath: b.importPath,
benchFunc: f,
benchTime: b.benchTime,
context: b.context,
}
// ...省略部分代碼
if sub.run1() { // 執(zhí)行一次子測(cè)試，如果不出錯(cuò)執(zhí)行run()
sub.run() //最終調(diào)用 launch()方法，決定需要執(zhí)行多少次runN()
}
b.add(sub.result)
return !sub.failed
}
// runN runs a single benchmark for the specified number of iterations.
func (b *B) runN(n int) {
// ....省略部分代碼
b.N = n //指定N
// ...
}
// launch launches the benchmark function. It gradually increases the number
// of benchmark iterations until the benchmark runs for the requested benchtime.
// launch is run by the doBench function as a separate goroutine.
// run1 must have been called on b.
func (b *B) launch() {
// ....省略部分代碼
d := b.benchTime.d
// 最少執(zhí)行時(shí)間為1s,最多執(zhí)行次數(shù)為1e9次
for n := int64(1); !b.failed && b.duration < d && n < 1e9; {
last := n
// 預(yù)測(cè)所需要的迭代次數(shù)
goalns := d.Nanoseconds()
prevIters := int64(b.N)
prevns := b.duration.Nanoseconds()
if prevns <= 0 {
//四舍五入，預(yù)防除0
prevns = 1
}
n = goalns * prevIters / prevns
// 避免增長(zhǎng)的太快，先按1.2倍增長(zhǎng)，最少增加一次
n += n / 5
n = min(n, 100*last)
n = max(n, last+1)
// 最多執(zhí)行1e9次
n = min(n, 1e9)
b.runN(int(n))
}“go怎么通過(guò)benchmark對(duì)代碼進(jìn)行性能測(cè)試”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！
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