以斐波那契数列作为测试用例:
package fib
func Fib(n int) int {
switch n {
case 0:
return 0
case 1:
return 1
case 2:
return 2
default:
return Fib(n-1) + Fib(n-2)
}
}
性能测试Benchmarks
的用法和单元测试类似,也是用的testing
,性能测试用*testing.B
代替*testing.T
单元测试日志
方法 | 说明 |
---|---|
Log | 打印日志,同时结束测试 |
Logf | 格式化打印日志,同时结束测试 |
Error | 打印错误日志,同时结束测试 |
Errorf | 格式化打印错误日志,同时结束测试 |
Fatal | 打印致命日志,同时结束测试 |
Fatalf | 格式化打印致命日志,同时结束测试 |
以上方法testing.B
也可以使用。
编写性能测试fib_test.go
:
package fib
import (
"testing"
)
func BenchmarkFib20(b *testing.B) {
for n := 0; n < b.N; n++ {
Fib(20) // run the Fib function b.N times
}
}
运行go test -bench=.
, 结果:
goos: linux goarch: amd64 BenchmarkFib20-8 50000 37932 ns/op PASS
Windows 下使用 go test 命令行时,-bench=.应写为-bench="."
参数-cpu
表示开启CPU的核数,通过GOMAXPROCS
进行控制,比如-cpu=1,2,4
表示分别开启1核、2核、4核进行测试:
$ go test -bench=. -cpu=1,2,4 goos: linux goarch: amd64 BenchmarkFib20 50000 36877 ns/op BenchmarkFib20-2 50000 36843 ns/op BenchmarkFib20-4 30000 36231 ns/op
参数-benchtime
可以让我们自己控制测试的时间,比如:
$ go test -bench=. -benchtime=3s goos: linux goarch: amd64 BenchmarkFib20-8 100000 46070 ns/op PASS ok _/home/shikanon/study/fib 5.018s
你会发现总的运行时间并不是3s,而且不同的运行其时间会有差异,这主要是因为由于GC活动、后台运行程序、内存位置、CPU的调整频率所影响。
为了获得稳定的统计,我们可以用-count
参数来获得多次测试。
$ go test -bench=. -count=10 goos: linux goarch: amd64 BenchmarkFib20-8 50000 38395 ns/op BenchmarkFib20-8 50000 37019 ns/op BenchmarkFib20-8 50000 36974 ns/op BenchmarkFib20-8 50000 41050 ns/op BenchmarkFib20-8 50000 36131 ns/op BenchmarkFib20-8 30000 37317 ns/op BenchmarkFib20-8 30000 42872 ns/op BenchmarkFib20-8 30000 41711 ns/op BenchmarkFib20-8 50000 36517 ns/op BenchmarkFib20-8 50000 40240 ns/op PASS ok _/home/shikanon/study/fib 20.996s
接下来可以利用benchstat
包计算平均值,benchstat
是官方pref
项目中的命令行工具,可以用来做各种性能测试的分析,比如计算多次测试的平均值核方差:
$benchstat old.txt name time/op Fib20-8 39.4µs ±13%
ps:由于pref
是golang/x
中的包,我们需要git clone
下载下来,然后到benchstat
目录下做编译go build -o $GOROOT/bin/benchstat main.go
也可以用来计算两种不同方法进行比较,看他们的p值是否显著。在对比两个或以上的用例时可以用go test -c
生成二进制测试文件。
./fib2.test -bench=. -test.count=10 > old.txt ./fib.test -bench=. -test.count=10 > new.txt $ benchstat old.txt new.txt name old time/op new time/op delta Fib20-8 44.3µs ± 6% 25.6µs ± 2% -42.31% (p=0.000 n=10+10)
在潜意识中,我们通常会觉得遍历一个数组会更慢,但由于for range
遍历的时候不需要对对下标越界的判断,因此性能会比遍历判断更好些。
package main
import (
"testing"
)
func BenchmarkArray(b *testing.B) {
var a = 0
for i := 0; i < b.N; i++ {
var times [100][0]int
for range times {
a += 1
}
}
}
func BenchmarkInt(b *testing.B) {
var a = 0
for i := 0; i < b.N; i++ {
for i := 0; i < 100; i++ {
a += 1
}
}
}
(注:[100][0]int
类型的数组由于元素[0]int
的内存为0,即使第一维数组有长度也不需要付出额外的代价)
测试结果:
go test -bench=. goos: windows goarch: amd64 BenchmarkArray-8 50000000 36.1 ns/op BenchmarkInt-8 20000000 65.9 ns/op PASS
我们可以看出 for range
一个空数组比for
要快一倍。
利用了零长切片的特性,实现高效删除技巧:
func TrimSpaceWithAssignment(s []byte) []byte {
var b = make([]byte, len(s))
for i, x := range s {
if x != ' ' {
b[i] = x
}
}
return b
}
func TrimSpaceWithNil(s []byte) []byte {
var b = make([]byte, 0, len(s))
for _, x := range s {
if x != ' ' {
b = append(b, x)
}
}
return b
}
func TrimSpaceWithOrigin(s []byte) []byte {
b := s[:0]
for _, x := range s {
if x != ' ' {
b = append(b, x)
}
}
return b
}
func BenchmarkAssignment(b *testing.B) {
s := []byte("asdf asdf sa fd dsa f d")
for i := 0; i < b.N; i++ {
TrimSpaceWithAssignment(s)
}
}
func BenchmarkNilSlice(b *testing.B) {
s := []byte("asdf asdf sa fd dsa f d")
for i := 0; i < b.N; i++ {
TrimSpaceWithNil(s)
}
}
func BenchmarkOrignSlice(b *testing.B) {
s := []byte("asdf asdf sa fd dsa f d")
for i := 0; i < b.N; i++ {
TrimSpaceWithOrigin(s)
}
}
测试结果:
go test -bench=. goos: windows goarch: amd64 BenchmarkAssignment-8 30000000 43.7 ns/op BenchmarkNilSlice-8 30000000 47.6 ns/op BenchmarkOrignSlice-8 50000000 22.7 ns/op
https://dave.cheney.net/high-performance-go-workshop/dotgo-paris.html https://github.com/chai2010/advanced-go-programming-book/blob/master/ch1-basic/ch1-03-array-string-and-slice.md