golang性能测试及优化(上)

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

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)

关于 golang 的 for range 的性能比较

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。

切片高效删除指定元素操作

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

参考

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