当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go教程 > 衡量 Golang 函数性能时的常见指标是什么?

衡量 Golang 函数性能时的常见指标是什么?

2024-09-19 17:21:04 0浏览 收藏

本篇文章给大家分享《衡量 Golang 函数性能时的常见指标是什么?》,覆盖了Golang的常见基础知识,其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的,但希望通过这些问题,让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数),从而弥补自己的不足,更好的掌握它。

衡量 Golang 函数性能的主要指标有:执行时间(衡量函数运行所需时间)、内存分配(衡量函数分配的内存数量)、CPU 使用率(衡量函数使用的 CPU 时间数量)和 Goroutine 数量(衡量函数创建的 Goroutine 数量)。

衡量 Golang 函数性能时的常见指标是什么?

衡量 Golang 函数性能时的常见指标

在 Golang 中衡量函数性能时,有几个常见的指标需要考虑:

1. 执行时间

这是衡量函数运行所需时间的指标。可以使用以下代码获取执行时间:

import "time"

func Sum(a, b int) int {
    start := time.Now()
    result := a + b
    elapsed := time.Since(start)
    fmt.Println("Execution time:", elapsed)
    return result
}

2. 内存分配

这是衡量函数在执行期间分配的内存数量的指标。可以使用以下代码获取内存分配:

import "runtime"

func Sum(a, b int) int {
    memBefore := runtime.MemStats.TotalAlloc
    result := a + b
    memAfter := runtime.MemStats.TotalAlloc
    memAllocated := memAfter - memBefore
    fmt.Println("Memory allocated:", memAllocated)
    return result
}

3. CPU 使用率

这是衡量函数在执行期间使用的 CPU 时间数量的指标。可以使用以下代码获取 CPU 使用率:

import (
    "runtime"
    "time"
)

func Sum(a, b int) int {
    cpuBefore := runtime.NumCPU()
    start := time.Now()
    result := a + b
    elapsed := time.Since(start)
    cpuAfter := runtime.NumCPU()
    cpuUsed := cpuAfter - cpuBefore
    fmt.Println("CPU used:", cpuUsed)
    return result
}

4. Goroutine 数量

这是衡量函数在执行期间创建的 goroutine 数量的指标。可以使用以下代码获取 goroutine 数量:

import "runtime"

func Sum(a, b int) int {
    goCountBefore := runtime.NumGoroutine()
    result := a + b
    goCountAfter := runtime.NumGoroutine()
    goroutinesCreated := goCountAfter - goCountBefore
    fmt.Println("Goroutines created:", goroutinesCreated)
    return result
}

实战案例:

以下是一个基准测试代码的示例,它使用这些指标来比较两个不同实现的加法函数的性能:

package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
    "strconv"
    "testing"
    "time"
)

func Sum1(a, b int) int {
    return a + b
}

func Sum2(a, b int) int {
    c := strconv.Itoa(a) + strconv.Itoa(b)
    i, err := strconv.Atoi(c)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    return i
}

func main() {
    numRuns := 10000000

    start := time.Now()
    for i := 0; i < numRuns; i++ {
        Sum1(i, i)
    }
    elapsed1 := time.Since(start)

    start = time.Now()
    for i := 0; i < numRuns; i++ {
        Sum2(i, i)
    }
    elapsed2 := time.Since(start)

    fmt.Println("Execution time Sum1:", elapsed1)
    fmt.Println("Execution time Sum2:", elapsed2)

    {
        var m1, m2 runtime.MemStats
        runtime.ReadMemStats(&m1)
        for i := 0; i < numRuns; i++ {
            Sum1(i, i)
        }
        runtime.ReadMemStats(&m2)
        memAllocated1 := m2.TotalAlloc - m1.TotalAlloc

        runtime.ReadMemStats(&m1)
        for i := 0; i < numRuns; i++ {
            Sum2(i, i)
        }
        runtime.ReadMemStats(&m2)
        memAllocated2 := m2.TotalAlloc - m1.TotalAlloc

        fmt.Println("Memory allocated Sum1:", memAllocated1)
        fmt.Println("Memory allocated Sum2:", memAllocated2)
    }

    {
        cpusBefore1 := runtime.NumCPU()
        start = time.Now()
        for i := 0; i < numRuns; i++ {
            Sum1(i, i)
        }
        elapsed1 = time.Since(start)
        cpusAfter1 := runtime.NumCPU()

        cpusBefore2 := runtime.NumCPU()
        start = time.Now()
        for i := 0; i < numRuns; i++ {
            Sum2(i, i)
        }
        elapsed2 = time.Since(start)
        cpusAfter2 := runtime.NumCPU()

        cpuUsed1 := cpusAfter1 - cpusBefore1
        cpuUsed2 := cpusAfter2 - cpusBefore2
        fmt.Println("CPU used Sum1:", cpuUsed1)
        fmt.Println("CPU used Sum2:", cpuUsed2)
    }

    {
        goCountBefore1 := runtime.NumGoroutine()
        for i := 0; i < numRuns; i++ {
            Sum1(i, i)
        }
        goCountAfter1 := runtime.NumGoroutine()

        goCountBefore2 := runtime.NumGoroutine()
        for i := 0; i < numRuns; i++ {
            Sum2(i, i)
        }
        goCountAfter2 := runtime.NumGoroutine()

        goroutinesCreated1 := goCountAfter1 - goCountBefore1
        goroutinesCreated2 := goCountAfter2 - goCountBefore2
        fmt.Println("Goroutines created Sum1:", goroutinesCreated1)
        fmt.Println("Goroutines created Sum2:", goroutinesCreated2)
    }
}

以上代码演示了如何使用这些指标来比较不同函数实现的性能。

以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于Golang的相关知识,也可关注golang学习网公众号。

Win11系统开启控制面板闪退怎么解决 win11系统开启控制面板会闪退的解决方法Win11系统开启控制面板闪退怎么解决 win11系统开启控制面板会闪退的解决方法
上一篇
Win11系统开启控制面板闪退怎么解决 win11系统开启控制面板会闪退的解决方法
Win11桌面右下角的水印怎么去除
下一篇
Win11桌面右下角的水印怎么去除
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    542次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    508次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    497次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    484次学习
查看更多
AI推荐
  • 笔灵AI生成答辩PPT:高效制作学术与职场PPT的利器
    笔灵AI生成答辩PPT
    探索笔灵AI生成答辩PPT的强大功能,快速制作高质量答辩PPT。精准内容提取、多样模板匹配、数据可视化、配套自述稿生成,让您的学术和职场展示更加专业与高效。
    24次使用
  • 知网AIGC检测服务系统:精准识别学术文本中的AI生成内容
    知网AIGC检测服务系统
    知网AIGC检测服务系统,专注于检测学术文本中的疑似AI生成内容。依托知网海量高质量文献资源,结合先进的“知识增强AIGC检测技术”,系统能够从语言模式和语义逻辑两方面精准识别AI生成内容,适用于学术研究、教育和企业领域,确保文本的真实性和原创性。
    40次使用
  • AIGC检测服务:AIbiye助力确保论文原创性
    AIGC检测-Aibiye
    AIbiye官网推出的AIGC检测服务,专注于检测ChatGPT、Gemini、Claude等AIGC工具生成的文本,帮助用户确保论文的原创性和学术规范。支持txt和doc(x)格式,检测范围为论文正文,提供高准确性和便捷的用户体验。
    38次使用
  • 易笔AI论文平台:快速生成高质量学术论文的利器
    易笔AI论文
    易笔AI论文平台提供自动写作、格式校对、查重检测等功能,支持多种学术领域的论文生成。价格优惠,界面友好,操作简便,适用于学术研究者、学生及论文辅导机构。
    50次使用
  • 笔启AI论文写作平台:多类型论文生成与多语言支持
    笔启AI论文写作平台
    笔启AI论文写作平台提供多类型论文生成服务,支持多语言写作,满足学术研究者、学生和职场人士的需求。平台采用AI 4.0版本,确保论文质量和原创性,并提供查重保障和隐私保护。
    41次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码