Golang基准测试对比，benchcmp性能分析

IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《Golang基准测试对比，benchcmp分析性能变化》，聊聊，我们一起来看看吧！

最直接有效的方式是比较Golang基准测试结果的方法是使用benchcmp工具。1. 运行修改前的基准测试并将结果保存到文件，例如：go test -bench=. -benchmem -count=10 > old.bench；2. 修改代码后再次运行基准测试并将结果保存到另一个文件，例如：go test -bench=. -benchmem -count=10 > new.bench；3. 使用benchcmp工具对比两个文件，命令为：benchcmp old.bench new.bench，输出清晰表格展示性能变化。benchcmp能并排呈现两次基准测试数据，量化优化效果、发现性能退化、支持技术决策，并可集成至CI/CD流程中监控性能趋势。其输出包含benchmark名称、旧新版本的ns/op（执行速度）、B/op（内存分配）和allocs/op（分配次数），以及变化百分比，delta值为负表示改进，正值则为退化，帮助开发者科学判断性能调整的有效性。

比较Golang基准测试结果，最直接有效的方式就是利用benchcmp工具。它能把两次基准测试运行的数据并排呈现，让你一眼就能看出代码改动带来的性能是提升了还是退步了，尤其是在面对大量数字时，这种对比分析比人工查看要清晰得多。

解决方案

要比较Golang的基准测试结果，核心步骤是生成两份基准测试报告，然后用benchcmp工具进行对比。

首先，你需要运行你的基准测试并将其输出重定向到文件。比如，这是你修改代码前的基准测试结果：

go test -bench=. -benchmem -count=10 > old.bench

这里-bench=.表示运行所有基准测试，-benchmem显示内存分配情况，-count=10是为了获取更稳定的结果，运行10次。

接着，你修改了代码，认为它会带来性能提升或解决某个问题。然后，再次运行基准测试，将结果保存到另一个文件：

go test -bench=. -benchmem -count=10 > new.bench

现在你有了old.bench和new.bench两个文件，里面包含了修改前后的基准测试数据。接下来就是使用benchcmp进行比较：

benchcmp old.bench new.bench

benchcmp会输出一个清晰的表格，展示每个基准测试在两次运行间的性能变化。

为什么Golang基准测试结果需要对比分析？

说实话，单独看一份基准测试报告，那一大堆数字，ns/op、B/op、allocs/op，很难直观判断出什么。尤其当你的代码库很大，基准测试项很多的时候，纯粹的数字罗列简直是场灾难。我个人的经验是，没有对比，就没有伤害，也没有真正的进步。

对比分析的价值在于：

• 量化优化效果： 你改动了一行代码，自认为优化了，但实际效果如何？benchcmp能给你一个量化的答案，比如性能提升了20%，或者内存分配减少了10%。这比“感觉更快了”要靠谱得多。
• 发现性能退化： 有时候，为了实现某个新功能，或者重构代码，不小心引入了性能瓶颈。如果没有对比，这些潜在的退化可能在日常使用中难以察觉，直到用户抱怨。benchcmp就像一个警报器，能及时告诉你哪里出了问题。
• 支持决策： 当你有多种实现方案时，哪个方案性能更好？benchcmp的对比结果能为你提供数据支持，帮助你做出更明智的技术决策。毕竟，数据才是硬道理。
• 持续集成中的性能监控： 将基准测试对比集成到CI/CD流程中，每次代码提交后都自动运行并对比，一旦出现性能下降就及时告警，这对于维护一个高性能系统至关重要。

benchcmp工具：如何安装与基础使用示例？

benchcmp并不是Go语言标准库自带的工具，它属于Go的扩展工具集。所以，你需要先安装它。

安装非常简单，只需要一行命令：

go install golang.org/x/tools/cmd/benchcmp@latest

确保你的GOPATH/bin（或者Go 1.18+的GOBIN）在系统PATH环境变量中，这样你就能直接在命令行中使用benchcmp命令了。

让我们来看一个基础的使用示例。假设我们有一个简单的Go文件fib.go，里面有两个计算斐波那契数列的函数，一个递归，一个迭代：

package main

import "testing"

// 递归版斐波那契
func fibRecursive(n int) int {
    if n <= 1 {
        return n
    }
    return fibRecursive(n-1) + fibRecursive(n-2)
}

// 迭代版斐波那契
func fibIterative(n int) int {
    if n <= 1 {
        return n
    }
    a, b := 0, 1
    for i := 2; i <= n; i++ {
        a, b = b, a+b
    }
    return b
}

func BenchmarkFibRecursive(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        fibRecursive(20) // 计算第20个斐波那契数
    }
}

func BenchmarkFibIterative(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        fibIterative(20) // 计算第20个斐波那契数
    }
}

现在，我们模拟一次“优化”：假设我们一开始只有递归版，后来加入了迭代版。

1. 第一次基准测试 (模拟旧版本): 假设我们只测递归版，为了演示，我们先注释掉BenchmarkFibIterative。

   # 假设fib.go中只有BenchmarkFibRecursive
   go test -bench=. -benchmem -count=5 > old.bench

2. 第二次基准测试 (模拟新版本): 现在我们取消注释BenchmarkFibIterative，并运行：

   # 确保fib.go中BenchmarkFibRecursive和BenchmarkFibIterative都存在
   go test -bench=. -benchmem -count=5 > new.bench

3. 使用 benchcmp 对比：

   benchcmp old.bench new.bench

你将看到类似这样的输出（具体数值会因机器而异）：

benchmark                         old ns/op     new ns/op     delta ns/op  old B/op  new B/op  delta B/op  old allocs/op  new allocs/op  delta allocs/op
BenchmarkFibRecursive-8           1360          1361          +0.07%       0         0         +0.00%      0              0              +0.00%
BenchmarkFibIterative-8           -             1.96          -            -         0         -           -              0              -

这个输出清楚地表明了BenchmarkFibIterative是一个全新的测试，并且它的ns/op（纳秒/操作）远小于BenchmarkFibRecursive，直观地展示了迭代版本在性能上的巨大优势。

深入解读benchcmp报告：性能指标的含义与判断？

benchcmp的输出表格虽然简洁，但包含了关键的性能指标。理解这些指标对于正确判断性能变化至关重要。

• benchmark: 这是基准测试的名称，通常是BenchmarkFunctionName-GOMAXPROCS，例如BenchmarkFibRecursive-8表示在8个CPU核心上运行。
• old ns/op: 旧版本代码每次操作的平均纳秒数。这个值越小越好，表示执行速度越快。
• new ns/op: 新版本代码每次操作的平均纳秒数。同样是越小越好。
• delta ns/op: 这是new ns/op相对于old ns/op的变化百分比。
  • 负值（如-20.5%）: 表示新版本比旧版本快了20.5%，这是我们希望看到的性能提升。
  • 正值（如+15.2%）: 表示新版本比旧版本慢了15.2%，这通常意味着性能退化，需要警惕。
  • +/-符号: benchcmp还会用+/-符号来表示统计学上的显著性。如果变化足够大且稳定，它会显示+/-，否则可能只是噪音。
• old B/op: 旧版本代码每次操作平均分配的字节数。这个值越小越好，表示内存效率越高。
• new B/op: 新版本代码每次操作平均分配的字节数。
• delta B/op: new B/op相对于old B/op的变化百分比。负值表示内存分配减少，正值表示增加。
• old allocs/op: 旧版本代码每次操作平均进行的内存分配次数。这个值越小越好，因为每次分配都可能涉及GC开销。
• new allocs/op: 新版本代码每次操作平均进行的内存分配次数。
• delta allocs/op: new allocs/op相对于old allocs/op的变化百分比。负值表示分配次数减少，正值表示增加。

在分析报告时，我通常会优先关注delta ns/op，因为它直接反映了执行速度。如果这个值是正数，并且变化显著，那么我就会深入研究是哪里导致了性能下降。同时，delta B/op和delta allocs/op也同样重要，它们揭示了内存使用效率的变化。即使ns/op没有明显变化，但如果内存分配大幅增加，也可能预示着潜在的内存压力问题。

有时候，你会看到delta列显示为-。这通常发生在其中一个基准测试在某个文件中不存在，或者名称不匹配时。比如，你旧的报告里没有某个测试，新的报告里有，那old那一列就会是-。

理解这些指标，能帮助你更科学地进行性能优化，而不是凭感觉行事。

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