前面 2 篇 golang 性能优化分析系列文章：
- golang 性能优化分析工具 pprof (上)
- golang 性能优化分析工具 pprof (下)
一、基准测试 benchmark 简介
在 golang 中，可以通过 benchmark 基准测试来测试代码性能。基准测试主要是通过测试 cpu 和内存的效率问题，来评估被测试代码的性能。
基准测试的指标：
- 程序所花费的时间
- 内存使用的情况
- cpu 使用情况
基准测试文件名和函数规定：
- go 基准测试文件都是以 _test.go 结尾，和单元测试用例在同一个文件中。
- 基准测试每个函数都是以 Benchmark 开头。
基准测试常用命令：
go test ./fib // 不进行基准测试，对 fib 进行单元测试 go test -bench=. -run=none // 进行基准测试，不进行单元测试，-run 表示执行哪些单元测试和测试函数，一般函数名不会是 none，所以不执行单元测试 // 上面的测试命令还可以用空格隔开，意义是一样 go test -bench . -run none go test -bench=. // 对所有的进行基准测试 go test -bench='fib$' // 只运行以 fib 结尾的基准测试，-bench 可以进行正则匹配 go test -bench=. -benchtime=6s // 基准测试默认时间是 1s，-benchtime 可以指定测试时间 go test -bench=. -benchtime=50x // 参数 -benchtime 除了指定时间，还可以指定运行的次数 go test -bench=. -benchmem // 进行时间、内存的基准测试
说明：上面的命令中，-bench 后面都有一个 . ，这个点并不是指当前文件夹，而是一个匹配所有测试的正则表达式。
更多参数说明请查看帮助：go help testflag
分析基准测试数据：
- cpu 使用分析：-cpuprofile=cpu.pprof
- 内存使用分析：-benchmem -memprofile=mem.pprof
- block分析：-blockprofile=block.pprof
在配合 pprof 就可以进行分析。
运行命令采样数据：
go test -bench=. -run=none -benchmem -memprofile=mem.pprof go test -bench=. -run=none -blockprofile=block.pprof go test -bench=. -run=none -benchmem -memprofile=mem.pprof -cpuprofile=cpu.pprof
二、代码示例
2.1 代码示例
fib.go：
package main
func Fib(n int) int {
if n < 2 {
return n
}
return Fib(n-1) + Fib(n-2)
}fib_test.go:
package main
import (
"testing"
)
func BenchmarkFib(b *testing.B) {
// 运行 Fib 函数 b.N 次
for n := 0; n < b.N; n++ {
Fib(20)
}
}
func BenchmarkFib2(b *testing.B) {
// 运行 Fib 函数 b.N 次
for n := 0; n < b.N; n++ {
Fib(10)
}
}2.2 运行命令采集数据
go test -bench=. -run=none \ -benchmem -memprofile=mem.pprof \ -cpuprofile=cpu.pprof \ -blockprofile=block.pprof
也可以用一个一个命令来完成采集数据，分开运行：
go test -bench=. -run=none -benchmem -memprofile=mem.pprof
go test -bench=. -run=none -benchmem -cpuprofile=cpu.pprof
2.3 分析数据
前面有 上，下 两篇 pprof 的文章怎么分析数据，一种方法是命令行交互分析模式，一种是可视化图形分析模式。
A. 命令行交互分析
分析 cpu：
go tool pprof cpu.pprof
再用 top15 命令分析，或者 top --cum 进行排序分析
如下图：
B. web 界面分析
命令行执行命令：
go tool pprof -http=":8080" cpu.pprof
会自动在浏览器上打开地址：http://localhost:8080/ui/ ，然后就可以在浏览器上查看各种分析数据，如下图：
其他数据也可以进行同样的分析，这里就略过。
[完]
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