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换个说法,你编写了某功能函数但发现它运行很慢,需要对该函数进行优化,当你在谷歌搜索找到更好的实现方式,通过 Benchmark 函数发现它的确变快了。但你说不清楚具体变快了多少,你想知道函数优化前后的性能对比,提高多少百分点,可信度高吗?
针对以上的需求场景,有一个工具可以帮助到你,它就是 benchstat。
我们先回顾一下基准测试。为了方便理解,这里以计算经典的计算斐波那契数列值为例。
func FibSolution(n int) int { if n < 2 { return n } return FibSolution(n-1) + FibSolution(n-2) }
上述代码是递归式实现,很明显,当 n 越来越大时,该函数的运行会变得非常耗时。以 n 为 20 为例,Benchmark 函数如下
func BenchmarkFib20(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { FibSolution(20) } }
命令行执行<span style="font-size: 15px;">go test -bench=BenchmarkFib20</span>
得到性能结果
BenchmarkFib20-8 39452 30229 ns/op
其中,-8 代表的是 8 cpu,函数运行次数为 39452,每次函数的平均花费时间为 30229ns。如果我们想得到多次样本数据,可以指定 go test 的 <span style="font-size: 15px;">-count=N</span>
参数。例如想得到 5 次样本数据,则执行<span style="font-size: 15px;">go test -bench=BenchmarkFib20 -count=5</span>
BenchmarkFib20-8 39325 30297 ns/op BenchmarkFib20-8 39216 30349 ns/op BenchmarkFib20-8 39901 30251 ns/op BenchmarkFib20-8 39336 30455 ns/op BenchmarkFib20-8 39423 30894 ns/op
计算斐波那契数列值的迭代式实现如下
func FibSolution(n int) int { if n < 2 { return n } p, q, r := 0, 0, 1 for i := 2; i <= n; i++ { p = q q = r r = p + q } return r }
对比这两种函数的性能差异,最朴素的方式就是分别对这两个函数进行基准测试,然后通过手工分析这些基准测试结果,但是这并不直观。
benchstat 是 Go 官方推荐的一款命令行工具,它用于计算和比较基准测试的相关统计数据。
我们可以通过以下命令进行安装
go install golang.org/x/perf/cmd/benchstat@latest
执行 -h 参数可以看到该工具的使用描述
~ $ benchstat -h usage: benchstat [options] old.txt [new.txt] [more.txt ...] options: -alpha α consider change significant if p < α (default 0.05) -csv print results in CSV form -delta-test test significance test to apply to delta: utest, ttest, or none (default "utest") -geomean print the geometric mean of each file -html print results as an HTML table -norange suppress range columns (CSV only) -sort order sort by order: [-]delta, [-]name, none (default "none") -split labels split benchmarks by labels (default "pkg,goos,goarch")
我们想比较 FibSolution(n) 从 15 到 20,两种实现方式的性能基准测试。
$ go test -bench=. -count=5 | tee old.txt $ go test -bench=. -count=5 | tee new.txt
注意,这两条命令执行时,分别对应 FibSolution 函数采用递归式和迭代式实现逻辑。
此时,我们可以对这两个函数实现逻辑进行性能对比
$ benchstat old.txt new.txt name old time/op new time/op delta Fib15-8 2.67µs ± 2% 0.01µs ± 5% -99.81% (p=0.008 n=5+5) Fib16-8 4.20µs ± 1% 0.01µs ± 2% -99.87% (p=0.008 n=5+5) Fib17-8 6.81µs ± 0% 0.01µs ± 2% -99.92% (p=0.008 n=5+5) Fib18-8 11.1µs ± 1% 0.0µs ± 1% -99.95% (p=0.008 n=5+5) Fib19-8 18.0µs ± 2% 0.0µs ± 4% -99.97% (p=0.008 n=5+5) Fib20-8 29.2µs ± 1% 0.0µs ± 3% -99.98% (p=0.008 n=5+5)
可以看到,递归式实现的函数,他的执行时间随着 n 值变大增加非常明显。迭代式实现方式,相较于递归式,它的平均时间开销降低了 99 % 以上,优化效果非常明显。
另外,p=0.008 表示结果的可信程度,p 值越大表明可信度越低。一般以 0.05 作为临界值,超过该值,则结果不可信。n=5+5 表示分别使用的有效样本数量。
benchstat ist ein statistisches Benchmark-Tool, mit dem wir die Kosten für die manuelle Analyse von Daten reduzieren können, wenn wir Optimierungsarbeiten durchführen.
Wenn Ihr Projekt automatisierte Tests im CI/CD-Prozess bereitstellt, möchten Sie möglicherweise dieses Tool hinzufügen. Wenn Änderungen an Funktionen vorgenommen werden, die zu Leistungseinbußen führen, kann dies dazu beitragen, Probleme im Voraus zu erkennen.
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