내 코드를 벤치마킹하기 위해 Go의 테스트 프레임 워크를 사용하려면 어떻게해야합니까?

이 기사는 GO의 벤치마킹 프레임 워크를 설명하여 벤치 마크 테스트를 작성, 실행 및 해석하는 방법을 보여줍니다. 정확한 결과에 대한 모범 사례를 자세히 설명하고 코드 격리 강조, 현실적인 입력, 외부 요인 최소화 및 충분한 ITE

내 코드를 벤치마킹하기 위해 Go의 테스트 프레임 워크를 사용하려면 어떻게해야합니까?

GO의 내장 테스트 패키지는 벤치마킹 코드를위한 강력하고 간단한 메커니즘을 제공합니다. 벤치 마크는 testing.B 사용하는 함수입니다 .B 유형은 코드 실행시기 및 결과를보고하는 메소드를 제공합니다. 벤치 마크를 만들려면 *testing.B 인수로 사용하는 함수를 작성합니다. testing.B 유형은 bN 필드를 제공하며, 이는 벤치 마크 함수를 실행 해야하는 횟수를 나타냅니다. bN 값은 go test 명령에 의해 자동으로 조정되어 통계적으로 유의 한 결과를 찾습니다. 벤치 마크 함수 내에서 일반적으로 bN Times를 반복하는 루프를 사용하여 벤치 마크하려는 코드를 실행합니다.

간단한 예는 다음과 같습니다.

 <code class="go">package mypackage import "testing" func Add(x, y int) int { return xy } func BenchmarkAdd(b *testing.B) { for i := 0; i </code>

이 벤치 마크를 실행하려면 mypackage_test.go 라는 파일에 저장 한 다음 명령 go test -bench=. . 이렇게하면 패키지 내의 모든 벤치 마크 기능이 실행됩니다.

GO에서 효율적인 벤치 마크를 작성하기위한 모범 사례는 무엇입니까?

효과적인 벤치 마크를 작성하려면 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 신중한 고려가 필요합니다. 주요 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 코드를 분리하십시오 : 관심있는 특정 코드 만 벤치마킹하십시오. 결과를 왜곡 할 수있는 관련없는 작업을 포함하지 마십시오.
• 현실적인 입력 사용 : 벤치 마크에 사용 된 입력 데이터는 실제 시나리오에서 코드가 처리 할 데이터를 정확하게 반영해야합니다. 오해의 소지가있는 결과로 이어질 수있는 인위적으로 작거나 간단한 입력을 사용하지 마십시오.
• 외부 요인 최소화 : I/O 운영, 네트워크 통화 또는 데이터베이스 상호 작용과 같은 외부 요인은 벤치 마크 결과에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 이상적으로는 벤치 마크는 CPU 바운드 작업에 중점을두고 이러한 외부 종속성을 최소화하거나 제거해야합니다.
• 여러 번 실행 : go test 명령은 벤치 마크를 여러 번 실행하여 시스템 성능의 임의 변동의 영향을 줄입니다. 통계적으로 의미있는 결과를 얻을 수있는 벤치 마크가 충분히 실행되는지 확인하십시오. -count 플래그를 사용하여 반복 수를 지정할 수 있습니다.
• 적절한 데이터 구조 사용 : 데이터 구조 선택은 성능에 크게 영향을 줄 수 있습니다. 벤치마킹중인 특정 작업에 최적화 된 데이터 구조를 선택하십시오.
• 코드 워밍업 : 코드 컴파일 또는 캐싱 효과와 같은 것들로 인해 기능의 처음 몇 번의 실행이 느려질 수 있습니다. 메인 벤치 마크 루프 전에 작은 초기 루프를 추가하여 코드를 "워밍업"하는 것을 고려하십시오.
• 루프 내에 할당을 피하십시오 : 벤치 마크 루프 내의 메모리 할당은 상당한 오버 헤드를 소개하고 결과를 왜곡 할 수 있습니다. 가능할 때마다 메모리를 사전 할당하거나 기존 데이터 구조를 재사용하십시오.
• 중요한 것만 측정하십시오 : 성능에 가장 중요한 코드의 측면을 측정하는 데 집중하십시오. 관련없는 측정으로 벤치 마크를 혼란스럽게하지 마십시오.

GO 벤치 마크 테스트 결과를 어떻게 해석합니까?

go test -bench=. 명령은 벤치 마크 결과에 대한 자세한 분석을 제공합니다. 출력은 일반적으로 벤치 마크 이름, 반복 횟수 ( N ), 총 시간 및 반복 당 시간 (종종 나노초로 표현 됨)을 보여줍니다. 예를 들어:

 <code>BenchmarkAdd-8 1000000000 0.20 ns/op</code>

이 라인은 BenchmarkAdd 함수가 10 억 회 ( N = 1000000000 )로 실행되었으며 총 시간은 무시할 수 있었고 작업 당 평균 시간은 0.20 나노 세본임을 나타냅니다. "-8"은 벤치 마크가 8 코어 기계에서 실행되었음을 나타냅니다.

ns/op (작동 당 나노 초) 값에 세심한주의를 기울이십시오. 이 메트릭은 코드의 성능을 직접 반영합니다. 낮은 값은 성능 향상을 나타냅니다. 다른 벤치 마크에서 ns/op 값을 비교하면 다양한 접근 방식 또는 코드 최적화의 상대적 성능을 평가할 수 있습니다.

벤치마킹 GO 코드 시대를 피할 수있는 일반적인 함정은 무엇입니까?

몇 가지 일반적인 함정으로 인해 부정확하거나 오해의 소지가있는 벤치 마크 결과가 발생할 수 있습니다.

• 쓰레기 수집 무시 : Go Garbage Collector는 특히 자주 할당이있는 벤치 마크에서 성능에 크게 영향을 줄 수 있습니다. 잠재적 영향을 알고 할당을 최소화하려고 노력하십시오. pprof 와 같은 도구를 사용하면 쓰레기 수집이 성능에 영향을 미치는 영역을 식별 할 수 있습니다.
• 잘못된 입력 데이터 : 비현실적이거나 지나치게 단순화 된 입력 데이터를 사용하면 실제 성능을 반영하지 않는 부정확 한 결과로 이어질 수 있습니다.
• 외부 요인을 설명하지 않음 : I/O 운영, 네트워크 통화 또는 데이터베이스 상호 작용을 무시하면 잘못된 결과가 발생할 수 있습니다. 이러한 효과를 피하기 위해 벤치마킹중인 코드를 분리하십시오.
• 불충분 한 반복 : 반복이 너무 적은 벤치 마크를 실행하면 소음에 취약한 통계적으로 무의미한 결과를 초래할 수 있습니다. 안정적이고 안정적인 결과를 보장하기 위해 충분한 반복을 사용하십시오.
• 컴파일러 최적화 무시 : GO 컴파일러는 벤치 마크 결과에 영향을 줄 수있는 다양한 최적화를 수행합니다. 벤치 마크가 해석 된 코드가 아닌 컴파일 된 코드의 성능을 반영하는지 확인하십시오. 생성 된 어셈블리 코드를 분석하려면 -gcflags="-m" 과 같은 컴파일러 플래그를 사용하는 것을 고려하십시오.
• 타이머의 잘못된 사용 : 해상도가 충분하지 않을 수 있으므로 벤치 마크 내에서 정확한 타이밍을 위해 time.Now() 을 직접 사용하지 마십시오. testing.B 의 타이밍 기능을 사용하십시오.

이러한 모범 사례를 따르고 일반적인 함정을 피하면 GO 코드 성능에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 정확하고 의미있는 벤치 마크를 작성할 수 있습니다.

위 내용은 내 코드를 벤치마킹하기 위해 Go의 테스트 프레임 워크를 사용하려면 어떻게해야합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!