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7.3.4 性能测试实现原理

发布于 2024-10-13 01:27:19 字数 22096 浏览 0 评论 0 收藏 0

简介

跟据前面章节,我们可以快速的写出一个性能测试并执行,最令我感到神奇的是b.N的值,虽然官方资料中说b.N会自动调整以保证可靠的计时,可还是想了解具体的实现机制。

本节,我们先分析testing.B数据结构,再看几个典型的成员函数,以期从源码中寻找以下问题的答案:

  • b.N是如何自动调整的?
  • 内存统计是如何实现的?
  • SetBytes()其使用场景是什么?

数据结构

源码包src/testing/benchmark.go:B定义了性能测试的数据结构,我们提取其比较重要的一些成员进行分析:

type B struct {
    common                         // 与testing.T共享的testing.common,负责记录日志、状态等
    importPath       string // import path of the package containing the benchmark
    context          *benchContext
    N                int            // 目标代码执行次数,不需要用户了解具体值,会自动调整
    previousN        int           // number of iterations in the previous run
    previousDuration time.Duration // total duration of the previous run
    benchFunc        func(b *B)   // 性能测试函数
    benchTime        time.Duration // 性能测试函数最少执行的时间,默认为1s,可以通过参数'-benchtime 10s'指定
    bytes            int64         // 每次迭代处理的字节数
    missingBytes     bool // one of the subbenchmarks does not have bytes set.
    timerOn          bool // 是否已开始计时
    showAllocResult  bool
    result           BenchmarkResult // 测试结果
    parallelism      int // RunParallel creates parallelism*GOMAXPROCS goroutines
    // The initial states of memStats.Mallocs and memStats.TotalAlloc.
    startAllocs uint64  // 计时开始时堆中分配的对象总数
    startBytes  uint64  // 计时开始时时堆中分配的字节总数
    // The net total of this test after being run.
    netAllocs uint64 // 计时结束时,堆中增加的对象总数
    netBytes  uint64 // 计时结束时,堆中增加的字节总数
}

其主要成员如下:

  • common: 与testing.T共享的testing.common,管理着日志、状态等;
  • N:每个测试中用户代码执行次数
  • benchFunc:测试函数
  • benchTime:性能测试最少执行时间,默认为1s,可以通过能数-benchtime 2s指定
  • bytes:每次迭代处理的字节数
  • timerOn:计时启动标志,默认为false,启动计时为true
  • startAllocs:测试启动时记录堆中分配的对象数
  • startBytes:测试启动时记录堆中分配的字节数
  • netAllocs:测试结束后记录堆中新增加的对象数,公式:结束时堆中分配的对象数-
  • netBytes:测试对事后记录堆中新增加的字节数

关键函数

启动计时:B.StartTimer()

StartTimer()负责启动计时并初始化内存相关计数,测试执行时会自动调用,一般不需要用户启动。

func (b *B) StartTimer() {
    if !b.timerOn {
        runtime.ReadMemStats(&memStats)     // 读取当前堆内存分配信息
        b.startAllocs = memStats.Mallocs    // 记录当前堆内存分配的对象数
        b.startBytes = memStats.TotalAlloc  // 记录当前堆内存分配的字节数
        b.start = time.Now()                // 记录测试启动时间
        b.timerOn = true                   // 标记计时标志
    }
}

StartTimer()负责启动计时,并记录当前内存分配情况,不管是否有“-benchmem”参数,内存都会被统计,参数只决定是否要在结果中输出。

停止计时:B.StopTimer()

StopTimer()负责停止计时,并累加相应的统计值。

func (b *B) StopTimer() {
    if b.timerOn {
        b.duration += time.Since(b.start)                   // 累加测试耗时
        runtime.ReadMemStats(&memStats)                     // 读取当前堆内存分配信息
        b.netAllocs += memStats.Mallocs - b.startAllocs     // 累加堆内存分配的对象数
        b.netBytes += memStats.TotalAlloc - b.startBytes    // 累加堆内存分配的字节数
        b.timerOn = false                                  // 标记计时标志
    }
}

需要注意的是,StopTimer()并不一定是测试结束,一个测试中有可能有多个统计阶段,所以其统计值是累加的。

重置计时:B.ResetTimer()

ResetTimer()用于重置计时器,相应的也会把其他统计值也重置。

func (b *B) ResetTimer() {
    if b.timerOn {
        runtime.ReadMemStats(&memStats)     // 读取当前堆内存分配信息
        b.startAllocs = memStats.Mallocs    // 记录当前堆内存分配的对象数
        b.startBytes = memStats.TotalAlloc  // 记录当前堆内存分配的字节数
        b.start = time.Now()                // 记录测试启动时间
    }
    b.duration = 0                          // 清空耗时
    b.netAllocs = 0                         // 清空内存分配对象数
    b.netBytes = 0                          // 清空内存分配字节数
}

ResetTimer()比较常用,典型使用场景是一个测试中,初始化部分耗时较长,初始化后再开始计时。

设置处理字节数:B.SetBytes(n int64)

// SetBytes records the number of bytes processed in a single operation.
// If this is called, the benchmark will report ns/op and MB/s.
func (b *B) SetBytes(n int64) {
    b.bytes = n
}

这是一个比较含糊的函数,通过其函数说明很难明白其作用。

其实它是用来设置单次迭代处理的字节数,一旦设置了这个字节数,那么输出报告中将会呈现“xxx MB/s”的信息,用来表示待测函数处理字节的性能。待测函数每次处理多少字节数只有用户清楚,所以需要用户设置。

举个例子,待测函数每次执行处理1M数据,如果我们想看待测函数处理数据的性能,那么我们在测试中设置SetByte(1024 *1024),假如待测函数需要执行1s的话,那么结果中将会出现 “1 MB/s”(约等于)的信息。示例代码如下所示:

func BenchmarkSetBytes(b *testing.B) {
    b.SetBytes(1024 * 1024)
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟待测函数
    }
}

打印结果:

E:\OpenSource\GitHub\RainbowMango\GoExpertProgrammingSourceCode\GoExpert\src\gotest>go test -bench SetBytes benchmark_test.go
BenchmarkSetBytes-4            1        1010392800 ns/op           1.04 MB/s
PASS
ok      command-line-arguments  1.412s

可以看到测试执行了一次,花费时间约1S,数据处理能力约为1MB/s。

报告内存信息:

func (b *B) ReportAllocs() {
    b.showAllocResult = true
}

ReportAllocs() 用于设置是否打印内存统计信息,与命令行参数“-benchmem”一致,但本方法只作用于单个测试函数。

性能测试是如何启动的

性能测试要经过多次迭代,每次迭代可能会有不同的b.N值,每次迭代执行测试函数一次,跟据此次迭代的测试结果来分析要不要继续下一次迭代。

我们先看一下每次迭代时所用到的方法,runN():

func (b *B) runN(n int) {
    b.N = n                       // 指定B.N
    b.ResetTimer()                // 清空统计数据
    b.StartTimer()                // 开始计时
    b.benchFunc(b)                // 执行测试
    b.StopTimer()                 // 停止计时
}

该方法指定b.N的值,执行一次测试函数。

与T.Run()类似,B.Run()也用于启动一个子测试,实际上用户编写的任何一个测试都是使用Run()方法启动的,我们看下B.Run()的伪代码:

func (b *B) Run(name string, f func(b *B)) bool {
    sub := &B{                          // 新建子测试数据结构
        common: common{
            signal:  make(chan bool),
            name:    name,
            parent:  &b.common,
        },
        benchFunc:  f,
    }
    if sub.run1() { // 先执行一次子测试,如果子测试不出错且子测试没有子测试的话继续执行sub.run()
    sub.run()       // run()里决定要执行多少次runN()
    }
    b.add(sub.result) // 累加统计结果到父测试中
    return !sub.failed
}

所有的测试都是先使用run1()方法执行一次测试,run1()方法中实际上调用了runN(1),执行一次后再决定要不要继续迭代。

测试结果实际上以最后一次迭代的数据为准,当然,最后一次迭代往往意味着b.N更大,测试准确性相对更高。

B.N是如何调整的?

B.launch()方法里最终决定B.N的值。我们看下伪代码:

func (b *B) launch() { // 此方法自动测算执行次数,但调用前必须调用run1以便自动计算次数
    d := b.benchTime
    for n := 1; !b.failed && b.duration < d && n < 1e9; { // 最少执行b.benchTime(默认为1s)时间,最多执行1e9次
        last := n
        n = int(d.Nanoseconds()) // 预测接下来要执行多少次,b.benchTime/每个操作耗时
        if nsop := b.nsPerOp(); nsop != 0 {
            n /= int(nsop)
        }
        n = max(min(n+n/5, 100*last), last+1) // 避免增长较快,先增长20%,至少增长1次
        n = roundUp(n) // 下次迭代次数向上取整到10的指数,方便阅读
        b.runN(n)
    }
}

不考虑程序出错,而且用户没有主动停止测试的场景下,每个性能测试至少要执行b.benchTime长的秒数,默认为1s。先执行一遍的意义在于看用户代码执行一次要花费多长时间,如果时间较短,那么b.N值要足够大才可以测得更精确,如果时间较长,b.N值相应的会减少,否则会影响测试效率。

最终的b.N会被定格在某个10的指数级,是为了方便阅读测试报告。

内存是如何统计的?

我们知道在测试开始时,会把当前内存值记入到b.startAllocs和b.startBytes中,测试结束时,会用最终内存值与开始时的内存值相减,得到净增加的内存值,并记入到b.netAllocs和b.netBytes中。

每个测试结束,会把结果保存到BenchmarkResult对象里,该对象里保存了输出报告所必需的统计信息:

type BenchmarkResult struct {
    N         int           // 用户代码执行的次数
    T         time.Duration // 测试耗时
    Bytes     int64         // 用户代码每次处理的字节数,SetBytes()设置的值
    MemAllocs uint64        // 内存对象净增加值
    MemBytes  uint64        // 内存字节净增加值
}

其中MemAllocs和MemBytes分别对应b.netAllocs和b.netBytes。

那么最终统计时只需要把净增加值除以b.N即可得到每次新增多少内存了。

每个操作内存对象新增值:

func (r BenchmarkResult) AllocsPerOp() int64 {
    return int64(r.MemAllocs) / int64(r.N)
}

每个操作内存字节数新增值:

func (r BenchmarkResult) AllocedBytesPerOp() int64 {
    if r.N <= 0 {
        return 0
    }
    return int64(r.MemBytes) / int64(r.N)
}

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