命令

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go test -bench

参数

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# -bench 过滤规则，指定要测试的方法
# -benchtime 测试时间 5s 代表5秒   100x 代表执行次数
# -count 进行3轮测试
# -benchmem 显示内存分配情况
# -cpu 设置cpu核数，默认是处理器核数
go test -bench="xxx" -benchtime=5s/100x -count=3 -benchmem

实例

  • 测试斐波那契数列计算时间
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// fib.go
func fib(n int64) int64 {
    if n == 0 || n == 1 {
        return n
    }
    return fib(n-1) + fib(n-2)
}
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// fib_test.go
func BenchmarkFib(b *testing.B) {
    for n := 0; n < b.N; n++ {
        fib(30)
    }
}

测试结果

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go test -bench="Fib$" //执行以Fib结尾的函数  -benchtime=100x //执行100次  -count=5 // 执行5轮测试

goos: darwin
goarch: amd64
pkg: LearnHub/goroutine
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-5257U CPU @ 2.70GHz
BenchmarkFib-4               100           5849887 ns/op
BenchmarkFib-4               100           6260213 ns/op
BenchmarkFib-4               100           6503650 ns/op
BenchmarkFib-4               100           6111853 ns/op
BenchmarkFib-4               100           5989032 ns/op
PASS
ok      LearnHub/goroutine      3.122s
  • 测试内存分配次数
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// fib.go
// 申请 容量为n的切片
func generateWithCap(n int) []int {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    nums := make([]int, 0, n)
    for i := 0; i < n; i++ {
        nums = append(nums, rand.Int())
    }
    return nums
}
// 默认申请0容量的切片，golang会自动扩容
func generate(n int) []int {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    nums := make([]int, 0)
    for i := 0; i < n; i++ {
        nums = append(nums, rand.Int())
    }
    return nums
}
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// fib_test.go
func BenchmarkGenerate(b *testing.B) {
    for n := 0; n < b.N; n++ {
        generate(1000000)
    }
}

func BenchmarkGenerateWithCap(b *testing.B) {
    for n := 0; n < b.N; n++ {
        generateWithCap(1000000)
    }
}

测试结果

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go test -bench="Generate" -benchmem

goos: darwin
goarch: amd64
pkg: LearnHub/goroutine
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-5257U CPU @ 2.70GHz
BenchmarkGenerate-4                   31          34613748 ns/op        41678200 B/op         38 allocs/op
BenchmarkGenerateWithCap-4            46          26274022 ns/op         8003586 B/op          1 allocs/op // 可以看到设置容量的直进行了一次内存分配操作
PASS
ok      LearnHub/goroutine      2.356s