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：

  1. type B struct {
  2.     common                         // 与testing.T共享的testing.common，负责记录日志、状态等
  3.     importPath       string // import path of the package containing the benchmark
  4.     context          *benchContext
  5.     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
  6.     previousN        int           // number of iterations in the previous run
  7.     previousDuration time.Duration // total duration of the previous run
  8.     benchFunc        func(b *B)   // 性能测试函数
  9.     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
  10.     bytes            int64         // 每次迭代处理的字节数
  11.     missingBytes     bool // one of the subbenchmarks does not have bytes set.
  12.     timerOn          bool // 是否已开始计时
  13.     showAllocResult  bool
  14.     result           BenchmarkResult // 测试结果
  15.     parallelism      int // RunParallel creates parallelism*GOMAXPROCS goroutines
  16.     // The initial states of memStats.Mallocs and memStats.TotalAlloc.
  17.     startAllocs uint64  // 计时开始时堆中分配的对象总数
  18.     startBytes  uint64  // 计时开始时时堆中分配的字节总数
  19.     // The net total of this test after being run.
  20.     netAllocs uint64 // 计时结束时，堆中增加的对象总数
  21.     netBytes  uint64 // 计时结束时，堆中增加的字节总数
  22. }

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。

  1. func (b *B) StartTimer() {
  2.     if !b.timerOn {
  3.         runtime.ReadMemStats(&memStats)     // 读取当前堆内存分配信息
  4.         b.startAllocs = memStats.Mallocs    // 记录当前堆内存分配的对象数
  5.         b.startBytes = memStats.TotalAlloc  // 记录当前堆内存分配的字节数
  6.         b.start = time.Now()                // 记录测试启动时间
  7.         b.timerOn = true                   // 标记计时标志
  8.     }
  9. }

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。

  1. func (b *B) StopTimer() {
  2.     if b.timerOn {
  3.         b.duration += time.Since(b.start)                   // 累加测试耗时
  4.         runtime.ReadMemStats(&memStats)                     // 读取当前堆内存分配信息
  5.         b.netAllocs += memStats.Mallocs - b.startAllocs     // 累加堆内存分配的对象数
  6.         b.netBytes += memStats.TotalAlloc - b.startBytes    // 累加堆内存分配的字节数
  7.         b.timerOn = false                                  // 标记计时标志
  8.     }
  9. }

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。

  1. func (b *B) ResetTimer() {
  2.     if b.timerOn {
  3.         runtime.ReadMemStats(&memStats)     // 读取当前堆内存分配信息
  4.         b.startAllocs = memStats.Mallocs    // 记录当前堆内存分配的对象数
  5.         b.startBytes = memStats.TotalAlloc  // 记录当前堆内存分配的字节数
  6.         b.start = time.Now()                // 记录测试启动时间
  7.     }
  8.     b.duration = 0                          // 清空耗时
  9.     b.netAllocs = 0                         // 清空内存分配对象数
  10.     b.netBytes = 0                          // 清空内存分配字节数
  11. }

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)

  1. // SetBytes records the number of bytes processed in a single operation.
  2. // If this is called, the benchmark will report ns/op and MB/s.
  3. func (b *B) SetBytes(n int64) {
  4.     b.bytes = n
  5. }

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：

  1. func BenchmarkSetBytes(b *testing.B) {
  2.     b.SetBytes(1024 * 1024)
  3.     for i := 0; i < b.N; i++ {
  4.         time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟待测函数
  5.     }
  6. }

打印结果：

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

  1. func (b *B) ReportAllocs() {
  2.     b.showAllocResult = true
  3. }

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():

  1. func (b *B) runN(n int) {
  2.     b.N = n                       // 指定B.N
  3.     b.ResetTimer()                // 清空统计数据
  4.     b.StartTimer()                // 开始计时
  5.     b.benchFunc(b)                // 执行测试
  6.     b.StopTimer()                 // 停止计时
  7. }

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：

  1. func (b *B) Run(name string, f func(b *B)) bool {
  2.     sub := &B{                          // 新建子测试数据结构
  3.         common: common{
  4.             signal:  make(chan bool),
  5.             name:    name,
  6.             parent:  &b.common,
  7.         },
  8.         benchFunc:  f,
  9.     }
  10.     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()
  11.     sub.run()       // run()里决定要执行多少次runN()
  12.     }
  13.     b.add(sub.result) // 累加统计结果到父测试中
  14.     return !sub.failed
  15. }

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：

  1. 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
  2.     d := b.benchTime
  3.     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
  4.         last := n
  5.         n = int(d.Nanoseconds()) // 预测接下来要执行多少次，b.benchTime/每个操作耗时
  6.         if nsop := b.nsPerOp(); nsop != 0 {
  7.             n /= int(nsop)
  8.         }
  9.         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
  10.         n = roundUp(n) // 下次迭代次数向上取整到10的指数，方便阅读
  11.         b.runN(n)
  12.     }
  13. }

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：

  1. type BenchmarkResult struct {
  2.     N         int           // 用户代码执行的次数
  3.     T         time.Duration // 测试耗时
  4.     Bytes     int64         // 用户代码每次处理的字节数，SetBytes()设置的值
  5.     MemAllocs uint64        // 内存对象净增加值
  6.     MemBytes  uint64        // 内存字节净增加值
  7. }

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：

  1. func (r BenchmarkResult) AllocsPerOp() int64 {
  2.     return int64(r.MemAllocs) / int64(r.N)
  3. }

每个操作内存字节数新增值：

  1. func (r BenchmarkResult) AllocedBytesPerOp() int64 {
  2.     if r.N <= 0 {
  3.         return 0
  4.     }
  5.     return int64(r.MemBytes) / int64(r.N)
  6. }