测试和工具
测试
测试 deno
:
# 运行所有测试套件:
cargo test
# 只测试 cli/js/:
cargo test js_unit_tests
测试 std/
:
cargo test std_tests
代码检查与格式化
检查
./tools/lint.py
格式化
./tools/format.py
性能分析
# 确认我们正在构建发布版 (release)。
# 构建 deno 和 V8 的 d8。
ninja -C target/release d8
# 使用 --prof 选项运行想要分析的程序。
./target/release/deno run tests/http_bench.ts --allow-net --v8-flags=--prof &
# 施加压力。
third_party/wrk/linux/wrk http://localhost:4500/
kill `pgrep deno`
V8 将在当前目录写入一个文件,像这样 isolate-0x7fad98242400-v8.log
。查看这个文件:
D8_PATH=target/release/ ./third_party/v8/tools/linux-tick-processor
isolate-0x7fad98242400-v8.log > prof.log
# 在 macOS 上, 使用 ./third_party/v8/tools/mac-tick-processor
prof.log
将包含不用调用的 tick 分布。
用 Web UI 查看这个日志,先生成 JSON 文件:
D8_PATH=target/release/ ./third_party/v8/tools/linux-tick-processor
isolate-0x7fad98242400-v8.log --preprocess > prof.json
在您的浏览器中打开 third_party/v8/tools/profview/index.html
,选择 prof.json
以查看分布图。
在性能分析时有用的 V8 选项:
- --prof
- --log-internal-timer-events
- --log-timer-events
- --track-gc
- --log-source-code
- --track-gc-object-stats
有关 d8
和性能分析的更多信息,请查阅以下链接:
使用 LLDB 调试
Debugging with LLDB
$ lldb -- target/debug/deno run tests/worker.js
> run
> bt
> up
> up
> l
调试 Rust 代码,可以用 rust-lldb
。
$ rust-lldb -- ./target/debug/deno run --allow-net tests/http_bench.ts
# 在 macOS 上,您可能看到像这样的警告:
# `ImportError: cannot import name _remove_dead_weakref`
# 在这种情况下,设置 PATH 以使用系统 python,例如
# PATH=/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin:$PATH
(lldb) command script import "/Users/kevinqian/.rustup/toolchains/1.36.0-x86_64-apple-darwin/lib/rustlib/etc/lldb_rust_formatters.py"
(lldb) type summary add --no-value --python-function lldb_rust_formatters.print_val -x ".*" --category Rust
(lldb) type category enable Rust
(lldb) target create "../deno/target/debug/deno"
Current executable set to '../deno/target/debug/deno' (x86_64).
(lldb) settings set -- target.run-args "tests/http_bench.ts" "--allow-net"
(lldb) b op_start
(lldb) r
V8 选项
V8 有很多内部的命令行选项。
# 列出可用的 V8 选项
$ deno --v8-flags=--help
# 使用多个选项的示例
$ deno --v8-flags=--expose-gc,--use-strict
特别有用的:
--async-stack-trace
持续的性能测试
参考我们的测试 https://deno.land/benchmarks
测试图表假设 https://github.com/denoland/benchmark_data/blob/gh-pages/data.json 有着 BenchmarkData[]
类型。以下是 BenchmarkData
的定义:
interface ExecTimeData {
mean: number;
stddev: number;
user: number;
system: number;
min: number;
max: number;
}
interface BenchmarkData {
created_at: string;
sha1: string;
benchmark: {
[key: string]: ExecTimeData;
};
binarySizeData: {
[key: string]: number;
};
threadCountData: {
[key: string]: number;
};
syscallCountData: {
[key: string]: number;
};
}