Go语言基准测试(benchmark)三部曲之二:内存篇

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本篇概览

  • 本文是《Go语言基准测试(benchmark)三部曲》的第二篇,目标是掌握如何用基准测试来观察被测方法的内存分配情况
  • 今天除了常规的操作,即指定参数增加内存相关的测试结果,咱们还要针对内存分配问题增加几个方法用于对比验证,最终达到根据基准测试发现内存问题的目标

基本操作

  • 查看方法中的内存使用情况,请在原来的benchmark测试命令中增加-benchmem参数,完整命令如下,用的是前文的BenchmarkFib和BenchmarkParallelFib方法做基准测试
go test -bench='Fib$' -benchmem .
  • 测试结果如下,竟然没有使用内存,不过想想也是,fib方法主要是斐波那契数列计算,未涉及到内存分配,看来这个例子不具有说明性,咱们需要写两个涉及到内存分配的方法,再对他们做基准测试看看效果

新增两个方法用于基准测试

  • 为了展现内存分配的不同程度影响,这里会编写两个方法用于对比测试
  • 这两个方法的功能是一样的:产生N个随机数(N是方法的入参),然后放入切片中
  • 虽然功能一样,但是这两个方法最大的不同就是:名为newSlice的方法,创建切片的时候没有指定切片容量,另一个名为newSliceWithCap的方法在创建切片的时候指定了切片容量
  • newSlice和newSliceWithCap方法的源码如下,都在main.go中
// 往切片中放入指定数量的随机数,这个切片没有提前设置容量
func newSlice(n int) []int {
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())

	// 注意,这里在生成切片的时候并没有指定容量
	nums := make([]int, 0)

	for i := 0; i < n; i++ {
		nums = append(nums, rand.Int())
	}

	return nums
}

// 往切片中放入指定数量的随机数,这个切片提前设置了容量
func newSliceWithCap(n int) []int {
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())

	// 注意,这里在生成切片的时候指定了容量
	nums := make([]int, 0, n)

	for i := 0; i < n; i++ {
		nums = append(nums, rand.Int())
	}

	return nums
}
  • 接下来在main_test.go文件中增加基准测试的代码,先准备三个常量,后面会用到
const (
	SLICE_LENGTH_MILLION         = 1000000   // 往切片中添加数据的长度,百万
	SLICE_LENGTH_TEN_MILLION     = 10000000  // 往切片中添加数据的长度,千万
	SLICE_LENGTH_HUNDRED_MILLION = 100000000 // 往切片中添加数据的长度,亿
)
  • 然后是两个基准测试的方法,分别用于测试newSlicenewSliceWithCap
func BenchmarkNewSlice(b *testing.B) {
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		newSlice(SLICE_LENGTH_MILLION)
	}
}

func BenchmarkNewSliceWithCap(b *testing.B) {
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		newSliceWithCap(SLICE_LENGTH_MILLION)
	}
}
  • 代码写完了,从理论上分析,切片未指定容量,就会随着内容的增加发生新的内存分配,因此newSlice的内存使用和内存分配都应该超过newSliceWithCap,咱们来测试一下,看数据和推论是否匹配
  • 执行以下命令,正则表达式的意思是只执行BenchmarkNewSliceBenchmarkNewSliceWithCap这两个方法
go test -bench='BenchmarkNewSlice$|BenchmarkNewSliceWithCap$' -benchmem .
  • 结果如下,可见未指定容量的切片在保存数据时会触发扩容,会分配更多内存,内存分配次数也会跟多,每次方法执行的耗时也更多,而提前指定了容量的切片,中途不再发生扩容,内存分配量更小,方法执行耗时也更少(对我们的开发还是有指导意义的)
go test -bench='BenchmarkNewSlice$|BenchmarkNewSliceWithCap$' -benchmem .
goos: darwin
goarch: arm64
pkg: benchmark-demo
BenchmarkNewSlice-8          68  16568869 ns/op 41678153 B/op  38 allocs/op
BenchmarkNewSliceWithCap-8   84  14098503 ns/op  8003589 B/op   1 allocs/op
PASS
ok      benchmark-demo  2.769s

同一方法的不同数量级对比

  • 经过前面的测试,可以确定newSliceWithCap方法由于未指定切片容量,在保存数据的中途会触发扩容,从而导致内存分配的大小和次数都会增加
  • 这个结果是对比newSlice方法得出的,此方法指定了切片容量的,接下里咱们换种测试方式:让newSliceWithCap内的切片分别存入不同数量级的数据,观察此方法在面对这些数据时的内存分配情况
  • 在main_test.go中增加一个方法
func testNewSlice(len int, b *testing.B) {
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		newSlice(len)
	}
}
  • 现在只要新增多个BenchmarkXXX方法,每个方法都调用testNewSlice并传入不同数量级的数字,就能实现对比测试了,详细代码如下,咱们分解测试百万、千万、亿这三个级别的数据量下newSlice的内存分配情况
func BenchmarkNewSlicMillion(b *testing.B) {
	testNewSlice(SLICE_LENGTH_MILLION, b)
}

func BenchmarkNewSlicTenMillion(b *testing.B) {
	testNewSlice(SLICE_LENGTH_TEN_MILLION, b)
}

func BenchmarkNewSlicHundredMillion(b *testing.B) {
	testNewSlice(SLICE_LENGTH_HUNDRED_MILLION, b)
}
  • 执行以下命令测试,只会匹配到上面新增的三个测试方法
go test -bench='Million$' -benchmem .
  • 同一方法,处理不同数量级内容的对比测试结果如下,可见不指定容量的切片存入数据时,数据量越大,对性能的影响越严重
go test -bench='Million$' -benchmem .
goos: darwin
goarch: arm64
pkg: benchmark-demo
BenchmarkNewSlicMillion-8         67    16283754 ns/op  41678145 B/op    38 allocs/op
BenchmarkNewSlicTenMillion-8       7   159938941 ns/op  492000525 B/op   49 allocs/op
BenchmarkNewSlicHundredMillion-8   1  2242365417 ns/op  4589008224 B/op  60 allocs/op
  • 至此,基准测试的内存篇就完成了,相信大家对benchmark的基本功能已经掌握,接下来的《提高篇》会有更多进阶内容,协助咱们完成更加全面精确的基准测试,敬请期待,欣宸原创,必不让您失望

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