对 Go 程序进行可靠的性能测试 Changkun Ou https://changkun.de/s/gobench/ Go 夜读系列 ｜talkgo.org｜Talk Go｜第 83 期 March 26, 2020 # Go 1.13 / 1.14 2020 © Changkun Ou · Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 主要内容 ● 可靠的测试环境 ● benchstat 例2: Benchmark 的正确性分析 ○ 例3: 其他的影响因素 ● 假设检验的原理 ● 局限与应对措施 ● 总结 2020 © Changkun Ou · Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 教科书式的性能测试方法论 3 在《Software Testing: Principles and Practices》一书中归纳的性能测试方法论： 1. 搜集需求 2 性能调优 7. 性能基准测试（Performance Benchmarking） 8. 向客户推荐合适的配置 可靠的测试环境 2020 © Changkun Ou · Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 什么是可靠的性能基准测试环境 5 影响测试环境的软硬件因素 ● 硬件：CPU 型号、温度、IO 等 ● 软件：操作系统版本、当前系统调度的负载等 指导思想 ● 单次

如何消除程序中的数据竞争 周光远 华为 从一些问题说起 1 2 3 什么是数据竞争 Go语言中的数据竞争（data race）： data race occurs when two goroutines access the same variable concurrently and at least one of the accesses is a write. 数据竞争（data 数据竞争（data race）：在程序中，多线程 （至少两个线程）并发访问同一个内存地址， 且至少其中一次访问是写操作。 data Thread1 Thread2 data goroutine1 goroutine2 从微观看数据竞争 时间上：多个并发的读写操作被观察到的顺序无法预知。 空间上：并发读写时观察到非预期的数据。 a:1 b:2 a:2 b:1 a:1 b:2 a:2 b:1 也被写入。 2. 在main中，不保证一定能观察到done被写入。 来源：https://golang.org/ref/mem 消除数据竞争的误区：基础数据类型的数据竞争 硬件对存在数据竞争的程序的行为不做任何保证。 对于int，float，bool，指针系列的数据类型，这些数据类型上出现的数据竞争意味着什么？ 示意代码，复现需要增加额外处理。 这些数据类型的大小小于等于寄存器的宽度，并且go语言

前言 原文出处：https://github.com/Unknwon/the-way-to-go_ZH_CN 用更少的代码，更短的编译时间，创建运行更快的程序，享受更多 的乐趣 对于学习 Go 编程语言的爱好者来说，这本书无疑是最适合你的一本书籍，这里包含了当前最全面的学习 资源。本书通过对官方的在线文档、名人博客、书籍、相关文章以及演讲的资料收集和整理，并结合我自 身在软件工程、编程语 goroutine 和 channel 时有多少种不同的模 Go入门指南 - 1 - 本文档使用 看云 构建 式，如何在 Go 语言中使用谷歌 API，如何操作内存，如何在 Go 语言中进行程序测试和如何使用模板来 开发 Web 应用这些高级概念和技巧。 在本书的第一部分，我们将会讨论 Go 语言的起源（第 1 章），以及如何安装 Go 语言（第 2 章）和开发 环境（第 3 章）。 时都是极其荒谬的主意， 根本没有人在乎。C++ 向大型项目开发迈出了重要的第一步，带领我们走进这个广袤无垠的世界。很庆幸 Stroustrup 做了让 C++ 兼容 C 语言以能够让其编译 C 程序这个正确的决定。我们当时需要 C++ 的出 现。” “之后我们学到了更多。我们毫无疑问地接受了垃圾回收，异常处理和虚拟机这些当年人们认为只有疯子 才会想的东西。C++ 的复杂程度（新版的 C++

开发环境的基本要求 3.2 编辑器和集成开发环境 3.3 调试器 3.4 构建并运行 Go 程序 3.5 格式化代码 3.6 生成代码文档 3.7 其它工具 3.8 Go 性能说明 3.9 与其它语言进行交互 第4章：基本结构和基本数据类型 4.1 文件名、关键字与标识符 4.2 Go 程序的基本结构和要素 4.3 常量 4.4 变量 4.5 基本类型和运算符 4.6 字符串 go install 安装自定义包 9.8 自定义包的目录结构、go install 和 go test 9.9 通过 Git 打包和安装 9.10 Go 的外部包和项目 9.11 在 Go 程序中使用外部库 第10章：结构（struct）与方法（method） 10.1 结构体定义 10.2 使用工厂方法创建结构体实例 10.3 使用自定义包中的结构体 10.4 带标签的结构体 13.4 自定义包中的错误处理和 panicking 13.5 一种用闭包处理错误的模式 13.6 启动外部命令和程序 13.7 Go 中的单元测试和基准测试 13.8 测试的具体例子 13.9 用（测试数据）表驱动测试 13.10 性能调试：分析并优化 Go 程序 第 14 章 协程（goroutine）与通道（channel） 14.1 什么是协程 14.2 协程间的信道

GO环境配置 欢迎来到Go的世界，让我们开始探索吧！ Go是一种新的语言，一种并发的、带垃圾回收的、快速编译的语言。它具有以下特点： 它可以在一台计算机上用几秒钟的时间编译一个大型的Go程序。 Go为软件构造提供了一种模型，它使依赖分析更加容易，且避免了大部分C风格include文件与库的开头。 Go是静态类型的语言，它的类型系统没有层级。因此用户不需要在定义类型之间的关系上花费时间，这样感 安装完之后，我们可以进入如下目录 sh cd $GOPATH/pkg/${GOOS}_${GOARCH} //可以看到如下文件 mymath.a 这个.a文件是应用包，那么我们如何进行调用呢？ 接下来我们新建一个应用程序来调用 新建应用包mathapp sh cd $GOPATH/src mkdir mathapp cd mathapp vim main.go // $GOPATH/src/mathapp/main "fmt" ) func main() { fmt.Printf("Hello, world. Sqrt(2) = %v\n", mymath.Sqrt(2)) } 12 如何编译程序呢？进入该应用目录，然后执行`go build`，那么在该目录下面会生成一个mathapp的可执行文件 sh ./mathapp 输出如下内容 sh Hello, world. Sqrt(2) =

=== File: time_complexity.go === /* 平方阶（冒泡排序） */ func bubbleSort(nums []int) int { count := 0 // 计数器 // 外循环：待排序元素数量为 n-1, n-2, ..., 1 for i := len(nums) - 1; i > 0; i-- { // 内循环：冒泡操作 for j := 0; j ‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统每次调用函数都会在栈的顶部创建一个栈帧，函数返 回时，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中一般忽略不计。 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 28 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 /* 结构体 */ type node struct { (1) ；但是当 ? > 10 时，初始化的数组 nums 使 用 ?(?) 空间；因此最差空间复杂度为 ?(?) ； ‧ 以算法运行过程中的峰值内存为准。程序在执行最后一行之前，使用 ?(1) 空间；当初始化数组 nums 时， 程序使用 ?(?) 空间；因此最差空间复杂度为 ?(?) ； func algorithm(n int) { a := 0 // O(1) b := make([]int

=== File: time_complexity.go === /* 平方阶（冒泡排序） */ func bubbleSort(nums []int) int { count := 0 // 计数器 // 外循环：待排序元素数量为 n-1, n-2, ..., 1 for i := len(nums) - 1; i > 0; i-- { // 内循环：冒泡操作 for j := 0; j ‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统每次调用函数都会在栈的顶部创建一个栈帧，函数返 回时，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中一般忽略不计。 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 28 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 /* 结构体 */ type node struct { (1) ；但是当 ? > 10 时，初始化的数组 nums 使 用 ?(?) 空间；因此最差空间复杂度为 ?(?) ； ‧ 以算法运行过程中的峰值内存为准。程序在执行最后一行之前，使用 ?(1) 空间；当初始化数组 nums 时， 程序使用 ?(?) 空间；因此最差空间复杂度为 ?(?) ； func algorithm(n int) { a := 0 // O(1) b := make([]int

=== File: time_complexity.go === /* 平方阶（冒泡排序） */ func bubbleSort(nums []int) int { count := 0 // 计数器 // 外循环：未排序区间为 [0, i] for i := len(nums) - 1; i > 0; i-- { // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端 对象等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统在每次调用函数时都会在栈顶部创建一个栈帧，函 数返回后，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中通常忽略不计。 因此，在分析一段程序的空间复杂度时，我们一般统计 暂存数据、输出数据、栈帧空间 三部分。 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 2. 复杂度 hello‑algo.com 29 /* (1) ；但当 ? > 10 时，初始化的数组 nums 占 用 ?(?) 空间；因此最差空间复杂度为 ?(?) 。 ‧ 以算法运行过程中的峰值内存为准。例如，程序在执行最后一行之前，占用 ?(1) 空间；当初始化数组 nums 时，程序占用 ?(?) 空间；因此最差空间复杂度为 ?(?) 。 func algorithm(n int) { a := 0 // O(1) b := make([]int

在算法中，重复执行某个任务是很常见的，它与复杂度分析息息相关。因此，在介绍时间复杂度和空间复杂 度之前，我们先来了解如何在程序中实现重复执行任务，即两种基本的程序控制结构：迭代、递归。 2.2.1 迭代 迭代（iteration）是一种重复执行某个任务的控制结构。在迭代中，程序会在满足一定的条件下重复执行某段 代码，直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一，适合在预先知道迭代次数时使用。 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 while 循环中，程序每轮都会先检查条件，如果条 件为真，则继续执行，否则就结束循环。 下面我们用 while 循环来实现求和 1 + 2 + ⋯ + ? ： // === File: iteration.go === 关系”，以此类推。 2.2.2 递归 递归（recursion）是一种算法策略，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。

在算法中，重复执行某个任务是很常见的，它与复杂度分析息息相关。因此，在介绍时间复杂度和空间复杂 度之前，我们先来了解如何在程序中实现重复执行任务，即两种基本的程序控制结构：迭代、递归。 2.2.1 迭代 「迭代 iteration」是一种重复执行某个任务的控制结构。在迭代中，程序会在满足一定的条件下重复执行某 段代码，直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一，适合在预先知道迭代次数时使用。 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 while 循环中，程序每轮都会先检查条件，如果条 件为真，则继续执行，否则就结束循环。 下面我们用 while 循环来实现求和 1 + 2 + ⋯ + ? ： // === File: iteration.go === 关系”，以此类推。 2.2.2 递归 「递归 recursion」是一种算法策略，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。