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 benchstat ● 例子与实践 ○ 例1: 对代码块进行性能调优 ○ 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 6. 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

Release 1.1.0 2024‑04‑15 序 两年前，我在力扣上分享了“剑指 Offer”系列题解，受到了许多读者的鼓励和支持。在与读者交流期间，我 最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单、直接且有效。然而刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被炸得满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说，毕业论文、投递简历、准备笔试和面试已经消耗了大部分精 力，啃厚重的书往往变成了一项艰巨的挑战。 如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案，即使不是最 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”，带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领， 算法犹如美妙的交响乐，每一行代码都像韵律般流淌。 愿这本书在你的脑海中轻轻响起，留下独特而深刻的旋律。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，结构化地讲解数据结构与算法知识，内容清晰易懂，学习曲线平滑。 ‧ 算法源代码皆可一键运行，支持 Python、C++、Java、C#、Go

2023‑07‑26 序 两年前，我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解，受到了许多朋友的喜爱与支持。在此期间，我回答了众 多读者的评论问题，其中最常见的一个问题是“如何入门学习算法”。我逐渐也对这个问题产生了浓厚的兴 趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单直接且有效。然而，刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 强的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在挫折中步步退缩。通 行时间或占用空间。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端。首先，它独立于测试环境，因此分析结果适用于所有运行平台。其 次，它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 如果你对复杂度分析的概念仍感到困惑，无需担心，我们会在后续章节详细介绍。 2.1.3. 复杂度分析重要性 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，告诉我们执行某个算法所需的时间和空间资源，并使 。从这个角度看，复杂度分析可能不太 适合作为第一章的内容。然而，当我们讨论某个数据结构或算法的特点时，我们难以避免要分析其运行速度 和空间使用情况。因此，在深入学习数据结构与算法之前，建议读者先对复杂度建立初步的了解，并能够完 成简单案例的复杂度分析。 2.2. 时间复杂度 2.2.1. 统计算法运行时间 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。然而，如果我们想要准确预估一段代码的运行时间，应该如何

我觉得我可以将这些细节写成一本书。 我觉得 这应该是一件容易的事。 但是我发现我错了。我太过于自信了。 在试图解释一些细节时，我发现我无法 把它们解释清楚。 我对Go编程中的很多细节的底层原因产生了困惑。 随着越 来越多的困惑的积攒，我觉得我对Go的领悟非常有限。 我感觉我仍然是一个 Go新手程序员。 我放弃了写那本书。 放弃？《Go语言101》现在不是已经完成了吗？ 那本曾经计划要写的书不是《Go语言101》。 带来了 一些障碍。 许多官方和非官方的Go教程都非常简单。 这些教程只涵盖了一般典型用例，而 忽略了许多细节。 这对鼓励新手Go程序员学习和使用Go非常有好处， 但另一 方面，这也使许多Go程序员对他们的Go知识掌握程度过度自信。 从长远看， 这不利于一个Go程序员更好地理解和使用Go。 标准库包中声明的某些函数和类型没有得到详细的解释。很多时候这是可以理 解的。 因为很多细节解释起来很拗口和微妙，有时很难找到适当的措词来清楚 程序员可以更深入地理解这些 类型的值。 我认为知道一些可能的底层实现对于清除某些Go编程中的困惑 非常有帮助。 3. 详细地解释了内存块（memory block）。 了解Go值和内存块之间的关系对 于理解垃圾收集器是如何工作的以及如何避免内存泄漏非常有帮助。 4. 将接口值视为用于包裹非接口值的盒子。 我发现将接口值视为用于包裹非 接口值的盒子对于清除很多和接口相关的困惑非常有帮助。 5

Release 1.2.0 2024‑12‑06 序 两年前，我在力扣上分享了“剑指 Offer”系列题解，受到了许多读者的鼓励和支持。在与读者交流期间，我 最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单、直接且有效。然而刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被炸得满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说，毕业论文、投递简历、准备笔试和面试已经消耗了大部分精 力，啃厚重的书往往变成了一项艰巨的挑战。 如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案，即使不是最 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”，带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领， 算法犹如美妙的交响乐，每一行代码都像韵律般流淌。 愿这本书在你的脑海中轻轻响起，留下独特而深刻的旋律。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，内容清晰易懂、学习曲线平滑，引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行，帮助读者在练习中提升编程技能，了解算法工作原理和数据结构底层实现。

我觉得我可以将这些细节写成一本书。 我 觉得这应该是一件容易的事。 但是我发现我错了。我太过于自信了。 在试图解释一些细节时，我发现我无 法把它们解释清楚。 我对Go编程中的很多细节的底层原因产生了困惑。 随着 越来越多的困惑的积攒，我觉得我对Go的领悟非常有限。 我感觉我仍然是一 个Go新手程序员。 我放弃了写那本书。 放弃？《Go语言101》现在不是已经完成了 吗？ 那本曾经计划要写的书不是《Go语言101》。 带来了一些障碍。 许多官方和非官方的Go教程都非常简单。 这些教程只涵盖了一般典型用例， 而忽略了许多细节。 这对鼓励新手Go程序员学习和使用Go非常有好处， 但另 一方面，这也使许多Go程序员对他们的Go知识掌握程度过度自信。 从长远 看，这不利于一个Go程序员更好地理解和使用Go。 标准库包中声明的某些函数和类型没有得到详细的解释。很多时候这是可以理 解的。 因为很多细节解释起来很拗口和微妙，有时很难找到适当的措词来清 /prism ? JavaSript库、go-epub ? 库和calibre ? 软件的作者。 这些软件用于构建 g101.org网站和《Go语言101》电子书。 感谢Adam Chalkley对电子书制作过程提出的改进建议。 特别感谢Renee French ? 和Rob Pike。 本书电子版和纸质版封面中的生动的图 片来源于Rob Pike的一张幻灯片 ? 。 Renee French是这张图片中的地鼠卡通形

Release 1.0.0 2024‑02‑09 序 两年前，我在力扣上分享了“剑指 Offer”系列题解，受到了许多读者的鼓励和支持。在与读者交流期间，我 最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单、直接且有效。然而刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被炸得满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说，毕业论文、投递简历、准备笔试和面试已经消耗了大部分精 力，啃厚重的书往往变成了一项艰巨的挑战。 如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案，即使不是最 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”，带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领， 算法犹如美妙的交响乐，每一行代码都像韵律般流淌。 愿这本书在你的脑海中轻轻响起，留下独特而深刻的旋律。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，结构化地讲解数据结构与算法知识，内容清晰易懂，学习曲线平滑。 ‧ 算法源代码皆可一键运行，支持 Python、C++、Java、C#、Go

1.0.0b5 2023‑09‑10 序 两年前，我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解，受到了许多同学的喜爱和支持。在与读者的交流期间， 最常收到的一个问题是“如何入门学习算法”。我逐渐对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单直接且有效。刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力强的同 学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 18 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 � 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，使我们可以衡量执行某个算法所需的时间和空间资 源，对比不同算法之间的效率。 复杂度 这个角度看，复杂度分析可能不太 适合作为最先介绍的内容。然而，当我们讨论某个数据结构或算法的特点时，难以避免要分析其运行速度和 空间使用情况。 综上所述，建议你在深入学习数据结构与算法之前，先对复杂度分析建立初步的了解，以便能够完成简单算 法的复杂度分析。 2.2 迭代与递归 在数据结构与算法中，重复执行某个任务是很常见的，其与算法的复杂度密切相关。而要重复执行某个任务， 我们通常会选用两种基本的程序结构：迭代和递归。

我觉得我可以将这些细节写成一本书。 我觉得这应该是一件 容易的事。 但是我发现我错了。我太过于自信了。 在试图解释一些细节时，我发现我无法把它 们解释清楚。 我对Go编程中的很多细节的底层原因产生了困惑。 随着越来越多的 困惑的积攒，我觉得我对Go的领悟非常有限。 我感觉我仍然是一个Go新手程序员。 我放弃了写那本书。 放弃？《Go语言101》现在不是已经完成了吗？ 那本曾经计划要写的书不是《Go语言101》。 带来了一些障碍。 许多官方和非官方的Go教程都非常简单。 这些教程只涵盖了一般典型用例，而忽略 了许多细节。 这对鼓励新手Go程序员学习和使用Go非常有好处， 但另一方面，这 也使许多Go程序员对他们的Go知识掌握程度过度自信。 从长远看，这不利于一个Go 程序员更好地理解和使用Go。 标准库包中声明的某些函数和类型没有得到详细的解释。很多时候这是可以理解 的。 因为很多细节解释起来很拗 com/bmaupin/go-epub）库和calibre （https://calibre-ebook.com/）软件的作者。 这些软件用于构建g101.org网站和 《Go语言101》电子书。 感谢Adam Chalkley对电子书制作过程提出的改进建议。 特别感谢Renee French（http://reneefrench.blogspot.com/）和Rob Pike。 本书 电子版和纸质版封面中的生动的图片来源于Rob

2023‑03‑30 序 两年前，我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解，受到了很多小伙伴的喜爱与支持。在此期间，我也回复 了许多读者的评论问题，遇到最多的问题是“如何入门学习算法”。我渐渐也对这个问题好奇了起来。 两眼一抹黑地刷题应该是最受欢迎的方式，简单粗暴且有效。然而，刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力强 的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在受挫中步步退缩。通读教 种“趋势性 分析”； 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端。一是独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。二是可以体现 不同数据量下的算法效率，尤其是可以反映大数据量下的算法性能。 如果感觉对复杂度分析的概念一知半解，无需担心，后续章节会展开介绍。 2.1.3. 复杂度分析重要性 复杂度分析给出一把评价算法效率的“标尺”，告诉我们执行某个算法需要多少时间和空间资源，也让我们可 以开展不同算法之间的效率对比。 度相对较高。从这个角度出发，其并不适合作为第一 章内容。但是，当我们讨论某个数据结构或者算法的特点时，难以避免需要分析它的运行速度和空间使用情 况。因此，在展开学习数据结构与算法之前，建议读者先对复杂度建立起初步的了解，并且能够完成简单案例 的复杂度分析。 2.2. 时间复杂度 2.2.1. 统计算法运行时间 运行时间能够直观且准确地体现出算法的效率水平。如果我们想要 准确预估一段代码的运行时间，该如何做