ベンチマーク比較分析ツール-Golang-php.cn

ベンチマーク比較分析ツール

リリース： 2023-07-21 13:11:05

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#Go では、ベンチマーク関数を作成することで、特定の関数ポイントのパフォーマンステストを簡単に実行できます。重要な機能については、CI/CD に対応するテストプロセスを追加して、機能のパフォーマンスの変化をタイムリーに検出できるようにします。そこで問題となるのは、関数のパフォーマンスの変化をどのように検出するかということです。

つまり、特定の関数を作成しましたが、その実行が非常に遅いことがわかり、関数を最適化する必要があります。Google で検索すると、実装方法は、ベンチマーク機能を使用して、実際に高速であることを確認することです。しかし、どのくらい速くなったのかは分からず、機能の最適化前後でのパフォーマンスの比較、何パーセント向上したか、信頼性は高いのか知りたいですよね。

上記の需要シナリオに役立つツールがあります。それが Benchstat です。

ベンチマークの例

まずベンチマークを確認してみましょう。理解を容易にするために、ここでは例としてフィボナッチ数列値の古典的な計算を取り上げます。

func FibSolution(n int) int {
 if n < 2 {
  return n
 }

 return FibSolution(n-1) + FibSolution(n-2)
}

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上記のコードは再帰的な実装ですが、n がどんどん大きくなると、この関数の演算に非常に時間がかかることは明らかです。 n を 20 とすると、ベンチマーク関数は次のようになります。

func BenchmarkFib20(b *testing.B) {
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  FibSolution(20)
 }
}

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コマンドラインの実行go test -bench=BenchmarkFib20 パフォーマンス結果を取得する #

BenchmarkFib20-8           39452             30229 ns/op

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其中，-8 代表的是 8 cpu，函数运行次数为 39452，每次函数的平均花费时间为 30229ns。如果我们想得到多次样本数据，可以指定 go test 的 -count=N 参数。例如想得到 5 次样本数据，则执行go test -bench=BenchmarkFib20 -count=5

BenchmarkFib20-8           39325             30297 ns/op
BenchmarkFib20-8           39216             30349 ns/op
BenchmarkFib20-8           39901             30251 ns/op
BenchmarkFib20-8           39336             30455 ns/op
BenchmarkFib20-8           39423             30894 ns/op

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计算斐波那契数列值的迭代式实现如下

func FibSolution(n int) int {
 if n < 2 {
  return n
 }
 p, q, r := 0, 0, 1
 for i := 2; i <= n; i++ {
  p = q
  q = r
  r = p + q
 }
 return r
}

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对比这两种函数的性能差异，最朴素的方式就是分别对这两个函数进行基准测试，然后通过手工分析这些基准测试结果，但是这并不直观。

benchstat

benchstat 是 Go 官方推荐的一款命令行工具，它用于计算和比较基准测试的相关统计数据。

我们可以通过以下命令进行安装

go install golang.org/x/perf/cmd/benchstat@latest

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执行 -h 参数可以看到该工具的使用描述

~ $ benchstat -h
usage: benchstat [options] old.txt [new.txt] [more.txt ...]
options:
  -alpha α
     consider change significant if p < α (default 0.05)
  -csv
     print results in CSV form
  -delta-test test
     significance test to apply to delta: utest, ttest, or none (default "utest")
  -geomean
     print the geometric mean of each file
  -html
     print results as an HTML table
  -norange
     suppress range columns (CSV only)
  -sort order
     sort by order: [-]delta, [-]name, none (default "none")
  -split labels
     split benchmarks by labels (default "pkg,goos,goarch")

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我们想比较 FibSolution(n) 从 15 到 20，两种实现方式的性能基准测试。

$ go test -bench=. -count=5 | tee old.txt
$ go test -bench=. -count=5 | tee new.txt

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注意，这两条命令执行时，分别对应 FibSolution 函数采用递归式和迭代式实现逻辑。

此时，我们可以对这两个函数实现逻辑进行性能对比

 $ benchstat old.txt new.txt 
name     old time/op  new time/op  delta
Fib15-8  2.67µs ± 2%  0.01µs ± 5%  -99.81%  (p=0.008 n=5+5)
Fib16-8  4.20µs ± 1%  0.01µs ± 2%  -99.87%  (p=0.008 n=5+5)
Fib17-8  6.81µs ± 0%  0.01µs ± 2%  -99.92%  (p=0.008 n=5+5)
Fib18-8  11.1µs ± 1%   0.0µs ± 1%  -99.95%  (p=0.008 n=5+5)
Fib19-8  18.0µs ± 2%   0.0µs ± 4%  -99.97%  (p=0.008 n=5+5)
Fib20-8  29.2µs ± 1%   0.0µs ± 3%  -99.98%  (p=0.008 n=5+5)

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可以看到，递归式实现的函数，他的执行时间随着 n 值变大增加非常明显。迭代式实现方式，相较于递归式，它的平均时间开销降低了 99 % 以上，优化效果非常明显。

另外，p=0.008 表示结果的可信程度，p 值越大表明可信度越低。一般以 0.05 作为临界值，超过该值，则结果不可信。n=5+5 表示分别使用的有效样本数量。