衡量 Golang 函数性能时的常见指标是什么?
衡量 golang 函数性能的主要指标有:执行时间(衡量函数运行所需时间)、内存分配(衡量函数分配的内存数量)、cpu 使用率(衡量函数使用的 cpu 时间数量)和 goroutine 数量(衡量函数创建的 goroutine 数量)。
衡量 Golang 函数性能时的常见指标
在 Golang 中衡量函数性能时,有几个常见的指标需要考虑:
1. 执行时间
这是衡量函数运行所需时间的指标。可以使用以下代码获取执行时间:
import "time" func Sum(a, b int) int { start := time.Now() result := a + b elapsed := time.Since(start) fmt.Println("Execution time:", elapsed) return result }
2. 内存分配
这是衡量函数在执行期间分配的内存数量的指标。可以使用以下代码获取内存分配:
import "runtime" func Sum(a, b int) int { memBefore := runtime.MemStats.TotalAlloc result := a + b memAfter := runtime.MemStats.TotalAlloc memAllocated := memAfter - memBefore fmt.Println("Memory allocated:", memAllocated) return result }
3. CPU 使用率
这是衡量函数在执行期间使用的 CPU 时间数量的指标。可以使用以下代码获取 CPU 使用率:
import ( "runtime" "time" ) func Sum(a, b int) int { cpuBefore := runtime.NumCPU() start := time.Now() result := a + b elapsed := time.Since(start) cpuAfter := runtime.NumCPU() cpuUsed := cpuAfter - cpuBefore fmt.Println("CPU used:", cpuUsed) return result }
4. Goroutine 数量
这是衡量函数在执行期间创建的 goroutine 数量的指标。可以使用以下代码获取 goroutine 数量:
import "runtime" func Sum(a, b int) int { goCountBefore := runtime.NumGoroutine() result := a + b goCountAfter := runtime.NumGoroutine() goroutinesCreated := goCountAfter - goCountBefore fmt.Println("Goroutines created:", goroutinesCreated) return result }
实战案例:
以下是一个基准测试代码的示例,它使用这些指标来比较两个不同实现的加法函数的性能:
package main import ( "fmt" "runtime" "strconv" "testing" "time" ) func Sum1(a, b int) int { return a + b } func Sum2(a, b int) int { c := strconv.Itoa(a) + strconv.Itoa(b) i, err := strconv.Atoi(c) if err != nil { panic(err) } return i } func main() { numRuns := 10000000 start := time.Now() for i := 0; i < numRuns; i++ { Sum1(i, i) } elapsed1 := time.Since(start) start = time.Now() for i := 0; i < numRuns; i++ { Sum2(i, i) } elapsed2 := time.Since(start) fmt.Println("Execution time Sum1:", elapsed1) fmt.Println("Execution time Sum2:", elapsed2) { var m1, m2 runtime.MemStats runtime.ReadMemStats(&m1) for i := 0; i < numRuns; i++ { Sum1(i, i) } runtime.ReadMemStats(&m2) memAllocated1 := m2.TotalAlloc - m1.TotalAlloc runtime.ReadMemStats(&m1) for i := 0; i < numRuns; i++ { Sum2(i, i) } runtime.ReadMemStats(&m2) memAllocated2 := m2.TotalAlloc - m1.TotalAlloc fmt.Println("Memory allocated Sum1:", memAllocated1) fmt.Println("Memory allocated Sum2:", memAllocated2) } { cpusBefore1 := runtime.NumCPU() start = time.Now() for i := 0; i < numRuns; i++ { Sum1(i, i) } elapsed1 = time.Since(start) cpusAfter1 := runtime.NumCPU() cpusBefore2 := runtime.NumCPU() start = time.Now() for i := 0; i < numRuns; i++ { Sum2(i, i) } elapsed2 = time.Since(start) cpusAfter2 := runtime.NumCPU() cpuUsed1 := cpusAfter1 - cpusBefore1 cpuUsed2 := cpusAfter2 - cpusBefore2 fmt.Println("CPU used Sum1:", cpuUsed1) fmt.Println("CPU used Sum2:", cpuUsed2) } { goCountBefore1 := runtime.NumGoroutine() for i := 0; i < numRuns; i++ { Sum1(i, i) } goCountAfter1 := runtime.NumGoroutine() goCountBefore2 := runtime.NumGoroutine() for i := 0; i < numRuns; i++ { Sum2(i, i) } goCountAfter2 := runtime.NumGoroutine() goroutinesCreated1 := goCountAfter1 - goCountBefore1 goroutinesCreated2 := goCountAfter2 - goCountBefore2 fmt.Println("Goroutines created Sum1:", goroutinesCreated1) fmt.Println("Goroutines created Sum2:", goroutinesCreated2) } }
以上代码演示了如何使用这些指标来比较不同函数实现的性能。
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