一个 Benchmark 比较分析工具
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在 Go 中，通过撰写 Benchmark 函数可以很方便地对某个功能点进行性能检测。对于重要的函数，我们可以在 CI/CD 中添加相应的测试流程，当函数性能发生变化时能够及时感知。那问题来了，如何检测函数的性能变化？
换个说法，你编写了某功能函数但发现它运行很慢，需要对该函数进行优化，当你在谷歌搜索找到更好的实现方式，通过 Benchmark 函数发现它的确变快了。但你说不清楚具体变快了多少，你想知道函数优化前后的性能对比，提高多少百分点，可信度高吗？
针对以上的需求场景，有一个工具可以帮助到你，它就是 benchstat。
Benchmark 示例
我们先回顾一下基准测试。为了方便理解，这里以计算经典的计算斐波那契数列值为例。
func FibSolution(n int) int {
if n < 2 {
return n
}
return FibSolution(n-1) + FibSolution(n-2)
}
上述代码是递归式实现，很明显，当 n 越来越大时，该函数的运行会变得非常耗时。以 n 为 20 为例，Benchmark 函数如下
func BenchmarkFib20(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
FibSolution(20)
}
}
命令行执行go test -bench=BenchmarkFib20得到性能结果
BenchmarkFib20-8 39452 30229 ns/op
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
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
}
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
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")
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
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)
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。
总结
benchstat 是一个基准测试统计工具，当我们做一些优化工作时，可以利用它减轻人工分析数据成本。
如果你的项目在 CI/CD 流程中有部署自动化测试，那不妨将该工具加入进来。在对函数有改动且加剧了性能损耗时，它或许能帮助你提前发现问题。
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