本文介紹golang 如何做基準效能測試。
編寫完**除了跑必要的單元測試外，還需要考慮**跑起來的效能如何。效能的衡量其實就是程式執行時候程序的記憶體分配，cpu消耗情況。
golang 語言在提供了功能測試的基礎上，提供了豐富的效能測試功能。
首先，從乙個例子來講起。 隨便寫乙個簡單的快速排序，然後和系統自帶的排序做乙個效能比較。
如下為簡版快排的**：
package benchmark
import "sort"
func qsort(data int)
func myqsort(data int, s, e int)
t := data[s]
i, j := s, e
for i < j
for ; i < j && data[i] < t; i++
if i < j
data[i], data[j] = data[j], data[i]
i++j--
} data[i] = t
myqsort(data, s, i-1)
myqsort(data, i+1, e)
}
package benchmark
import "testing"
import "math/rand"
import "time"
import "sort"
var ints int
// 長度為 1w 的資料使用系統自帶排序
func benchmarksort10k(t *testing.b)
}// 長度為 100 的資料使用系統自帶排序
func benchmarksort100(t *testing.b)
}// 長度為 1w 的資料使用上述**排序
func benchmarkqsort10k(t *testing.b)
}// 長度為 100 的資料使用上述**排序
func benchmarkqsort100(t *testing.b)
}// 資料初始化，為了保證每次資料都是一致的。
func testmain(m *testing.m)
m.run()
}
# go test -cover -count 3 -benchmem -bench=.基準測試，預設將每個方法執行1s中，然後展示執行的次數，每一次執行的耗時, 上述還展示了記憶體每次分配的大小，以及每次benchmark分配的次數。上述的命令列指定了執行次數為3次，顯示**覆蓋率和記憶體分配情況。
從基準測試的結果可以分析出：對於1w資料量的排序，自帶的排序比我的排序演算法要快20倍左右；100資料量的排序，手擼的排序略勝一籌。
從記憶體分析來講，系統自帶的會使用4b的資料，而我的演算法無記憶體分配。
引入golang 提供的testing包，寫需要的基準測試的方法（方法名必須以benchmark開頭, 引數必須為 *testing.b）。
若需要做一些資料初始化的工作，可以如上寫乙個testmain 方法，將資料初始化的工作在這裡完成。
除了這些，可以看*testing.b, *testing.m 的相關方法即可。
最後，只要執行官方提供的go test -bench=.命令,即可開始跑基準測試。 當然，還有其他選項可以滿足我們多樣的需求。
例如：其他引數可以通過go help testflag檢視
我這裡選取的是第乙個數作為中位數，資料越大越可能出現傾斜，排序慢的概率也大。
正常的排序包中，都會在對小於等於12 個數的陣列做排序時使用希爾排序，速度也有很大提公升。
除了簡單的做效能測試外，golang 還自帶了效能分析的工具，我們可以快速找出**中的記憶體分配、cpu消耗的核心區，幫助我們解決服務的效能問題。下篇文章將做詳細了解。redis 基準測試，效能測試
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