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与普通测试的区别
举例说明
指令与结果解读
性能比较
并行测试
与普通测试的区别
函数参数类型为*testing.B
测试函数名称必须以Benchmark 开头
执行基准测试时，需要添加-bench参数
运行所有基准测试函数
go test –bench=.*举例说明
编写一个对于for循环的基准测试
func NewStringSlice(n int) []string {rand.Seed(time.Now().UnixNano())arr := make([]string, 0, n)for i := 0; i < n; i++ {arr = append(arr, strconv.Itoa(rand.Int()))}return arr
}func BenchmarkStringSlice100(b *testing.B) {for i := 0; i < b.N; i++ {NewStringSlice(100)}
}func BenchmarkStringSlice1000(b *testing.B) {for i := 0; i < b.N; i++ {NewStringSlice(1000)}
}func BenchmarkStringSlice8000(b *testing.B) {for i := 0; i < b.N; i++ {NewStringSlice(8000)}
}func BenchmarkStringSlice9000(b *testing.B) {for i := 0; i < b.N; i++ {NewStringSlice(9000)}
}func BenchmarkStringSlice10000(b *testing.B) {for i := 0; i < b.N; i++ {NewStringSlice(10000)}
}运行所有BenchmarkStringSlice开头的基准测试函数：
go test -bench=^BenchmarkStringSlice -benchtime=5s .\testt\ -benchmem结果如下：
BenchmarkStringSlice100-16 512133 12192 ns/op 4191 B/op 101 allocs/op
BenchmarkStringSlice1000-16 116264 49866 ns/op 40375 B/op 1001 allocs/op
BenchmarkStringSlice8000-16 17469 341199 ns/op 323003 B/op 8001 allocs/op
BenchmarkStringSlice9000-16 15597 383283 ns/op 363379 B/op 9001 allocs/op
BenchmarkStringSlice10000-16 14016 425329 ns/op 403754 B/op 10001 allocs/op
PASS
ok awesomeProject/testt 43.135s指令与结果解读
BenchmarkStringSlice100-16结尾的数字16表示GOMAXPROCS的值
-bench=^BenchmarkStringSlice表示所执行的基准测试范围包括以IntSlice结尾的基准测试函数，如果是-bench=abc$则表示所有以abc结尾的基准测试函数
-benchtime=5s表示性能测试运行的时间，默认是1s（1秒是最小值），有时候为了产生更准确的结果，可以增加-benchtime参数，用来指定最小基准时间。
后面的.\testt\表示执行的是testt目录下的测试文件。
-benchmem参数可用来获取执行性能测试时的内存分配数据
【结果】
512133表示发生的调用次数
12192 ns/op表示512133次调用消耗的平均时间为12192纳秒
4191 B/op表示每次操作内存分配了4191字节
101 allocs/op表示每次操作进行的内存分配次数，为101次。
性能比较
当算法不同时，我们仅需要以不同的输入来比较不同算法的性能差异，举个例子平时常见的比较有两种：
1、同一个函数，将不同的入参输入，比较不同参数的效果
2、不同的函数，将相同的入参输入，比较各自的效果
显然，做性能比较就是后者，而前者是对一个函数在不同条件下的性能测试。
作者编写了如下三种斐波那契数列的算法实现：
Fibonacci1
func Fibonacci1(num int) int {if num < 1 {return 0}if num == 1 || num == 2 {return 1}return Fibonacci1(num-1) + Fibonacci1(num-2)
}Fibonacci2
func Fibonacci2(num int) int {if num < 1 {return 0}backMap := make(map[int]int)return fib(backMap, num)
}func fib(backMap map[int]int, num int) int {if num == 1 || num == 2 {return 1}if backMap[num] != 0 {return backMap[num]}backMap[num] = fib(backMap, num-1) + fib(backMap, num-2)return backMap[num]
}Fibonacci3
func Fibonacci3(num int) int {if num < 1 {return 0}if num == 1 || num == 2 {return 1}left, right, res := 1, 1, 0for i := 3; i <= num; i++ {res = left + rightleft, right = right, res}return res
}如上都需要一个数值参数，获得一个数值，我们要做的就是计算在相同的入参情况下，三种算法的各自表现。
编写三种算法的基准测试基础函数
func benchmarkFib1(b *testing.B, num int) {for i := 0; i < b.N; i++ {Fibonacci1(num)}
}func benchmarkFib2(b *testing.B, num int) {for i := 0; i < b.N; i++ {Fibonacci2(num)}
}func benchmarkFib3(b *testing.B, num int) {for i := 0; i < b.N; i++ {Fibonacci3(num)}
}另外编写外层调用，以入参为10举例：
func BenchmarkFib10_1(b *testing.B) { benchmarkFib1(b, 10) }
func BenchmarkFib10_2(b *testing.B) { benchmarkFib2(b, 10) }
func BenchmarkFib10_3(b *testing.B) { benchmarkFib3(b, 10) }想比较什么值，传不同的值即可。
第一波，验证下入参都为10时的各自效果：
go test -bench=^BenchmarkFib10 -benchtime=10s .\testt\ -benchmemBenchmarkFib10_1-16 94737864 129.1 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkFib10_2-16 75052676 163.5 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkFib10_3-16 1000000000 1.272 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
PASS
ok awesomeProject/testt 26.942s就结果而言，算法3明显更优，能支持的执行次数更大，每次调用时间更短，百倍数量级差异。
接着，验证下入参都为50时的各自效果。由于传入数值越大消耗时间就越长，因此为得到更准确的结果，我们将-benchtime调大：
go test -bench=^BenchmarkFib50 -benchtime=50s .\testt\ -benchmemBenchmarkFib50_1-16 1 70255751500 ns/op 2360 B/op 8 allocs/op
BenchmarkFib50_2-16 18577252 9417 ns/op 2401 B/op 9 allocs/op
BenchmarkFib50_3-16 706275607 81.14 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
PASS
ok awesomeProject/testt 369.285s当入参为50，在相同的时间内（50秒），算法1只被调用了1次，而算法2则是其千万级的数量级优化，算法3更甚。
如果你对第二列被调用了多少次不敏感，或者没什么概念的话，可以这么理解：
执行入参为50的斐波那契数列，在给定的相同时间内，算法1只能执行1次，换句话说它没有机会再执行第二次了；
算法2在相同条件下却可以执行18577252次，消耗160秒；算法3干相同的活在相同条件下可以干706275607次，一共只花了70秒。
并行测试
即以并行的方式执行给定的基准测试。
b.RunParallel 会创建出多个goroutine，并将b.N分配给这些goroutine执行，其中goroutine数量的默认值为GOMAXPROCS。
如果想要增加非CPU受限（non-CPU-bound）基准测试的并行性， 那么可以在RunParallel之前调用 SetParallelism 。举例如下：
func BenchmarkFibParallel10_1(b *testing.B) {b.SetParallelism(2)b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {for pb.Next() {Fibonacci1(10)}})
}执行：
go test -bench=^BenchmarkFibParallel10 -benchtime=10s .\testt\ -benchmem -cpu=1BenchmarkFibParallel10_1 74194387 310.1 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkFibParallel10_2 71352631 165.9 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkFibParallel10_3 1000000000 1.203 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
PASS
ok awesomeProject/testt 37.271s
