使用 blackhole 技术或全局变量存储结果，确保被测代码产生副作用，防止编译器优化干扰基准测试准确性。
在Go语言的性能测试中，编译器或运行时的优化可能会干扰真实性能数据的获取。例如，某些计算可能被提前消除，或者函数调用被内联甚至完全移除，导致测量结果偏低或失去意义。要获得准确的基准数据，必须确保被测代码确实被执行且不被优化掉。
使用 testing.Benchmark 正确编写基准函数
Go 的 testing 包提供了基准测试机制，通过 go test -bench=. 执行。关键在于使用 b.N 来控制循环次数，并保证每次迭代都执行实际工作。
错误示例：
func BenchmarkAdd(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
result := 1 + 2
_ = result
}
}
上述代码中的 result 可能被编译器优化掉，因为它未被外部使用。
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通过 runtime/trace 和编译选项观察优化行为
可以启用逃逸分析和内联信息来检查代码是否被意外优化：
- go build -gcflags="-m" 显示内联决策
- go build -gcflags="-m -m" 显示更详细的优化信息
若发现关键函数被内联或变量被消除，应调整代码结构避免误判。
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使用 blackhole 技术防止结果被优化
将计算结果赋值给 testing.B 的成员变量或使用 blackhole 变量可阻止编译器删除无副作用的操作。
推荐写法：
var result int
func BenchmarkAdd(b *testing.B) {
var r int
for i := 0; i < b.N; i++ {
r = add(1, 2)
}
result = r // 防止整个循环被优化
}
func add(a, b int) int {
return a + b
}
或将结果写入 b.ReportMetric 或全局变量，确保副作用存在。
避免微操作测试中的常见陷阱
对极小函数（如 getter、简单计算）做基准测试时，容易受内联和 CPU 流水线影响。建议：
- 测试逻辑尽量贴近真实使用场景
- 增加输入规模以减少噪声影响
- 多次运行取稳定值，使用 -count 参数重复测试
- 关注 ns/op 和内存分配指标（alloc/op）
基本上就这些。只要确保被测代码产生可观测副作用，就能有效规避编译器优化带来的测量偏差。
