Go语言中通过Benchmark函数对比算法性能，使用go test -bench=.运行测试，根据ns/op等指标判断优劣，结合-benchmem和-cpu等参数优化测试精度与内存分析。
在Go语言中，使用Benchmark可以准确测量不同算法的性能表现。通过go test工具中的基准测试功能，你可以比较函数执行的时间、内存分配情况等关键指标，从而选择更高效的实现方式。
编写基准测试函数
基准测试函数放在以_test.go结尾的文件中，函数名以Benchmark开头，并接收*testing.B类型的参数。测试运行器会自动执行这些函数。
例如，对比两种计算斐波那契数列的方法：
func BenchmarkFibRecursive(b *testing.B) {for i := 0; i fibRecursive(20)
}
}
func BenchmarkFibIterative(b *testing.B) {
for i := 0; i fibIterative(20)
}
}
其中b.N由测试框架动态调整，确保测试运行足够长的时间以获得稳定数据。
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运行测试并查看结果
在项目目录下执行命令：
go test -bench=.输出类似：
BenchmarkFibRecursive-8 10000 105425 ns/opBenchmarkFibIterative-8 500000 3250 ns/op
每行末尾的ns/op表示每次操作花费的纳秒数，数值越小性能越好。这里的迭代版本明显快于递归版本。
若想包含内存分配信息，添加-benchmem参数：
输出会增加B/op（每操作字节数）和allocs/op（每操作内存分配次数），帮助评估内存开销。
控制测试行为
可以通过参数限制测试时间和目标CPU核心数：
- -benchtime=5s：延长单个测试运行时间，提高精度
- -cpu=1,2,4：指定不同GOMAXPROCS值测试并发性能
- -bench=FibIterative：只运行匹配名称的基准测试
对于需要预热或初始化的场景，可在循环前执行准备逻辑：
func BenchmarkWithSetup(b *testing.B) {data := make([]int, 1000)
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
for i := range data {
data[i] = rand.Intn(1000)
}
b.ResetTimer() // 重置计时器，排除初始化耗时
for i := 0; i sort.Ints(data)
}
}
横向比较多个实现
将相似功能的不同算法写成多个BenchmarkXxx函数，统一输入规模下运行测试，直接对比ns/op数值即可判断优劣。建议：
- 保持测试数据一致
- 避免在测试中引入外部变量（如网络、磁盘）
- 多次运行观察稳定性
- 结合pprof分析热点（
go test -bench=. -cpuprofile cpu.prof）
基本上就这些。用好benchmark能帮你做出更明智的性能决策。
