使用b.RunParallel可测试多协程下程序性能，如原子操作计数器示例所示，通过pb.Next()控制并发迭代，结合-parallel调整并发度，输出ns/op衡量吞吐表现。
在Go语言中进行并发基准测试，主要是通过标准库testing包提供的功能来实现。与普通基准测试不同，并发测试关注的是多协程环境下程序的性能表现，比如吞吐量、响应时间、资源竞争等。下面介绍如何编写和运行并发基准测试，并给出实用建议。
使用 b.RunParallel 进行并发基准测试
Go 的 *testing.B 类型提供了 RunParallel 方法，专用于模拟高并发场景。它会启动多个 goroutine 并行执行测试逻辑，适合测试并发安全的数据结构、缓存、数据库连接池等。
示例：测试一个并发安全的计数器
func BenchmarkAtomicCounter(b *testing.B) {
var counter int64
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
atomic.AddInt64(&counter, 1)
}
})
fmt.Println("Final counter:", counter) // 可选：验证结果
}
说明：
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-
b.RunParallel自动创建多个 goroutine（默认 GOMAXPROCS 个） -
pb.Next()控制迭代，直到达到总运行次数 - 每个 goroutine 独立运行闭包中的代码
控制并发度与合理设计测试逻辑
默认情况下，RunParallel 使用当前系统的 CPU 核心数作为并发数。可通过设置环境变量 GOMAXPROCS 或使用 runtime.GOMAXPROCS 调整。如需更细粒度控制，可结合 sync.WaitGroup 手动管理并发，但一般推荐使用 RunParallel。
编写并发基准测试时注意：
- 确保被测代码是线程安全的，避免数据竞争
- 避免在并发循环中频繁打印日志，会影响性能测量
- 初始化工作放在
b.ResetTimer()前完成，防止干扰结果 - 使用
b.SetParallelism(n)可手动设置并发倍数（如-parallel 4）
运行与分析结果
使用 go test 命令运行基准测试：
go test -bench=BenchmarkAtomicCounter -count=5
输出示例：
BenchmarkAtomicCounter-8 10000000 200 ns/op
其中 200 ns/op 表示每次操作平均耗时 200 纳秒，这个值是在多协程竞争下测得的，反映真实并发性能。
还可结合 -cpuprofile 生成性能分析文件：
go test -bench=BenchmarkAtomicCounter -cpuprofile=cpu.prof
之后用 go tool pprof 分析热点函数。
常见应用场景与建议
并发基准测试常用于以下场景：
- 并发 map（
sync.Mapvsmap+Mutex） - 数据库连接池或对象池的获取/归还性能
- HTTP 服务的并发处理能力模拟
- 锁竞争严重场景下的性能对比
建议：
- 多次运行取平均值，使用
-count参数 - 对比不同实现方案时保持测试条件一致
- 关注每操作耗时（ns/op）和内存分配（allocs/op）
- 结合竞态检测
-race运行，确保没有 data race
基本上就这些。Go 的并发基准测试机制简洁有效，关键是设计合理的测试逻辑，真实反映系统在并发压力下的行为。正确使用 RunParallel，能帮你发现性能瓶颈和并发问题。不复杂但容易忽略细节。
