Go 语言 benchmark 需用 b.RunParallel 实现真实并发测试,它将总迭代数 b.N 分摊给多个 goroutine,并通过 pb.Next() 并发安全地控制循环。

Go 语言自带的 testing 包支持并发基准测试(benchmark),但要真实反映并发程序的性能,不能只靠 go test -bench 默认的串行跑法。关键在于:用 b.RunParallel 模拟多 goroutine 并发调用,同时注意控制变量、避免共享资源干扰、合理设置 b.N 和 worker 数量。
b.RunParallel 是 Go 测试框架中专为并发 benchmark 设计的方法。它会启动多个 goroutine,并把总迭代次数 b.N 自动分摊给它们——不是每个 goroutine 执行 b.N 次,而是所有 goroutine 合计执行 b.N 次。
示例:
func BenchmarkConcurrentMap(b *testing.B) {
m := sync.Map{}
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
m.Store("key", "value")
m.Load("key")
}
})
}注意:pb.Next() 是并发安全的迭代控制,必须用它来驱动循环,不能写 for i := 0; i —— 那样会导致重复计数或竞争。
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如果被测函数操作全局变量、单例对象或复用的结构体(如共用一个 sync.Pool 或 http.Client),不同 goroutine 会争抢同一资源,测出来的其实是锁/竞争开销,而非真实业务吞吐能力。
建议做法:
b.RunParallel 外部初始化“无状态”或“线程安全”的被测对象(如 sync.Map、atomic.Value);b.RunParallel 内部按需创建,或使用 sync.Pool 管理;go test -bench 默认不指定并发数,RunParallel 会使用 GOMAXPROCS 值(通常等于 CPU 核心数)。你可以通过 -cpu 参数调整,例如:
go test -bench=BenchmarkConcurrentMap -cpu=1,2,4,8
这会分别以 1、2、4、8 个逻辑处理器运行 benchmark,帮助你观察扩展性。同时注意:
b.N 足够大(默认自动调整),让每次运行至少持续 1 秒,否则结果抖动大;-benchmem 查看内存分配,高并发下频繁 alloc 可能成为瓶颈;-count=5 多次运行取中位数,减少系统噪声影响。单独跑并发 benchmark 不够直观。建议同时写一个对应串行版本,比如:
func BenchmarkSerialMap(b *testing.B) {
m := make(map[string]string)
for i := 0; i < b.N; i++ {
m["key"] = "value"
_ = m["key"]
}
}再配合 sync.Map 的并发版,就能横向对比:在什么数据规模、什么并发度下,并发结构真正带来收益?有没有因锁/原子操作反而变慢的情况?这是优化决策的关键依据。
基本上就这些。Go 的并发 benchmark 不复杂但容易忽略细节——重点不是“能不能跑”,而是“测得准不准”。控制好状态、用对 RunParallel、多维度对比,才能让 benchmark 成为调优的可靠指南针。
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