衡量 Golang 函数性能时的常见指标是什么？

衡量 golang 函数性能的主要指标有：执行时间（衡量函数运行所需时间）、内存分配（衡量函数分配的内存数量）、cpu 使用率（衡量函数使用的 cpu 时间数量）和 goroutine 数量（衡量函数创建的 goroutine 数量）。

衡量 Golang 函数性能时的常见指标

在 Golang 中衡量函数性能时，有几个常见的指标需要考虑：

1. 执行时间

这是衡量函数运行所需时间的指标。可以使用以下代码获取执行时间：

import "time"

func Sum(a, b int) int {
    start := time.Now()
    result := a + b
    elapsed := time.Since(start)
    fmt.Println("Execution time:", elapsed)
    return result
}

2. 内存分配

这是衡量函数在执行期间分配的内存数量的指标。可以使用以下代码获取内存分配：

import "runtime"

func Sum(a, b int) int {
    memBefore := runtime.MemStats.TotalAlloc
    result := a + b
    memAfter := runtime.MemStats.TotalAlloc
    memAllocated := memAfter - memBefore
    fmt.Println("Memory allocated:", memAllocated)
    return result
}

3. CPU 使用率

这是衡量函数在执行期间使用的 CPU 时间数量的指标。可以使用以下代码获取 CPU 使用率：

import (
    "runtime"
    "time"
)

func Sum(a, b int) int {
    cpuBefore := runtime.NumCPU()
    start := time.Now()
    result := a + b
    elapsed := time.Since(start)
    cpuAfter := runtime.NumCPU()
    cpuUsed := cpuAfter - cpuBefore
    fmt.Println("CPU used:", cpuUsed)
    return result
}

4. Goroutine 数量

这是衡量函数在执行期间创建的 goroutine 数量的指标。可以使用以下代码获取 goroutine 数量：

import "runtime"

func Sum(a, b int) int {
    goCountBefore := runtime.NumGoroutine()
    result := a + b
    goCountAfter := runtime.NumGoroutine()
    goroutinesCreated := goCountAfter - goCountBefore
    fmt.Println("Goroutines created:", goroutinesCreated)
    return result
}

实战案例：

以下是一个基准测试代码的示例，它使用这些指标来比较两个不同实现的加法函数的性能：

package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
    "strconv"
    "testing"
    "time"
)

func Sum1(a, b int) int {
    return a + b
}

func Sum2(a, b int) int {
    c := strconv.Itoa(a) + strconv.Itoa(b)
    i, err := strconv.Atoi(c)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    return i
}

func main() {
    numRuns := 10000000

    start := time.Now()
    for i := 0; i < numRuns; i++ {
        Sum1(i, i)
    }
    elapsed1 := time.Since(start)

    start = time.Now()
    for i := 0; i < numRuns; i++ {
        Sum2(i, i)
    }
    elapsed2 := time.Since(start)

    fmt.Println("Execution time Sum1:", elapsed1)
    fmt.Println("Execution time Sum2:", elapsed2)

    {
        var m1, m2 runtime.MemStats
        runtime.ReadMemStats(&m1)
        for i := 0; i < numRuns; i++ {
            Sum1(i, i)
        }
        runtime.ReadMemStats(&m2)
        memAllocated1 := m2.TotalAlloc - m1.TotalAlloc

        runtime.ReadMemStats(&m1)
        for i := 0; i < numRuns; i++ {
            Sum2(i, i)
        }
        runtime.ReadMemStats(&m2)
        memAllocated2 := m2.TotalAlloc - m1.TotalAlloc

        fmt.Println("Memory allocated Sum1:", memAllocated1)
        fmt.Println("Memory allocated Sum2:", memAllocated2)
    }

    {
        cpusBefore1 := runtime.NumCPU()
        start = time.Now()
        for i := 0; i < numRuns; i++ {
            Sum1(i, i)
        }
        elapsed1 = time.Since(start)
        cpusAfter1 := runtime.NumCPU()

        cpusBefore2 := runtime.NumCPU()
        start = time.Now()
        for i := 0; i < numRuns; i++ {
            Sum2(i, i)
        }
        elapsed2 = time.Since(start)
        cpusAfter2 := runtime.NumCPU()

        cpuUsed1 := cpusAfter1 - cpusBefore1
        cpuUsed2 := cpusAfter2 - cpusBefore2
        fmt.Println("CPU used Sum1:", cpuUsed1)
        fmt.Println("CPU used Sum2:", cpuUsed2)
    }

    {
        goCountBefore1 := runtime.NumGoroutine()
        for i := 0; i < numRuns; i++ {
            Sum1(i, i)
        }
        goCountAfter1 := runtime.NumGoroutine()

        goCountBefore2 := runtime.NumGoroutine()
        for i := 0; i < numRuns; i++ {
            Sum2(i, i)
        }
        goCountAfter2 := runtime.NumGoroutine()

        goroutinesCreated1 := goCountAfter1 - goCountBefore1
        goroutinesCreated2 := goCountAfter2 - goCountBefore2
        fmt.Println("Goroutines created Sum1:", goroutinesCreated1)
        fmt.Println("Goroutines created Sum2:", goroutinesCreated2)
    }
}

以上代码演示了如何使用这些指标来比较不同函数实现的性能。

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