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。
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:
b.ResetTimer() 前完成,防止干扰结果b.SetParallelism(n) 可手动设置并发倍数(如 -parallel 4)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。
并发基准测试常用于以下场景:
sync.Map vs map+Mutex)建议:
-count 参数-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。
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