简介跟据前面章节，我们可以快速的写出一个性能测试并执行，最令我感到神奇的是b.N的值，虽然官方资料中说b.N会自动调整以保证可靠的计时，可还是想了解具体的实现机制。本节，我们先分析testing.B数
简介
跟据前面章节，我们可以快速的写出一个性能测试并执行，最令我感到神奇的是b.N的值，虽然官方资料中说b.N会自动调整以保证可靠的计时，可还是想了解具体的实现机制。
本节，我们先分析testing.B数据结构，再看几个典型的成员函数，以期从源码中寻找以下问题的答案：
- b.N是如何自动调整的？
- 内存统计是如何实现的？
- SetBytes()其使用场景是什么？
数据结构
源码包src/testing/benchmark.go:B定义了性能测试的数据结构，我们提取其比较重要的一些成员进行分析：
type B struct { common // 与testing.T共享的testing.common，负责记录日志、状态等 importPath string // import path of the package containing the benchmark context *benchContext N int // 目标代码执行次数，不需要用户了解具体值，会自动调整 previousN int // number of iterations in the previous run previousDuration time.Duration // total duration of the previous run benchFunc func(b *B) // 性能测试函数 benchTime time.Duration // 性能测试函数最少执行的时间，默认为1s，可以通过参数'-benchtime 10s'指定 bytes int64 // 每次迭代处理的字节数 missingBytes bool // one of the subbenchmarks does not have bytes set. timerOn bool // 是否已开始计时 showAllocResult bool result BenchmarkResult // 测试结果 parallelism int // RunParallel creates parallelism*GOMAXPROCS goroutines // The initial states of memStats.Mallocs and memStats.TotalAlloc. startAllocs uint64 // 计时开始时堆中分配的对象总数 startBytes uint64 // 计时开始时时堆中分配的字节总数 // The net total of this test after being run. netAllocs uint64 // 计时结束时，堆中增加的对象总数 netBytes uint64 // 计时结束时，堆中增加的字节总数}其主要成员如下：
- common： 与testing.T共享的testing.common，管理着日志、状态等；
- N：每个测试中用户代码执行次数
- benchFunc：测试函数
- benchTime：性能测试最少执行时间，默认为1s，可以通过能数-benchtime 2s指定
- bytes：每次迭代处理的字节数
- timerOn：计时启动标志，默认为false，启动计时为true
- startAllocs：测试启动时记录堆中分配的对象数
- startBytes：测试启动时记录堆中分配的字节数
- netAllocs：测试结束后记录堆中新增加的对象数，公式：结束时堆中分配的对象数-
- netBytes：测试对事后记录堆中新增加的字节数
关键函数
启动计时：B.StartTimer()
StartTimer()负责启动计时并初始化内存相关计数，测试执行时会自动调用，一般不需要用户启动。
func (b *B) StartTimer() { if !b.timerOn { runtime.ReadMemStats(&memStats) // 读取当前堆内存分配信息 b.startAllocs = memStats.Mallocs // 记录当前堆内存分配的对象数 b.startBytes = memStats.TotalAlloc // 记录当前堆内存分配的字节数 b.start = time.Now() // 记录测试启动时间 b.timerOn = true // 标记计时标志 }}StartTimer()负责启动计时，并记录当前内存分配情况，不管是否有“-benchmem”参数，内存都会被统计，参数只决定是否要在结果中输出。
停止计时：B.StopTimer()
StopTimer()负责停止计时，并累加相应的统计值。
func (b *B) StopTimer() { if b.timerOn { b.duration += time.Since(b.start) // 累加测试耗时 runtime.ReadMemStats(&memStats) // 读取当前堆内存分配信息 b.netAllocs += memStats.Mallocs - b.startAllocs // 累加堆内存分配的对象数 b.netBytes += memStats.TotalAlloc - b.startBytes // 累加堆内存分配的字节数 b.timerOn = false // 标记计时标志 }}需要注意的是，StopTimer()并不一定是测试结束，一个测试中有可能有多个统计阶段，所以其统计值是累加的。
重置计时：B.ResetTimer()
ResetTimer()用于重置计时器，相应的也会把其他统计值也重置。
func (b *B) ResetTimer() { if b.timerOn { runtime.ReadMemStats(&memStats) // 读取当前堆内存分配信息 b.startAllocs = memStats.Mallocs // 记录当前堆内存分配的对象数 b.startBytes = memStats.TotalAlloc // 记录当前堆内存分配的字节数 b.start = time.Now() // 记录测试启动时间 } b.duration = 0 // 清空耗时 b.netAllocs = 0 // 清空内存分配对象数 b.netBytes = 0 // 清空内存分配字节数}ResetTimer()比较常用，典型使用场景是一个测试中，初始化部分耗时较长，初始化后再开始计时。
设置处理字节数：B.SetBytes(n int64)
// SetBytes records the number of bytes processed in a single operation.// If this is called, the benchmark will report ns/op and MB/s.func (b *B) SetBytes(n int64) { b.bytes = n}这是一个比较含糊的函数，通过其函数说明很难明白其作用。
其实它是用来设置单次迭代处理的字节数，一旦设置了这个字节数，那么输出报告中将会呈现“xxx MB/s”的信息，用来表示待测函数处理字节的性能。待测函数每次处理多少字节数只有用户清楚，所以需要用户设置。
举个例子，待测函数每次执行处理1M数据，如果我们想看待测函数处理数据的性能，那么我们在测试中设置SetByte(1024 *1024)，假如待测函数需要执行1s的话，那么结果中将会出现 “1 MB/s”（约等于）的信息。示例代码如下所示：
func BenchmarkSetBytes(b *testing.B) { b.SetBytes(1024 * 1024) for i := 0; i < b.N; i++ { time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟待测函数 }}打印结果：
E:/OpenSource/GitHub/RainbowMango/GoExpertProgrammingSourceCode/GoExpert/src/gotest>go test -bench SetBytes benchmark_test.goBenchmarkSetBytes-4 1 1010392800 ns/op 1.04 MB/sPASSok command-line-arguments 1.412s可以看到测试执行了一次，花费时间约1S，数据处理能力约为1MB/s。
报告内存信息：
func (b *B) ReportAllocs() { b.showAllocResult = true}ReportAllocs() 用于设置是否打印内存统计信息，与命令行参数“-benchmem”一致，但本方法只作用于单个测试函数。
性能测试是如何启动的
性能测试要经过多次迭代，每次迭代可能会有不同的b.N值，每次迭代执行测试函数一次，跟据此次迭代的测试结果来分析要不要继续下一次迭代。
我们先看一下每次迭代时所用到的方法，runN():
func (b *B) runN(n int) { b.N = n // 指定B.N b.ResetTimer() // 清空统计数据 b.StartTimer() // 开始计时 b.benchFunc(b) // 执行测试 b.StopTimer() // 停止计时}该方法指定b.N的值，执行一次测试函数。
与T.Run()类似，B.Run()也用于启动一个子测试，实际上用户编写的任何一个测试都是使用Run()方法启动的，我们看下B.Run()的伪代码：
func (b *B) Run(name string, f func(b *B)) bool { sub := &B{ // 新建子测试数据结构 common: common{ signal: make(chan bool), name: name, parent: &b.common, }, benchFunc: f, } if sub.run1() { // 先执行一次子测试，如果子测试不出错且子测试没有子测试的话继续执行sub.run() sub.run() // run()里决定要执行多少次runN() } b.add(sub.result) // 累加统计结果到父测试中 return !sub.failed}所有的测试都是先使用run1()方法执行一次测试,run1()方法中实际上调用了runN(1)，执行一次后再决定要不要继续迭代。
测试结果实际上以最后一次迭代的数据为准，当然，最后一次迭代往往意味着b.N更大，测试准确性相对更高。
B.N是如何调整的？
B.launch()方法里最终决定B.N的值。我们看下伪代码：
func (b *B) launch() { // 此方法自动测算执行次数，但调用前必须调用run1以便自动计算次数 d := b.benchTime for n := 1; !b.failed && b.duration < d && n < 1e9; { // 最少执行b.benchTime（默认为1s）时间，最多执行1e9次 last := n n = int(d.Nanoseconds()) // 预测接下来要执行多少次，b.benchTime/每个操作耗时 if nsop := b.nsPerOp(); nsop != 0 { n /= int(nsop) } n = max(min(n+n/5, 100*last), last+1) // 避免增长较快，先增长20%，至少增长1次 n = roundUp(n) // 下次迭代次数向上取整到10的指数，方便阅读 b.runN(n) }}不考虑程序出错，而且用户没有主动停止测试的场景下，每个性能测试至少要执行b.benchTime长的秒数，默认为1s。先执行一遍的意义在于看用户代码执行一次要花费多长时间，如果时间较短，那么b.N值要足够大才可以测得更精确，如果时间较长，b.N值相应的会减少，否则会影响测试效率。
最终的b.N会被定格在某个10的指数级，是为了方便阅读测试报告。
内存是如何统计的？
我们知道在测试开始时，会把当前内存值记入到b.startAllocs和b.startBytes中，测试结束时，会用最终内存值与开始时的内存值相减，得到净增加的内存值，并记入到b.netAllocs和b.netBytes中。
每个测试结束，会把结果保存到BenchmarkResult对象里，该对象里保存了输出报告所必需的统计信息：
type BenchmarkResult struct { N int // 用户代码执行的次数 T time.Duration // 测试耗时 Bytes int64 // 用户代码每次处理的字节数，SetBytes()设置的值 MemAllocs uint64 // 内存对象净增加值 MemBytes uint64 // 内存字节净增加值}其中MemAllocs和MemBytes分别对应b.netAllocs和b.netBytes。
那么最终统计时只需要把净增加值除以b.N即可得到每次新增多少内存了。
每个操作内存对象新增值：
func (r BenchmarkResult) AllocsPerOp() int64 { return int64(r.MemAllocs) / int64(r.N)}每个操作内存字节数新增值：
func (r BenchmarkResult) AllocedBytesPerOp() int64 { if r.N <= 0 { return 0 } return int64(r.MemBytes) / int64(r.N)}
本文源自《Go专家编程》一书手稿。
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