基准测试 benchmark
几乎所有开发都知道,如果要测量程序的性能,就需要性能测试。
性能测试包含了两种:压力测试和基准测试。前者是针对接口 API,模拟大量用户去访问接口然后生成接口级别的性能数据;而后者是针对代码,可以用来测试某一段代码的运行速度,例如一个排序算法。
而本文将要介绍的就是基准测试 benchmark
,在 Rust 中,有两种方式可以实现:
- 官方提供的
benchmark
- 社区实现,例如
criterion.rs
事实上我们更推荐后者,原因在后文会详细介绍,下面先从官方提供的工具开始。
官方 benchmark
官方提供的测试工具,目前最大的问题就是只能在非 stable
下使用,原因是需要在代码中引入 test
特性: #![feature(test)]
。
设置 Rust 版本
因此在开始之前,我们需要先将当前仓库中的 Rust 版本
从 stable
切换为 nightly
:
- 安装
nightly
版本:$ rustup install nightly
- 使用以下命令确认版本已经安装成功
$ rustup toolchain list
stable-aarch64-apple-darwin (default)
nightly-aarch64-apple-darwin (override)
- 进入
adder
项目(之前为了学习测试专门创建的项目)的根目录,然后运行rustup override set nightly
,将该项目使用的rust
设置为nightly
很简单吧,其实只要一个命令就可以切换指定项目的 Rust 版本,例如你还能在基准测试后再使用 rustup override set stable
切换回 stable
版本。
使用 benchmark
当完成版本切换后,就可以开始正式编写 benchmark
代码了。首先,将 src/lib.rs
中的内容替换成如下代码:
#![allow(unused)] #![feature(test)] fn main() { extern crate test; pub fn add_two(a: i32) -> i32 { a + 2 } #[cfg(test)] mod tests { use super::*; use test::Bencher; #[test] fn it_works() { assert_eq!(4, add_two(2)); } #[bench] fn bench_add_two(b: &mut Bencher) { b.iter(|| add_two(2)); } } }
可以看出,benchmark
跟单元测试区别不大,最大的区别在于它是通过 #[bench]
标注,而单元测试是通过 #[test]
进行标注,这意味着 cargo test
将不会运行 benchmark
代码:
$ cargo test
running 2 tests
test tests::bench_add_two ... ok
test tests::it_works ... ok
test result: ok. 2 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out; finished in 0.00s
cargo test
直接把我们的 benchmark
代码当作单元测试处理了,因此没有任何性能测试的结果产生。
对此,需要使用 cargo bench
命令:
$ cargo bench
running 2 tests
test tests::it_works ... ignored
test tests::bench_add_two ... bench: 0 ns/iter (+/- 0)
test result: ok. 0 passed; 0 failed; 1 ignored; 1 measured; 0 filtered out; finished in 0.29s
看到没,一个截然不同的结果,除此之外还能看出几点:
- 单元测试
it_works
被忽略,并没有执行:tests::it_works ... ignored
- benchmark 的结果是
0 ns/iter
,表示每次迭代(b.iter
)耗时0 ns
,奇怪,怎么是0
纳秒呢?别急,原因后面会讲
一些使用建议
关于 benchmark
,这里有一些使用建议值得大家关注:
- 将初始化代码移动到
b.iter
循环之外,否则每次循环迭代都会初始化一次,这里只应该存放需要精准测试的代码 - 让代码每次都做一样的事情,例如不要去做累加或状态更改的操作
- 最好让
iter
之外的代码也具有幂等性,因为它也可能被benchmark
运行多次 - 循环内的代码应该尽量的短小快速,因为这样循环才能被尽可能多的执行,结果也会更加准确
谜一般的性能结果
在写 benchmark
时,你可能会遇到一些很纳闷的棘手问题,例如以下代码:
#![allow(unused)] #![feature(test)] fn main() { extern crate test; fn fibonacci_u64(number: u64) -> u64 { let mut last: u64 = 1; let mut current: u64 = 0; let mut buffer: u64; let mut position: u64 = 1; return loop { if position == number { break current; } buffer = last; last = current; current = buffer + current; position += 1; }; } #[cfg(test)] mod tests { use super::*; use test::Bencher; #[test] fn it_works() { assert_eq!(fibonacci_u64(1), 0); assert_eq!(fibonacci_u64(2), 1); assert_eq!(fibonacci_u64(12), 89); assert_eq!(fibonacci_u64(30), 514229); } #[bench] fn bench_u64(b: &mut Bencher) { b.iter(|| { for i in 100..200 { fibonacci_u64(i); } }); } } }
通过cargo bench
运行后,得到一个难以置信的结果:test tests::bench_u64 ... bench: 0 ns/iter (+/- 0)
, 难道 Rust 已经到达量子计算机级别了?
其实,原因藏在LLVM
中: LLVM
认为fibonacci_u64
函数调用的结果没有使用,同时也认为该函数没有任何副作用(造成其它的影响,例如修改外部变量、访问网络等), 因此它有理由把这个函数调用优化掉!
解决很简单,使用 Rust 标准库中的 black_box
函数:
#![allow(unused)] fn main() { for i in 100..200 { test::black_box(fibonacci_u64(test::black_box(i))); } }
通过这个函数,我们告诉编译器,让它尽量少做优化,此时 LLVM 就不会再自作主张了:)
$ cargo bench
running 2 tests
test tests::it_works ... ignored
test tests::bench_u64 ... bench: 5,626 ns/iter (+/- 267)
test result: ok. 0 passed; 0 failed; 1 ignored; 1 measured; 0 filtered out; finished in 0.67s
嗯,这次结果就明显正常了。
criterion.rs
官方 benchmark
有两个问题,首先就是不支持 stable
版本的 Rust,其次是结果有些简单,缺少更详细的统计分布。
因此社区 benchmark
就应运而生,其中最有名的就是 criterion.rs
,它有几个重要特性:
- 统计分析,例如可以跟上一次运行的结果进行差异比对
- 图表,使用
gnuplots
展示详细的结果图表
首先,如果你需要图表,需要先安装 gnuplots
,其次,我们需要引入相关的包,在 Cargo.toml
文件中新增 :
[dev-dependencies]
criterion = "0.3"
[[bench]]
name = "my_benchmark"
harness = false
接着,在项目中创建一个测试文件: $PROJECT/benches/my_benchmark.rs
,然后加入以下内容:
#![allow(unused)] fn main() { use criterion::{black_box, criterion_group, criterion_main, Criterion}; fn fibonacci(n: u64) -> u64 { match n { 0 => 1, 1 => 1, n => fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2), } } fn criterion_benchmark(c: &mut Criterion) { c.bench_function("fib 20", |b| b.iter(|| fibonacci(black_box(20)))); } criterion_group!(benches, criterion_benchmark); criterion_main!(benches); }
最后,使用 cargo bench
运行并观察结果:
Running target/release/deps/example-423eedc43b2b3a93
Benchmarking fib 20
Benchmarking fib 20: Warming up for 3.0000 s
Benchmarking fib 20: Collecting 100 samples in estimated 5.0658 s (188100 iterations)
Benchmarking fib 20: Analyzing
fib 20 time: [26.029 us 26.251 us 26.505 us]
Found 11 outliers among 99 measurements (11.11%)
6 (6.06%) high mild
5 (5.05%) high severe
slope [26.029 us 26.505 us] R^2 [0.8745662 0.8728027]
mean [26.106 us 26.561 us] std. dev. [808.98 ns 1.4722 us]
median [25.733 us 25.988 us] med. abs. dev. [234.09 ns 544.07 ns]
可以看出,这个结果是明显比官方的更详尽的,如果大家希望更深入的学习它的使用,可以参见官方文档。