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以前發佈 【Go】優雅的讀取http請求或響應的數據 文章,網友 「wxe」 諮詢:「優化先後的請求耗時變化有多大」,以前只分析了內存分配,這篇文章用單元測試的方式分析優化先後的耗時狀況,本文源碼。git
很是感謝 「wxe」 網友的提問,讓我在測試過程當中發現一個 json
序列化的問題。github
以前咱們優化了兩個部分,json
與 ioutil.ReadAll
, 先對比 ioutil.ReadAll
, 這裏測試的代碼分紅兩個部分作對比,一部分單純對比 ioutil.ReadAll
和 io.Copy
+ sync.Pool
,另外一部分增長 jsoniter.Unmarshal
來延遲 pool.Put(buffer)
的執行, 源碼。json
package iouitl_readall
import (
"bytes"
"io"
"io/ioutil"
"sync"
jsoniter "github.com/json-iterator/go"
)
var pool = sync.Pool{
New: func() interface{} {
return bytes.NewBuffer(make([]byte, 4096))
},
}
func IoCopyAndJson(r io.Reader) error {
buffer := pool.Get().(*bytes.Buffer)
buffer.Reset()
defer pool.Put(buffer)
res := Do(r)
_, err := io.Copy(buffer, res)
if err != nil {
return err
}
m := map[string]string{}
err = jsoniter.Unmarshal(buffer.Bytes(), &m)
return err
}
func IouitlReadAllAndJson(r io.Reader) error {
res := Do(r)
data, err := ioutil.ReadAll(res)
if err != nil {
return err
}
m := map[string]string{}
err = jsoniter.Unmarshal(data, &m)
return err
}
func IoCopy(r io.Reader) error {
buffer := pool.Get().(*bytes.Buffer)
buffer.Reset()
defer pool.Put(buffer)
res := Do(r)
_, err := io.Copy(buffer, res)
if err != nil {
return err
}
return err
}
func IouitlReadAll(r io.Reader) error {
res := Do(r)
data, err := ioutil.ReadAll(res)
if err != nil {
return err
}
_ = data
return err
}
複製代碼
測試代碼以下源碼:緩存
package iouitl_readall
import (
"bytes"
"testing"
)
var data = bytes.Repeat([]byte("ABCD"), 1000)
func BenchmarkIouitlReadAll(b *testing.B) {
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
err := IouitlReadAll(bytes.NewReader(data))
if err != nil {
b.Error(err.Error())
}
}
})
}
func BenchmarkIoCopy(b *testing.B) {
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
err := IoCopy(bytes.NewReader(data))
if err != nil {
b.Error(err.Error())
}
}
})
}
func BenchmarkIouitlReadAllAndJson(b *testing.B) {
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
err := IouitlReadAllAndJson(bytes.NewReader(data))
if err != nil {
b.Error(err.Error())
}
}
})
}
func BenchmarkIoCopyAndJson(b *testing.B) {
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
err := IoCopyAndJson(bytes.NewReader(data))
if err != nil {
b.Error(err.Error())
}
}
})
}
複製代碼
測試結果以下:ide
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/thinkeridea/example/iouitl_readall
BenchmarkIouitlReadAll-8 500000 2752 ns/op 14496 B/op 6 allocs/op
BenchmarkIoCopy-8 20000000 65.2 ns/op 48 B/op 1 allocs/op
BenchmarkIouitlReadAllAndJson-8 100000 20022 ns/op 46542 B/op 616 allocs/op
BenchmarkIoCopyAndJson-8 100000 17615 ns/op 32102 B/op 611 allocs/op
複製代碼
結論:函數
能夠發現 IoCopy
方法是 IouitlReadAll
方法效率的 40 倍,內存分配也不多,而 IoCopyAndJson
和 IouitlReadAllAndJson
的效率差別極小僅有 2407ns
,大約是 1.13倍,不過內存分配仍是少了不少的,爲何會這樣呢,這就是 sync.Pool
的致使的,sync.Pool
每次獲取使用時間越短,命中率就越高,就能夠減小建立新的緩存,這樣效率就會大大提升,而 jsoniter.Unmarshal
很耗時,就致使 sync.Pool
的命中率下降了,因此性能降低極其明顯.性能
使用 io.Copy
+ sync.Pool
表面上執行效率不會有很大提高,可是會大幅度減小內存分配,從而能夠減小 GC
的負擔,在單元測試中咱們並無考慮 GC
的問題,而 GC
能帶來的性能提高會更有優點。單元測試
在看一下 json
使用 sync.Pool
的效果吧 源碼測試
package iouitl_readall
import (
"bytes"
"encoding/json"
jsoniter "github.com/json-iterator/go"
)
func Json(r map[string]string) error {
data, err := json.Marshal(r)
if err != nil {
return err
}
_ = data
return nil
}
func JsonPool(r map[string]string) error {
buffer := pool.Get().(*bytes.Buffer)
buffer.Reset()
defer pool.Put(buffer)
e := json.NewEncoder(buffer)
err := e.Encode(r)
if err != nil {
return err
}
return nil
}
func JsonIter(r map[string]string) error {
data, err := jsoniter.Marshal(r)
if err != nil {
return err
}
_ = data
return nil
}
func JsonIterPool(r map[string]string) error {
buffer := pool.Get().(*bytes.Buffer)
buffer.Reset()
defer pool.Put(buffer)
e := jsoniter.NewEncoder(buffer)
err := e.Encode(r)
if err != nil {
return err
}
return nil
}
複製代碼
性能測試代碼源碼:
package iouitl_readall
import (
"strconv"
"strings"
"testing"
)
var request map[string]string
func init() {
request = make(map[string]string, 100)
for i := 0; i < 100; i++ {
request["X"+strconv.Itoa(i)] = strings.Repeat("A", i/2)
}
}
func BenchmarkJson(b *testing.B) {
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
err := Json(request)
if err != nil {
b.Error(err.Error())
}
}
})
}
func BenchmarkJsonIter(b *testing.B) {
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
err := JsonIter(request)
if err != nil {
b.Error(err.Error())
}
}
})
}
func BenchmarkJsonPool(b *testing.B) {
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
err := JsonPool(request)
if err != nil {
b.Error(err.Error())
}
}
})
}
func BenchmarkJsonIterPool(b *testing.B) {
b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
for pb.Next() {
err := JsonIterPool(request)
if err != nil {
b.Error(err.Error())
}
}
})
}
複製代碼
測試結果以下:
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/thinkeridea/example/iouitl_readall
BenchmarkJson-8 100000 13297 ns/op 13669 B/op 207 allocs/op
BenchmarkJsonPool-8 100000 13310 ns/op 10218 B/op 206 allocs/op
BenchmarkJsonIter-8 500000 2948 ns/op 3594 B/op 4 allocs/op
BenchmarkJsonIterPool-8 200000 6126 ns/op 6040 B/op 144 allocs/op
PASS
ok github.com/thinkeridea/example/iouitl_readall 12.716s
複製代碼
這裏使用了兩個 json
包, 一個是標準庫的,一個是 jsoniter
(也是社區反饋效率最高的),對比兩個包使用 sync.Pool
和不使用之間的差別,發現標準庫 json
包使用後內存有少許減小,可是運行效率稍微降低了,差別不是很大,jsoniter
包差別之所謂很是明顯,發現使用 sync.Pool
以後不只內存分配更多了,執行效率也大幅度降低,差了將近3倍有餘。
是否是很奔潰,這是啥狀況 jsoniter
自己就使用了 sync.Pool
做緩衝,咱們使用 jsoniter.NewEncoder(buffer)
建立一個序列化實例,可是其內部並無直接使用 io.Writer
而是先使用緩衝序列化數據,以後寫入 io.Writer
, 具體代碼以下:
// Flush writes any buffered data to the underlying io.Writer.
func (stream *Stream) Flush() error {
if stream.out == nil {
return nil
}
if stream.Error != nil {
return stream.Error
}
n, err := stream.out.Write(stream.buf)
if err != nil {
if stream.Error == nil {
stream.Error = err
}
return err
}
stream.buf = stream.buf[n:]
return nil
}
複製代碼
這樣一來咱們使用 buffer
作 json
序列化優化效果就大打折扣,甚至拔苗助長了。
再次感謝 「wxe」 網友的提問,這裏沒有使用實際的應用場景作性能測試,主要發如今性能測試中使用 http
服務會致使 connect: can't assign requested address
問題,因此測試用使用了函數模擬,若是有朋友有更好的測試方法歡迎一塊兒交流。
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本文做者: 戚銀(thinkeridea)
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