안녕하세요 고퍼스 여러분?

이 블로그 게시물에서는 #golang 테스트 패키지에 내장된 멋진 도구를 사용하는 방법을 보여 드리겠습니다. 코드 조각이나 함수의 성능을 어떻게 테스트하시겠습니까? 벤치마크 테스트를 사용하세요.

갑시다.

이 테스트에서는 다음을 통해 결정되는 고전적인 피보나치 수열 또는 피보나치 수열을 사용합니다.

if (x 



이 수열은 아래와 같이 수학과 자연의 여러 부분에도 나타나기 때문에 중요합니다.



이 코드를 구현하는 방법에는 여러 가지가 있으며 벤치마크 테스트를 위해 재귀적 계산 방법과 반복적 계산 방법 두 가지를 선택하겠습니다. 함수의 주요 목적은 위치를 제공하고 해당 위치에서 피보나치 수를 반환하는 것입니다.


  
  
  재귀적 방법




// main.go

func fibRecursive(n int) int {
    if n 




  
  
  반복 방법




// main.go

func fibIterative(position uint) uint {
    slc := make([]uint, position)
    slc[0] = 1
    slc[1] = 1

    if position 



이러한 방법은 최적화되지 않았지만 소수의 경우에도 테스트 결과가 크게 다릅니다. 테스트에서 이를 확인할 수 있습니다. 코드를 따라가려면 여기를 클릭하세요.

이제 벤치마크 테스트를 위해 _main_test.go 파일에 몇 가지 테스트를 작성해 보겠습니다. 벤치마크에 대한 Golang 문서를 사용하면 다음과 같이 테스트할 함수를 만들 수 있습니다.



// main_test.go

// The key is to start every function you want to benchmark with the keyword Benchmark and use b *testing.B instead of t *testing.T as input 
func BenchmarkFibIterative(b *testing.B) {
    // Use this for-loop to ensure the code will behave correctly. 
    // Now, you can put the function or piece of code you want to test
    for i := 0; i 




계속하기 전에 질문: 어느 것이 더 빠릅니까?


작은 숫자(10)와 약간 큰 숫자(80)에 대해 테스트를 실행해 보겠습니다. 벤치마크 테스트를 실행하려면 다음 명령을 실행하면 됩니다.

go test -bench=함수 이름

이 명령에 대해 더 알고 싶다면 여기를 확인하세요.

첫 번째 테스트: 위치=10



//(fibIterative)
Results:
cpu: Intel(R) Core(TM) i7-7700HQ CPU @ 2.80GHz
BenchmarkFibIterative-8         24491042                42.50 ns/op
PASS
ok      playground      1.651s




이 이미지를 사용하여 분석해 보겠습니다.



이미지에 따르면 테스트용 코어는 8개이며 시간 제한은 없습니다(완료될 때까지 실행됩니다). 작업을 완료하는 데 1.651초가 걸렸습니다.



==== Extra ====
We got 24,491,042 iterations (computations), and each iteration (op) took 42.50 ns.

Doing some math, we can calculate how much time one op took:

42.50 ns/op with 1 ns = 1/1,000,000,000 s
op ≈ 2.35270590588e-12 s
==== Extra ====




좋은 결과네요. 위치 10에 대한 재귀 함수를 확인해 보겠습니다:



// Results
BenchmarkFibRecursive-8          6035011               187.8 ns/op
PASS
ok      playground      1.882s




작업을 완료하는 데 1.882초가 걸렸음을 알 수 있습니다.

반복 함수가 몇 데시초 차이로 승리했습니다. 다음을 사용하여 한 번 더 테스트해 보겠습니다.

위치 50



// Results for the Iterative Function

cpu: Intel(R) Core(TM) i7-7700HQ CPU @ 2.80GHz
BenchmarkFibIterative-8         27896118                45.37 ns/op
PASS
ok      playground      2.876s

// Results for the Recursive Function

cpu: Intel(R) Core(TM) i7-7700HQ CPU @ 2.80GHz
BenchmarkFibRecursive-8          6365198               186.3 ns/op
PASS
ok      playground      1.918s




우와! 이제 재귀 함수가 더 빨라졌나요?

조금 더 큰 숫자로 마무리하겠습니다.

위치 80



// Results for the Iterative Function

cpu: Intel(R) Core(TM) i7-7700HQ CPU @ 2.80GHz
BenchmarkFibIterative-8          5102344               229.5 ns/op
PASS
ok      playground      1.933s

// Results for the Recursive Function
// My poor PC couldn’t handle it, so I had to reduce the position to 50 just to get some results printed.

cpu: Intel(R) Core(TM) i7-7700HQ CPU @ 2.80GHz
BenchmarkFibRecursive-8                1        44319299474 ns/op
PASS
ok      playground      44.951s




차이가 엄청납니다. 위치 80의 경우 반복 접근 방식은 약 2초가 소요되었습니다. 위치 50의 경우 재귀 함수는 약 45초가 걸렸습니다. 이는 Golang 프로젝트 속도가 느려지기 시작할 때 코드 벤치마킹의 중요성을 보여줍니다.


  
  
  결론


프로덕션 코드가 느리게 실행되거나 예측할 수 없을 정도로 느린 경우 이 기술을 pprof 또는 내장 테스트 패키지의 다른 도구와 함께 사용하여 코드가 수행되는 위치를 식별하고 테스트할 수 있습니다. 열악한 상황과 이를 최적화하는 방법.


참고: 보기에 아름다운 코드가 모두 성능이 뛰어난 것은 아닙니다.



  
  
  추가 운동


재귀 기능을 개선할 수 있는 더 좋은 방법을 찾을 수 있나요? (팁: 동적 프로그래밍을 사용하세요). 이 문서에서는 일부 작은 숫자의 경우 재귀 전략이 더 나은 이유를 설명합니다.