Go 程序进行可靠的性能测试 Changkun Ou https://changkun.de/s/gobench/ Go 夜读系列 ｜talkgo.org｜Talk Go｜第 83 期 March 26, 2020 # Go 1.13 / 1.14 2020 © Changkun Ou · Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 主要内容 ● 可靠的测试环境 ● benchstat 对代码块进行性能调优 ○ 例2: Benchmark 的正确性分析 ○ 例3: 其他的影响因素 ● 假设检验的原理 ● 局限与应对措施 ● 总结 2020 © Changkun Ou · Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 教科书式的性能测试方法论 3 在《Software Testing: Principles and Practices》一书中归纳的性能测试方法论： 搜集需求 2. 编写测试用例 3. 自动化性能测试用例 4. 执行性能测试用例 5. 分析性能测试结果 6. 性能调优 7. 性能基准测试（Performance Benchmarking） 8. 向客户推荐合适的配置 可靠的测试环境 2020 © Changkun Ou · Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 什么是可靠的性能基准测试环境 5 影响测试环境的软硬件因素

大规模高性能区块链架构 设计模式与测试框架 Gopher Meetup 深圳站 2021 年 8 ⽉ 21 号 趣�科技 李世敬 目录 区块链概述 01 大规模高性能区块链架构设计介绍 02 基于Go插件的区块链性能测试工具 03 写在最后 04 区块链概述 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 合约层 智能合约脚本 合约执⾏引擎 分布式应⽤DApp ⽹络层 P2P⽹络 区块链⽹络模型 区块链⽹络协议 扩 展 层 扩展操作 跨链协议 链上链下计算 预⾔机 扩展组件 消息队列MQ 证书管理 测试框架 治理层 权限体系 治理模型 区块链审计 BaaS运维治理 应⽤层 司法存证 供应链⾦融 智慧政务 物联⽹ 能源电⼒ 跨境贸易 ⼯业物联⽹ 智慧城市 ... 不同于完全开 合约层 智能合约脚本 合约执⾏引擎 分布式应⽤DApp ⽹络层 P2P⽹络 区块链⽹络模型 区块链⽹络协议 扩 展 层 扩展操作 跨链协议 链上链下计算 预⾔机 扩展组件 消息队列MQ 证书管理 测试框架 治理层 权限体系 治理模型 区块链审计 BaaS运维治理 应⽤层 司法存证 供应链⾦融 智慧政务 物联⽹ 能源电⼒ 跨境贸易 ⼯业物联⽹ 智慧城市 ... 不同于完全开

⼀站式开源持续测试平台 2023 年 9 ⽉ 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 持续测试是持续交付发展的必然需求 持续交付可以降低发布⻛险，提⾼可靠性，使 软件能够根据⽤户反馈、市场变化和企业战略 变更不断进⾏调整。 持续交付能⼒是企业核⼼竞争⼒ 持续测试能⼒保障业务⾜够可靠 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 交付流⽔线的重要⼀环，持续测试帮助企业尽 快获得软件发布后业务⻛险的反馈。 保 证 交 付 ⾜ 够 快 保 证 业 务 ⾜ 够 稳 催⽣ 促进 为什么测试环节会成为持续交付中的瓶颈？ 03. 价值衡量 • 需求/⽤户故事的⻛险评估缺失； • 关键性核⼼业务测试评估不⾜。 02. 碎⽚化管理 • 测试⼯具使⽤碎⽚化，不同的测试⼯ 具之间不兼容、⽆联动； • 测试⼈员管理碎⽚化，不同的测试⼈ 员协同缺失。 01. 测试速度 • ⾮探索性⼿⼯执⾏⽤例⽐重过多； • ⽤例编写和维护在协同上较为冗余； • 测试环境准备，测试报告整理等花费了⼤ 量的时间。 开发中 等待测试 测试中 因为下游处理能⼒不⾜导致的阻塞 图⽚来源：《持续交付 2.0》 造成测试阻塞的三个⽅⾯ 测试平台是提⾼⽣产能效最⾼效⽅法之⼀ 开发中 等待测试 测试中

第三届中国 Rust 开发者大会 应用 waPC (rust) 做软件测试工具 Alan poon 潘泳权 大家好！ @rustropy_gaming ruito_89 PhoTto / image / chart Webassembly Procedures Call waPC 协议标准化了本机代码调用 WebAssembly 和 WebAssembly 调用本机代码的通信 (messaging) modified request • 模拟数据规则 • 自动化测试 • https://github.com/wasmmock/ wasm_mock_server • 用 rust 打包所有测试需求 Wasm mock server Why use rust ？ Software testing tool • 模拟数据规则 • 自动化测试 • Company's own protocol • Multiple backend product line with complex upstream • Common testing platform 大公司抓包工具的需求 软件测试工具 • 模拟数据规则 • 自动化测试 • Supports http/https/tcp/websocket(MITM) • Can use rust to construct own protocol

七牛如何做  HTTP服务测试？  许式伟  2015-4-18  HTTP服务测试  • 单元测试  – 某个独立子服务的测试  • 集成测试  – 整个集群对外业务API的测试  • Stage环境  • Product环境  怎么测？  • 七牛早期做法  – 实现服务逻辑（Service  Implementation） Implementation）  – 基于客户端SDK写测试案例（Test  Case）  • 问题  – 客户端SDK修改导致测试案例编不过  – 客户端SDK通常是使用方友好，而不是测试方友好  – 让服务端与客户端SDK耦合，容易过早陷入客户端SDK如何抽象 更合理的细节，而不能专注于测试服务逻辑本身  换个角度  • 直接基于协议测试呢？  – 比如，基于  http Client  类直接写测试案例  • 问题  – 代码相对冗长  – 业务逻辑表达不直观  • 写一些辅助函数能够略为改观，不过会有逐步写测试专用SDK的倾向  七牛当前做法  • 引入  httptest  DSL  文法  • 更接近基于  http.Client  写测试案例的思路  – 但努力让代码更直白体现测试用意  Hello

业务性能优化概览 By Xargin 《Go 语⾔⾼级编程》合著者 Go contributor ⽬ 录 优化的前置知识 01 ⽣产环境的优化 02 Continuous profiling 03 优化的前置知识 第⼀部分 Latency numbers every programmer should know https://colin-scott.github.io/p go#L930 内存占⽤过⾼-堆分配导致内存过⾼ https://github.com/golang/go/pull/42036#issuecomment-715046540 怎么样说服官⽅接受性能优化的 PR 内存占⽤过⾼-goroutine 数量太多导致内存占⽤⾼ 这些内存的构成部分： 1. Goroutine 栈占⽤的内存(难优化，⼀条 tcp 连接⾄少对应⼀个 goroutine)

Python机器学习性能优化 以BERT服务为例例，从1到1000 刘欣 ⽬目录 CONTENTS 1. 优化的哲学 2. 了解你的资源 3. 定位性能瓶颈 4. 动⼿优化 1. 优化的哲学 "There ain't no such thing as a free lunch" Ahmdal’s Law • 系统整体的优化，取决于热点部分的占⽐比和该部分的加速程度 No Free Flask Production Server • gunicorn 多进程解决多核利利⽤用率问题 • gevent 协程替代多线程⽹网络模型 • 更更⾼高效的序列列化lib 3 定位性能瓶颈 Profile before Optimizing Python Profilers • time.time() • cProfile • line profiler • pyflame 放个截图 cProfile • 倒序打印 & graph pyflame • 插桩 or 采样 • 放个flamegraph • 开源地址 wrk • 制造压⼒力力 • 挖掘整体性能瓶颈 • 实现⾮非常精妙的压⼒力力⼯工具，强烈烈安利利（要不不要写个py binding） 4 动⼿优化 多线程服务器的问题 • 每个请求单独进GPU，利利⽤用率不不⾼高 • ⼤大量量请求并⾏行行，CUDA会爆

⼀站式开源持续测试平台 2022 年 5 ⽉ 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 持续测试是持续交付发展的必然需求 持续交付可以降低发布⻛险，提⾼可靠性，使 软件能够根据⽤户反馈、市场变化和企业战略 变更不断进⾏调整。 持续交付能⼒是企业核⼼竞争⼒ 持续测试能⼒保障业务⾜够可靠 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 交付流⽔线的重要⼀环，持续测试帮助企业尽 快获得软件发布后业务⻛险的反馈。 保 证 交 付 ⾜ 够 快 保 证 业 务 ⾜ 够 稳 催⽣ 促进 为什么测试环节会成为持续交付中的瓶颈？ 测试速度问题 • 超过 80% 的测试仍是⼿动执⾏的； • ⼤约 67% 的测试⽤例的编写、维护和执⾏是冗余的； • 测试⼈员平均要花 17% 的时间来处理误报和 14% 的时间来处理额外任务； 的时间来处理额外任务； • 过半的测试⼈员每周要花费 5-15 个⼩时来处理测试数据（测试数据的平均等待时 间为 2 周）； • 84% 的测试⼈员会因为有限的测试环境⽽延迟（测试环境的平均准备时间为 32 天）； • 平均回归测试需要 16.5 天才能执⾏，但是平均敏捷冲刺周期为 2 周，其中包括了 计划、实施和测试的所有阶段。 价值衡量问题 • 只有 9% 的公司针对其要求

⼀站式开源持续测试平台 2023 年 3 ⽉ 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 持续测试是持续交付发展的必然需求 持续交付可以降低发布⻛险，提⾼可靠性，使 软件能够根据⽤户反馈、市场变化和企业战略 变更不断进⾏调整。 持续交付能⼒是企业核⼼竞争⼒ 持续测试能⼒保障业务⾜够可靠 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 交付流⽔线的重要⼀环，持续测试帮助企业尽 快获得软件发布后业务⻛险的反馈。 保 证 交 付 ⾜ 够 快 保 证 业 务 ⾜ 够 稳 催⽣ 促进 为什么测试环节会成为持续交付中的瓶颈？ 03. 价值衡量 • 需求/⽤户故事的⻛险评估缺失； • 关键性核⼼业务测试评估不⾜。 02. 碎⽚化管理 • 测试⼯具使⽤碎⽚化，不同的测试⼯ 具之间不兼容、⽆联动； • 测试⼈员管理碎⽚化，不同的测试⼈ 员协同缺失。 01. 测试速度 • ⾮探索性⼿⼯执⾏⽤例⽐重过多； • ⽤例编写和维护在协同上较为冗余； • 测试环境准备，测试报告整理等花费了⼤ 量的时间。 开发中 等待测试 测试中 因为下游处理能⼒不⾜导致的阻塞 图⽚来源：《持续交付 2.0》 造成测试阻塞的三个⽅⾯ 测试平台是提⾼⽣产能效最⾼效⽅法之⼀ 开发中 等待测试 测试中