1. Тестирование

• Тестируемый код: ./internal/decoder/report_serial/report_benchmark_test.go

// 针对YoMo Codec Y3进行基准测试
func Benchmark_Codec_C63_K32(b *testing.B) {
    var key byte = 0x20
    data := generator.NewCodecTestData().GenDataBy(63)
    b.ResetTimer()
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        if decoder.TakeValueFromCodec(key, data) == nil {
            panic(errors.New("take is failure"))
        }
    }
}

// 针对JSON进行基准测试
func Benchmark_Json_C63_K32(b *testing.B) {
    key := "k32"
    data := generator.NewJsonTestData().GenDataBy(63)
    data = append(data, decoder.TokenEnd)
    b.ResetTimer()
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        if decoder.TakeValueFromJson(key, data) == nil {
            panic(errors.New("take is failure"))
        }
    }
}

Тестирование кода report_benchmark_test.go:

• Запуск тестового сценария: ./internal/decoder/report_serial/report_benchmark_test.sh.

temp_file="../../../docs/temp.out"
report_file="../../../docs/report.out"
go test -bench=. -benchtime=3s -benchmem -run=none | grep Benchmark > ${temp_file} \
&& echo 'finished bench' \
&& cat ${temp_file} \
&& cat ${temp_file} | awk '{print $1,$3}' | awk -F "_" '{print $2,$3"-"substr($4,1,3),substr($4,7)}' | awk -v OFS=, '{print $1,$2,$3}' > ${report_file} \
&& echo 'finished analyse' \
&& cat ${report_file}

2. Параллельное тестирование

Для максимального использования ресурсов процессора и анализа работы декодера в многоядерной среде добавлено параллельное тестирование.

• Тестируемый код: ./internal/decoder/report_parallel/report_benchmark_test.go.

func Benchmark_Codec_C63_K32(b *testing.B) {
    var key byte = 0x20
    data := generator.NewCodecTestData().GenDataBy(63)
    b.ResetTimer()
    b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
        for pb.Next(){
            if decoder.TakeValueFromCodec(key, data) == nil {
                panic(errors.New("take is failure"))
            }
        }
    })
}

Запуск тестового сценария: ./internal/decoder/report_parallel/report_benchmark_test.sh для генерации результатов тестирования и сохранения их в файле ./docs/report.out.

3. Результаты тестирования

Результаты последовательного тестирования:

— Сравнение времени однократного декодирования: график 3.1.

— На графике 3.1 по оси X указано количество пар ключ-значение (C63-K32 означает, что в наборе данных содержится 63 пары ключ-значение, и отслеживается значение 32-го ключа). — По оси Y указано время выполнения одной операции в наносекундах.

— Соотношение увеличения времени декодирования JSON и YoMo Codec Y3: график 3.2.

На графике 3.2 по оси X указано соотношение времени декодирования JSON к времени декодирования YoMo Codec Y3 (например, 43010/2077 = 20,07).

Результаты параллельного тестирования:

— Сравнение времени однократного декодирования: график 3.3.

— Соотношение увеличения времени декодирования JSON и YoMo Codec Y3: график 3.4.

4. Анализ тестирования

Из результатов тестирования видно, что производительность декодирования YoMo Codec Y3 значительно выше, чем у JSON, и эта разница становится более заметной при увеличении количества пар ключ-значение в наборе данных. В среднем производительность увеличивается примерно в 10 раз.

Использование многоядерных процессоров для параллельного декодирования также приводит к значительному увеличению производительности. Параллельный метод в три раза быстрее последовательного:

Анализ использования ресурсов CPU

1. Процесс тестирования

• Тестируемый код: ./cpu/cpu_pprof.go.

func main() {
    dataCodec := generator.NewCodecTestData().GenDataBy(63)
    dataJson := generator.NewJsonTestData().GenDataBy(63)
    dataJson = append(dataJson, decoder.TokenEnd)

    // pprof
    fmt.Printf("start pprof\n")
    go pprof.Run()
    time.Sleep(5 * time.Second)

    fmt.Printf("start testing...\n")
    for {
        if decoder.TakeValueFromCodec(0x20, dataCodec) == nil {
            panic(errors.New("take is failure"))
        }
        if decoder.TakeValueFromJson("k32", dataJson) == nil {
            panic(errors.New("take is failure"))
        }
    }
}

В этом коде используется функция pprof.Run() для запуска профилирования. Программа непрерывно выполняет цикл декодирования Y3 и JSON. Наблюдение за использованием ресурсов процессора осуществляется путём анализа выборки из профиля CPU.

Запуск теста:

# Запуск наблюдаемого кода, pprof по умолчанию запускает порт 6060
go run ./cpu_pprof.go
# Сбор выборки, анализ графика через порт 8081
go tool pprof -http=":8081" http://localhost:6060/debug/cpu/profile

2. Результаты теста

3. Анализ теста

Из приведённого выше графика видно, что использование ресурсов процессора для декодирования YoMo Codec Y3 значительно ниже, чем для JSON, разница составляет более чем в 10 раз (0,73 / 0,07 = 10,4). Это наблюдение согласуется с результатами Benchmark, показывая меньшее использование ресурсов процессора и значительное улучшение скорости декодирования.

Заключение теста

Производительность декодирования Y3 по сравнению с JSON улучшена на порядок. Чем больше ключей в пакете данных, тем заметнее улучшение производительности. Также использование ресурсов процессора Y3 снижено на порядок. Этот тест производительности подтверждает, что декодирующая способность YoMo Codec Y3 может обеспечить обработку сообщений в реальном времени, эффективно и с низкими потерями для YoMo или других сценариев, требующих высокопроизводительного декодирования.