Benchmark函数必须以Benchmark开头并接收*testing.B参数,否则go test -bench会忽略;命名建议为BenchmarkQuickSort以便筛选,且必须用b.N控制循环次数。

为什么 Benchmark 函数必须以 Benchmark 开头且接收 *testing.B
Go 的测试框架只识别符合命名规范和签名的函数作为基准测试入口。如果写成 TestSort 或参数是 *testing.T,go test -bench 会直接忽略——它根本不会执行你写的逻辑。
实操要点:
-
Benchmark后建议接具体算法名,比如BenchmarkQuickSort,方便-bench=Quick精准筛选 - 必须调用
b.N控制循环次数,不能自己写for i := 0; i —— 否则b.ResetTimer()和统计逻辑失效 - 耗时操作(如数据生成)应放在
b.ResetTimer()之前,避免计入基准时间
如何避免切片复用导致的排序结果污染
多次调用 sort.Ints() 时若反复使用同一底层数组,前一次排序会改写原始数据,后续 benchmark 实际测的是“已排好序的数组”的再排序,结果严重失真。
正确做法:
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- 每次
b.N迭代中都用append([]int{}, data...)或make+copy创建新切片 - 不要在
Benchmark函数外预分配全局切片并反复传入 - 可借助
b.Run拆分子测试,每个子测试独立准备数据,例如:b.Run("1000", func(b *testing.B) { ... })
go test -bench 常见误判场景和应对
默认 go test -bench=. 只运行一次 warm-up,若算法对输入敏感(如快排遇到已排序数组退化为 O(n²)),单次随机 seed 可能掩盖真实性能波动。
关键控制点:
- 加
-benchmem查看内存分配,sort.Slice比sort.Ints多一次函数调用开销,但可能少一次类型断言,需实测权衡 - 用
-count=5多次运行取中位数,避开瞬时系统干扰 - 避免在笔记本上边充电边跑 —— CPU 频率降频会让
ns/op波动超 20%,建议插电或用cpupower frequency-set -g performance(Linux) - 若对比自定义排序(如按结构体字段),确保
Less函数无闭包捕获、无接口动态调用,否则会引入非排序本身的开销
为什么 sort.Stable 比 sort.Sort 慢,但有时不得不选它
sort.Stable 强制使用归并排序(稳定),而 sort.Sort 默认用快排+堆排+插入排序混合策略(不稳定)。前者最坏 O(n log n),后者快排分支最坏 O(n²),但平均快 10%–30%。
是否启用稳定排序,取决于业务语义:
- 若排序键相同的数据有先后依赖(如先按分数排,再按提交时间排),必须用
sort.Stable,否则二次排序会打乱首次顺序 - 若只是求最终有序结果,且键唯一或顺序无关,优先用
sort.Sort或专用函数(sort.Ints) - 注意:自定义
sort.Interface实现时,Len/Swap被频繁调用,避免在其中做任何非必要计算或内存分配











