b.runparallel测不出真实并发性能，因其默认仅用gomaxprocs个goroutine且共享b.n计数器引发锁竞争；适用场景限于无状态纯函数压测；手写并行应优先用sync.waitgroup。
为什么 b.RunParallel 测不出真实并发性能？
它默认只用 GOMAXPROCS 个 goroutine，且不控制协程生命周期——你跑 1000 并发，实际可能只有 8 个在跑，其余排队等调度。更关键的是，b.RunParallel 内部用的是共享的 b.N 计数器，所有 goroutine 竞争一个整数，测的其实是原子操作+锁竞争开销，不是你的业务逻辑。
- 典型现象：
BenchmarkFoo-16 1000000 1200 ns/op，但换成手写sync.WaitGroup+go后反而快 3 倍 - 适用场景：仅适合极轻量、无状态、无共享资源的纯函数压测（比如
json.Marshal） - 参数陷阱：
b.RunParallel不接受并发数参数，只接受一个func(*testing.B)，内部并发度由testing包硬编码决定（当前版本是runtime.GOMAXPROCS(0)）
手写并行基准测试时，sync.WaitGroup 和 chan 怎么选？
优先用 sync.WaitGroup：启动快、无缓冲区管理负担、语义清晰。除非你要做请求限流或背压控制，否则别碰 chan——它会引入额外调度延迟和 GC 压力。
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WaitGroup必须在 goroutine 启动前Add，不能放 inside goroutine，否则可能Wait永远不返回 - 别在每个 goroutine 里调
b.ResetTimer()，只在所有 goroutine 启动完毕后调一次 - 示例结构：
func BenchmarkMyHandler_Parallel(b *testing.B) { b.ReportAllocs() b.ResetTimer() for i := 0; i < b.N; i++ { var wg sync.WaitGroup for j := 0; j < 100; j++ { // 并发数 wg.Add(1) go func() { defer wg.Done() myHandler() }() } wg.Wait() } }
b.N 在并行测试里到底代表什么？
它代表外层循环次数，不是总请求数，也不是并发数。如果你写 for i := 0; i 然后每次启 100 goroutine，那总执行次数是 <code>b.N × 100，但 testing 包只按 b.N 折算 ns/op——结果会虚高 100 倍。
- 正确做法：把
b.N当作「总请求数」来分摊，例如total := b.N; perGoroutine := total / concurrency - 必须校验
concurrency ，否则 <code>perGoroutine为 0，goroutine 空转 - 如果业务有初始化开销（如建连接），把它提到
b.ResetTimer()之前，否则会被计入耗时
压测时 CPU 利用率上不去，八成是卡在 I/O 或锁上
Go 基准测试默认不显示 CPU 使用率，但 go test -cpuprofile=cpu.pprof 能快速定位瓶颈。常见卡点：HTTP client 复用不当、数据库连接池过小、log.Printf 直接打屏、甚至 time.Now() 频繁调用（在某些内核版本下有锁）。
- 检查
net/http.DefaultClient是否被复用——没复用的话，每次新建 Transport，DNS 解析+TLS 握手全重来 - 用
pprof.Lookup("mutex").WriteTo看锁竞争热点，尤其注意sync.Mutex和map写操作 - 避免在压测循环里调
fmt.Sprintf或拼接字符串，改用strings.Builder或预分配[]byte
b.RunParallel 的并发数可控。这两处一错，整个 benchmark 数据就失去横向对比价值。 
