对于一些服务来说，性能是极其重要的一环，事关系统的吞吐、访问的延迟，进而影响用户的体验。
　　写性能测试在Go语言中是很便捷的，go自带的标准工具链有完善的支持，下面我们来从Go的内部和系统调用方面来详细剖析一下Benchmark这块儿。
　　benchmark
　　Go做Benchmar只要在目录下创建一个_test.go后缀的文件，然后添加下面函数：
　　func BenchmarkStringJoin1(b *testing.B) {
　　b.ReportAllocs()
　　input := []string{"Hello"， "World"}
　　for i := 0; i < b.N; i++ {
　　result := strings.Join(input， " ")
　　if result != "Hello World" {
　　b.Error("Unexpected result: " + result)
　　}
　　}
　　}
　　调用以下命令:
　　# go test -run=xxx -bench=. -benchtime="3s" -cpuprofile profile_cpu.out
　　该命令会跳过单元测试，执行所有benchmark，同时生成一个cpu性能描述文件.
　　有两个注意点:
　　1. -benchtime 可以控制benchmark的运行时间
　　2. b.ReportAllocs() ，在report中包含内存分配信息，例如结果是:
BenchmarkStringJoin1-4 300000 4351 ns/op 32 B/op 2 allocs/op
　　-4表示4个CPU线程执行；300000表示总共执行了30万次；4531ns/op，表示每次执行耗时4531纳秒；32B/op表示每次执行分配了32字节内存；2 allocs/op表示每次执行分配了2次对象。
　　根据上面的信息，我们能对热点路径进行内存对象分配的优化。
　　例如针对上面的程序我们可以进行小小的优化:
　 func BenchmarkStringJoin2(b *testing.B) {
　　b.ReportAllocs()
　　input := []string{"Hello"， "World"}
　　join := func(strs []string， delim string) string {
　　if len(strs) == 2 {
　　return strs[0] + delim + strs[1];
　　}
　　return "";
　　};
　　for i := 0; i < b.N; i++ {
　　result := join(input， " ")
　　if result != "Hello World" {
　　b.Error("Unexpected result: " + result)
　　}
　　}
　　}
　　新的Benchmark结果是：
　　BenchmarkStringJoin2-4 500000 2440 ns/op 16 B/op 1 allocs/op
　　可以看出来，在减少了内存分配后，性能提升了60%以上！
　　cpu profile
　　上一节的benchmark结果，我们只能看到函数的整体性能，但是如果该函数较为复杂呢？然后我们又想知道函数内部的耗时，这时该Cpu Profile登场了。
　　Cpu profile是Go语言工具链中闪耀的部分之一，掌握了它以及memory、block profile，那基本上没有你发现不了的性能瓶颈了。
　　之前的benchmark同时还生成了一个profile_cpu.out文件，这里我们执行下面的命令:
　# go tool pprof app.test profile_cpu.out
　　Entering interactive mode (type "help" for commands)
　　(pprof) top10
　　8220ms of 10360ms total (79.34%)
　　Dropped 63 nodes (cum <= 51.80ms)
　　Showing top 10 nodes out of 54 (cum >= 160ms)
　　flat  flat%   sum%        cum   cum%
　　2410ms 23.26% 23.26%     4960ms 47.88%  runtime.concatstrings
　　2180ms 21.04% 44.31%     2680ms 25.87%  runtime.mallocgc
　　1200ms 11.58% 55.89%     1200ms 11.58%  runtime.memmove
　　530ms  5.12% 61.00%      530ms  5.12%  runtime.memeqbody
　　530ms  5.12% 66.12%     2540ms 24.52%  runtime.rawstringtmp
　　470ms  4.54% 70.66%     2420ms 23.36%  strings.Join
　　390ms  3.76% 74.42%     2330ms 22.49%  app.BenchmarkStringJoin3B
　　180ms  1.74% 76.16%     1970ms 19.02%  runtime.rawstring
　　170ms  1.64% 77.80%     5130ms 49.52%  runtime.concatstring3
　　160ms  1.54% 79.34%      160ms  1.54%  runtime.eqstring
　　上面仅仅展示部分函数的信息，并没有调用链路的性能分析，因此如果需要完整信息，我们要生成svg或者pdf图。
　　# go tool pprof -svg profile_cpu.out > profile_cpu.svg
　　# go tool pprof -pdf profile_cpu.out > profile_cpu.pdf
　　下面是profile_cpu.pdf的图:

　　可以看到图里包含了多个benchmark的合集(之前的两段benmark函数都在同一个文件中)，但是我们只关心性能差的那个benchmark，因此需要过滤：
　  go test -run=xxx -bench=BenchmarkStringJoin2B$ -cpuprofile profile_2b.out
　　go test -run=xxx -bench=BenchmarkStringJoin2$ -cpuprofile profile_2.out
　　go tool pprof -svg profile_2b.out > profile_2b.svg
　　go tool pprof -svg profile_2.out > profile_2.svg


　　根据图片展示，benchmark自身的函数(循环之外的函数)runtime.concatstrings触发了内存对象的分配，造成了耗时，但是跟踪到这里，我们已经无法继续下去了，因此下面需要flame graphs 了。
　　“A flame graph is a good way to drill down your benchmarks， finding your bottlenecks #golang” via @TitPetric

　　如果想详细查看，你只要点击这些矩形块好。

　　生成这些图，我们需要 uber/go-torch这个库，这个库使用了https://github.com/brendangregg/FlameGraph，下面是一个自动下载依赖，然后生成frame graph的脚本，读者可以根据需要，自己实现。
　　#!/bin/bash
　　# install flamegraph scripts
　　if [ ! -d "/opt/flamegraph" ]; then
　　echo "Installing flamegraph (git clone)"
　　git clone --depth=1 https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git /opt/flamegraph
　　fi
　　# install go-torch using docker
　　if [ ! -f "bin/go-torch" ]; then
　　echo "Installing go-torch via docker"
　　docker run --net=party --rm=true -it -v $(pwd)/bin:/go/bin golang go get github.com/uber/go-torch
　　# or if you have go installed locally: go get github.com/uber/go-torch
　　fi
　　PATH="$PATH:/opt/flamegraph"
　　bin/go-torch -b profile_cpu.out -f profile_cpu.torch.svg
　　至此，我们的benchmark之路告一段落，但是上面所述的cpu profile不仅仅能用在benchmark中，还能直接在线debug生产环境的应用性能，具体的不详细展开，该系列后续文章会专门讲解， 下面是本文完整的benchmark代码
   package main
　　import "testing"
　　import "strings"
　　func BenchmarkStringJoin1(b *testing.B) {
　　b.ReportAllocs()
　　input := []string{"Hello"， "World"}
　　for i := 0; i < b.N; i++ {
　　result := strings.Join(input， " ")
　　if result != "Hello World" {
　　b.Error("Unexpected result: " + result)
　　}
　　}
　　}
　　func BenchmarkStringJoin1B(b *testing.B) {
　　b.ReportAllocs()
　　for i := 0; i < b.N; i++ {
　　input := []string{"Hello"， "World"}
　　result := strings.Join(input， " ")
　　if result != "Hello World" {
　　b.Error("Unexpected result: " + result)
　　}
　　}
　　}
　　func BenchmarkStringJoin2(b *testing.B) {
　　b.ReportAllocs()
　　input := []string{"Hello"， "World"}
　　join := func(strs []string， delim string) string {
　　if len(strs) == 2 {
　　return strs[0] + delim + strs[1];
　　}
　　return "";
　　};
　　for i := 0; i < b.N; i++ {
　　result := join(input， " ")
　　if result != "Hello World" {
　　b.Error("Unexpected result: " + result)
　　}
　　}
　　}
　　func BenchmarkStringJoin2B(b *testing.B) {
　　b.ReportAllocs()
　　join := func(strs []string， delim string) string {
　　if len(strs) == 2 {
　　return strs[0] + delim + strs[1];
　　}
　　return "";
　　};
　　for i := 0; i < b.N; i++ {
　　input := []string{"Hello"， "World"}
　　result := join(input， " ")
　　if result != "Hello World" {
　　b.Error("Unexpected result: " + result)
　　}
　　}
　　}
　　func BenchmarkStringJoin3(b *testing.B) {
　　b.ReportAllocs()
　　input := []string{"Hello"， "World"}
　　for i := 0; i < b.N; i++ {
　　result := input[0] + " " + input[1];
　　if result != "Hello World" {
　　b.Error("Unexpected result: " + result)
　　}
　　}
　　}
　　func BenchmarkStringJoin3B(b *testing.B) {
　　b.ReportAllocs()
　　for i := 0; i < b.N; i++ {
　　input := []string{"Hello"， "World"}
　　result := input[0] + " " + input[1];
　　if result != "Hello World" {
　　b.Error("Unexpected result: " + result)
　　}
　　}
　　}