Инструмент для сравнительного анализа производительности --- BenchmarkDotNet
Инструмент для сравнительного анализа производительности --- BenchmarkDotNet

представлять

Сегодня существует очень мощный инструмент сравнительного анализа BenchmarkDotNet на базе .Net.

「BenchmarkDotNet」 Он был принят более чем в 14 300 проектах, включая многие известные проекты с открытым исходным кодом, такие как

  • dotnet/performance (тестовый проект для всех сред выполнения .Net)
  • dotnet/runtime (библиотека времени выполнения .Net),
  • Рослин (компилятор C# и Visual Basic),
  • Mono, ASP.NET Core, ML.NET, Entity Framework Core, PowerShell SignalR, f#, Orleans, Newtonsoft.Json, Elasticsearch.Net, Dapper и многие другие известные проекты с открытым исходным кодом.

「BenchmarkDotNet」Возможность автоматического запуска тестов во всех средах выполнения.,Сводные результаты испытаний,и распечатать сводную таблицу,Он содержит много контрольной информации:

Эти тестовые данные также можно экспортировать в различные форматы (md, html, csv, xml, json и т. д.), включая изображения:

Самое главное, что с ним очень легко писать тесты производительности. Вам нужно только установить пакет NuGet и отметить методы, которые необходимо протестировать. Attribute,Вы можете выполнить тест.

Demo

Это можно сделать с помощью консольных или модульных тестов.

Тесты, основанные на консольном и модульном тестировании XUnit, представлены на официальном GitHub:

  • На основе демо-версии консоли (https://github.com/dotnet/BenchmarkDotNet/tree/master/samples/BenchmarkDotNet.Samples).
  • на основеXunitМодульное тестированиеDemo(https://github.com/dotnet/BenchmarkDotNet/tree/master/tests/BenchmarkDotNet.IntegrationTests)

Далее давайте посмотрим на консольный тест:

Язык кода:javascript
копировать
class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        BenchmarkRunner.Run<BenchmarkTest>();
    }
}

[SimpleJob(RunStrategy.ColdStart, iterationCount: 100000)]
public class BenchmarkTest
{
    [Benchmark()]
    public void CreateTuple()
    {
        var temp = new Tuple<int, string>(1, "");
    }
}

В приведенном выше коде BenchmarkTest класс для сравнительного анализа, а затем создал CreateTuple()метод,Долженметод Создайте Tuple Object, то мы отмечаем этот метод [Benchmark()] ,标记Долженметодиспользуется для сравнительного анализатест,затем вBenchmarkTest отметка в классе [SimpleJob(RunStrategy.ColdStart, iterationCount: 100000)],Указывает да в виде холодного запуска.,Выполните эталонный метод этого класса 100 000 раз.

Далее давайте посмотрим на результаты теста, вывод:

объяснять

Вы можете видеть, что вывод консоли разделен на несколько частей.

Summary

Вы можете увидеть желтую часть вывода консоли, а также таблицу ниже, которая является основным содержанием отчета. Вы можете увидеть рабочую среду и условия тестирования, когда тест выполняется в данный момент (IterationCount=100000 RunStrategy=ColdStart), и вы. Также можно увидеть конкретную производительность, например, в таблице.

  1. Метод (имя тестового метода — CreateTuple).
  2. Среднее (среднее время выполнения теста составляет 420,7 наносекунд).
  3. Ошибка (тест выполняется со стандартной ошибкой 16,96 наносекунд).
  4. StdDev (стандартное отклонение всех прогонов теста составляет 1630 наносекунд).
  5. Медиана (медиана всех прогонов теста составляет 300 наносекунд).

Legends

Некоторые параметры в таблице кратко описаны.

на самом деле в BenchmarkDotNet таких столбцов статистических данных около 90, вы можете обратиться сюда (https://github.com/dotnet/BenchmarkDotNet/blob/master/src/BenchmarkDotNet/Columns/Column.cs).

Ниже мы выберем некоторые часто используемые статистические столбцы и кратко объясним их:

  • Метод: Имя метода.
  • Среднее: среднее время всех запусков теста.
  • Ошибка: стандартная ошибка теста теста,Стандартная ошибка датест Мера разброса результатов,Чем меньше стандартная ошибка,Указывает на то, что результат более стабилен.
  • StdDev: стандартное отклонение всех прогонов теста.,Датест стандартного отклонения. Мера разброса результатов.,Чем меньше стандартное отклонение,Указывает, что результат ближе к среднему.
  • Медиана: Медиана всех прогонов теста. Медианный датест Среднее значение результатов,Если количество результатов теста нечетное число,Медиана — это среднее значение, если количество результатов четное;,Тогда медиана представляет собой среднее из двух средних значений.
  • Ratio: Отношение среднего времени каждого прогона теста к среднему времени прогона базового теста. Эталонный тест тестпроизводительность лучший, его соотношение 1.0。другойтест Их соотношение представляет собой их отношение к базовому уровню.тестизпроизводительность Производительность,Чем меньше соотношение,выражатьпроизводительностьтем лучше。
  • RatioSD: всетестбегатьизсоотношениеизстандартное отклонение。Чем меньше стандартное отклонение,Указывает, что чем меньше дисперсия отношения,Результаты тестов более стабильны.
  • Gen 0: Все тесты генерируются во время выполнения 0 поколение Сбор Количество раз мусора. Сбор мусорада .NET Механизм автоматической переработки памяти, больше не используемый во время выполнения, поколение Garbage Collection да .NET один из сборщиков мусораалгоритм。
  • Gen 1: Все тесты генерируются во время выполнения 1 поколение Сбор Количество раз мусора.
  • Gen 2: Все тесты генерируются во время выполнения 2 поколение Сбор Количество раз мусора.
  • Allocated: Общий объем памяти, выделенный во время всех запусков тестов.

Warings

Будут выданы некоторые предупреждения или могут быть предложены действия, например создание 100 000 в примере кода. Tuple Объект, его реализация выполнения метода сигнализации слишком коротка, рекомендуется увеличить ее как минимум до 100.0000, используя больше операций. ms。

Export

На самом деле, выше также есть часть содержимого консоли: 「Export」 содержание , как показано на рисунке ниже:

По умолчанию для вас генерируются отчеты в трех форматах.,CSV-формат,Формат уценки,и HTML-формат,Создать путьдабегать根目录下изBenchmarkDotNet.Artifacts\results\документобрезатьиз BenchmarkDotNet.Console.BenchmarkTest-reportдокумент。

Подвести итог

В этой статье представлены только основы сравнительного тестирования на основе консоли. Настоятельно рекомендуется читателям прочитать примеры на Github и научиться использовать больше параметров. BenchmarkDotNet Получайте более точные, точные и надежные результаты испытаний производительности.

❝Справочник Адрес BenchmarkDotNet на Github: https://github.com/dotnet/BenchmarkDotNet На основе демо-адреса консоли на Github: https://github.com/dotnet/BenchmarkDotNet/tree/master/samples/BenchmarkDotNet.Samples. На основе демо-версии модульного теста Xunit на Github: https://github.com/dotnet/BenchmarkDotNet/tree/master/tests/BenchmarkDotNet.IntegrationTests. Ссылка на столбец статистических данных Адрес Github: https://github.com/dotnet/BenchmarkDotNet/blob/master/src/BenchmarkDotNet/Columns/Column.cs ❞

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose