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C++性能测试方法 基准测试工具使用

P粉602998670

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发布时间:2025-08-21 09:47:01

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来源于php中文网

原创

Google Benchmark是C++中高效的性能测试工具,支持高精度计时与统计分析。通过编写基准函数、使用DoNotOptimize防止优化、设置输入规模Range和复杂度分析,可量化代码性能。结合CMake集成,编译后运行生成执行时间、调用次数等数据,输出JSON/CSV报告,便于对比版本差异与CI集成,建议在-O2/-O3下测试以准确评估性能。

c++性能测试方法 基准测试工具使用

在C++开发中,性能测试是确保代码高效运行的重要环节。基准测试(Benchmarking)能帮助开发者量化代码执行时间,识别性能瓶颈。Google Benchmark 是目前最流行的C++基准测试框架之一,使用简单且功能强大。

Google Benchmark 简介

Google Benchmark 是由 Google 开发并开源的 C++ 基准测试库,支持高精度计时、自动统计(如平均值、标准差)、性能对比等功能。它与测试框架如 Google Test 风格类似,易于集成。

基本使用步骤如下:

  • 安装或集成 Google Benchmark 库(可通过 vcpkg、conan 或源码编译)
  • 编写基准测试函数
  • 编译并运行,获取性能数据

编写基准测试用例

以下是一个简单的基准测试示例,比较两种方式计算向量和的性能:

立即学习C++免费学习笔记(深入)”;

#include 
#include 
#include 

static void BM_VectorSum_RangeLoop(benchmark::State& state) {
  std::vector v(state.range(0), 42);
  for (auto _ : state) {
    int sum = 0;
    for (int i : v) {
      sum += i;
    }
    benchmark::DoNotOptimize(sum);
  }
  state.SetComplexityN(state.range(0));
}

static void BM_VectorSum_StdAccumulate(benchmark::State& state) {
  std::vector v(state.range(0), 42);
  for (auto _ : state) {
    int sum = std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0);
    benchmark::DoNotOptimize(sum);
  }
  state.SetComplexityN(state.range(0));
}

BENCHMARK(BM_VectorSum_RangeLoop)->Range(1 << 10, 1 << 16);
BENCHMARK(BM_VectorSum_StdAccumulate)->Range(1 << 10, 1 << 16);

BENCHMARK_MAIN();

说明:

  • benchmark::State& state:控制循环执行,_ 是占位符,触发计时
  • benchmark::DoNotOptimize:防止编译器优化掉无副作用的计算
  • Range():指定输入规模,测试不同数据量下的性能
  • SetComplexityN:用于后续复杂度分析

编译与运行

使用 CMake 集成 Google Benchmark 的示例:

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本源码是我用过最好的淘客站源码。对于新站长很用帮助。重要!!注意上传完程序后要先登陆后台修改域名,否则会跳转到后台已设置的域名。 使用方法1:将文件夹里面的文件上传至您的空间根目录(不要在本地测试,本地测试期间功能将被限制,首页模板显示不正常!)2:访问网址http://您的网址/admin 账号:admin 密码:admin3:填写您基本网站信息,以及重要的淘客相关信息 声明:本程序使用权是本人

下载
cmake_minimum_required(VERSION 3.14)
project(bench_example)

find_package(benchmark REQUIRED)

add_executable(bench_main bench.cpp)
target_link_libraries(bench_main benchmark::benchmark)

编译后运行可得类似输出:

BM_VectorSum_RangeLoop/1024        3.2 us    3.18 us    220000
BM_VectorSum_RangeLoop/65536      210 us     208 us      3300
BM_VectorSum_StdAccumulate/1024   3.1 us     3.05 us    230000
...

输出字段包括:测试名、平均时间、CPU时间、执行次数等。

性能分析与对比

Google Benchmark 支持生成 JSON 或 CSV 格式报告,便于后续分析:

  • 添加命令行参数:--benchmark_out=result.json --benchmark_out_format=json
  • 使用工具benchmarks-compare.py 对比不同版本性能差异
  • 结合 perf、valgrind 等工具深入分析热点函数

建议在 Release 模式下运行测试,确保编译优化开启(-O2/-O3),避免调试模式干扰结果。

基本上就这些。Google Benchmark 上手快,功能完整,适合大多数 C++ 项目做性能监控和优化验证。配合 CI 流程,还能实现性能回归检测。不复杂但容易忽略的是防止编译器优化和合理设置测试数据规模。

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