Google Benchmark可精确测量C++函数性能，通过克隆源码、CMake编译安装后，用BENCHMARK宏编写测试，结合volatile和DoNotOptimize防止优化，编译时链接benchmark库，运行后输出执行时间与迭代次数，并支持参数化测试以评估不同数据规模下的性能表现。
在C++项目中进行性能测试时，Google Benchmark 是一个功能强大且使用广泛的开源库。它由 Google 开发，能够帮助开发者精确测量函数或代码片段的执行时间，并提供统计分析结果。下面介绍如何在 C++ 项目中集成和使用 Google Benchmark 进行性能测试。
安装与配置 Google Benchmark
Google Benchmark 通常通过源码编译安装，也可以使用包管理器（如 vcpkg 或 conan）快速集成。
手动编译安装步骤：- 克隆仓库：git clone https://github.com/google/benchmark.git
- 进入目录并创建构建文件夹：cd benchmark && mkdir build && cd build
- 使用 CMake 配置：cmake ..
- 编译并安装：make -j8 && sudo make install
默认情况下，Google Benchmark 会依赖 Google Test，但也可以关闭该选项。确保你的系统已安装 CMake 和编译器（如 GCC 或 Clang）。
编写简单的性能测试用例
使用 Google Benchmark 编写基准测试非常直观。每个测试函数以 BENCHMARK 宏注册，测试体使用 benchmark::State 控制循环。
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示例：测试两个整数加法与乘法的性能差异
#includestatic void BMAddition(benchmark::State& state) { for (auto : state) { int a = 100; int b = 200; volatile int result = a + b; benchmark::DoNotOptimize(result); } }
static void BMMultiplication(benchmark::State& state) { for (auto : state) { int a = 100; int b = 200; volatile int result = a * b; benchmark::DoNotOptimize(result); } }
BENCHMARK(BM_Addition); BENCHMARK(BM_Multiplication);
BENCHMARK_MAIN(); // 需要链接 main 函数
volatile 和 DoNotOptimize 可防止编译器优化掉无副作用的计算，确保测试真实执行。
编译与运行基准测试
将测试代码保存为 bench_example.cpp，然后使用如下命令编译：
g++ -O2 bench_example.cpp -lbenchmark -lpthread -o bench_example
运行可执行文件：
./bench_example
输出类似：
BM_Addition 2 ns 2 ns 500000000 BM_Multiplication 3 ns 3 ns 400000000每行显示测试名称、平均耗时、CPU 时间和迭代次数。Google Benchmark 自动调整迭代次数以获得稳定结果。
高级功能：参数化测试与自定义计时器
支持对不同输入规模进行测试。例如测试向量排序性能随数据量变化：
static void BM_SortVector(benchmark::State& state) {
std::vector v(state.range(0));
std::iota(v.begin(), v.end(), 0); // 填充递增数据
std::random_shuffle(v.begin(), v.end());
for (auto _ : state) {
std::sort(v.begin(), v.end());
}
}
BENCHMARK(BM_SortVector)->Arg(10)->Arg(100)->Arg(1000);
也可使用 Range 自动生成多个测试点：
BENCHMARK(BM_SortVector)->Range(8, 8<<10); // 从 8 到 8192 指数增长
还可以使用 state.SetLabel() 添加运行时信息，比如内存分配大小。
基本上就这些。Google Benchmark 使用简单、输出清晰，适合嵌入到 CI 流程中持续监控性能变化。配合 perf 或其他 profiling 工具，能更全面地分析程序瓶颈。
