【Go】优雅的读取http请求或响应的数据-续

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之前发布 【Go】优雅的读取http请求或响应的数据 文章,网友 “wxe” 咨询:“优化前后的请求耗时变化有多大”,之前只分析了内存分配,这篇文章用单元测试的方式分析优化前后的耗时情况,本文源码

非常感谢 “wxe” 网友的提问,让我在测试过程中发现一个 json 序列化的问题。

之前我们优化了两个部分,jsonioutil.ReadAll, 先对比 ioutil.ReadAll, 这里测试的代码分成两个部分做对比,一部分单纯对比 ioutil.ReadAllio.Copy + sync.Pool,另一部分增加 jsoniter.Unmarshal 来延迟 pool.Put(buffer) 的执行, 源码

package iouitl_readall

import (
    "bytes"
    "io"
    "io/ioutil"
    "sync"

    jsoniter "github.com/json-iterator/go"
)

var pool = sync.Pool{
    New: func() interface{} {
        return bytes.NewBuffer(make([]byte, 4096))
    },
}

func IoCopyAndJson(r io.Reader) error {
    buffer := pool.Get().(*bytes.Buffer)
    buffer.Reset()
    defer pool.Put(buffer)

    res := Do(r)
    _, err := io.Copy(buffer, res)
    if err != nil {
        return err
    }

    m := map[string]string{}
    err = jsoniter.Unmarshal(buffer.Bytes(), &m)
    return err
}

func IouitlReadAllAndJson(r io.Reader) error {
    res := Do(r)
    data, err := ioutil.ReadAll(res)
    if err != nil {
        return err
    }

    m := map[string]string{}
    err = jsoniter.Unmarshal(data, &m)
    return err
}

func IoCopy(r io.Reader) error {
    buffer := pool.Get().(*bytes.Buffer)
    buffer.Reset()
    defer pool.Put(buffer)

    res := Do(r)
    _, err := io.Copy(buffer, res)
    if err != nil {
        return err
    }

    return err
}

func IouitlReadAll(r io.Reader) error {
    res := Do(r)
    data, err := ioutil.ReadAll(res)
    if err != nil {
        return err
    }
    _ = data
    return err
}

测试代码如下源码:

package iouitl_readall

import (
    "bytes"
    "testing"
)

var data = bytes.Repeat([]byte("ABCD"), 1000)

func BenchmarkIouitlReadAll(b *testing.B) {
    b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
        for pb.Next() {
            err := IouitlReadAll(bytes.NewReader(data))
            if err != nil {
                b.Error(err.Error())
            }
        }
    })
}

func BenchmarkIoCopy(b *testing.B) {
    b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
        for pb.Next() {
            err := IoCopy(bytes.NewReader(data))
            if err != nil {
                b.Error(err.Error())
            }
        }
    })
}

func BenchmarkIouitlReadAllAndJson(b *testing.B) {
    b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
        for pb.Next() {
            err := IouitlReadAllAndJson(bytes.NewReader(data))
            if err != nil {
                b.Error(err.Error())
            }
        }
    })
}

func BenchmarkIoCopyAndJson(b *testing.B) {
    b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
        for pb.Next() {
            err := IoCopyAndJson(bytes.NewReader(data))
            if err != nil {
                b.Error(err.Error())
            }
        }
    })
}

测试结果如下:

goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/thinkeridea/example/iouitl_readall
BenchmarkIouitlReadAll-8                500000          2752 ns/op       14496 B/op           6 allocs/op
BenchmarkIoCopy-8                     20000000            65.2 ns/op          48 B/op           1 allocs/op
BenchmarkIouitlReadAllAndJson-8         100000         20022 ns/op       46542 B/op         616 allocs/op
BenchmarkIoCopyAndJson-8                100000         17615 ns/op       32102 B/op         611 allocs/op

结论:

可以发现 IoCopy 方法是 IouitlReadAll 方法效率的 40 倍,内存分配也很少,而 IoCopyAndJsonIouitlReadAllAndJson 的效率差异极小仅有 2407ns,大约是 1.13倍,不过内存分配还是少了很多的,为什么会这样呢,这就是 sync.Pool 的导致的,sync.Pool 每次获取使用时间越短,命中率就越高,就可以减少创建新的缓存,这样效率就会大大提高,而 jsoniter.Unmarshal 很耗时,就导致 sync.Pool 的命中率降低了,所以性能下降极其明显.

使用 io.Copy + sync.Pool 表面上执行效率不会有很大提升,但是会大幅度减少内存分配,从而可以减少 GC 的负担,在单元测试中我们并没有考虑 GC 的问题,而 GC 能带来的性能提升会更有优势。

在看一下 json 使用 sync.Pool 的效果吧 源码

package iouitl_readall

import (
    "bytes"
    "encoding/json"

    jsoniter "github.com/json-iterator/go"
)

func Json(r map[string]string) error {
    data, err := json.Marshal(r)
    if err != nil {
        return err
    }

    _ = data
    return nil
}

func JsonPool(r map[string]string) error {
    buffer := pool.Get().(*bytes.Buffer)
    buffer.Reset()
    defer pool.Put(buffer)

    e := json.NewEncoder(buffer)
    err := e.Encode(r)
    if err != nil {
        return err
    }

    return nil
}

func JsonIter(r map[string]string) error {
    data, err := jsoniter.Marshal(r)
    if err != nil {
        return err
    }

    _ = data
    return nil
}

func JsonIterPool(r map[string]string) error {
    buffer := pool.Get().(*bytes.Buffer)
    buffer.Reset()
    defer pool.Put(buffer)

    e := jsoniter.NewEncoder(buffer)
    err := e.Encode(r)
    if err != nil {
        return err
    }

    return nil
}

性能测试代码源码:

package iouitl_readall

import (
    "strconv"
    "strings"
    "testing"
)

var request map[string]string

func init() {
    request = make(map[string]string, 100)
    for i := 0; i < 100; i++ {
        request["X"+strconv.Itoa(i)] = strings.Repeat("A", i/2)
    }
}
func BenchmarkJson(b *testing.B) {
    b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
        for pb.Next() {
            err := Json(request)
            if err != nil {
                b.Error(err.Error())
            }
        }
    })
}

func BenchmarkJsonIter(b *testing.B) {
    b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
        for pb.Next() {
            err := JsonIter(request)
            if err != nil {
                b.Error(err.Error())
            }
        }
    })
}

func BenchmarkJsonPool(b *testing.B) {
    b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
        for pb.Next() {
            err := JsonPool(request)
            if err != nil {
                b.Error(err.Error())
            }
        }
    })
}

func BenchmarkJsonIterPool(b *testing.B) {
    b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
        for pb.Next() {
            err := JsonIterPool(request)
            if err != nil {
                b.Error(err.Error())
            }
        }
    })
}

测试结果如下:

goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/thinkeridea/example/iouitl_readall
BenchmarkJson-8                         100000         13297 ns/op       13669 B/op         207 allocs/op
BenchmarkJsonPool-8                     100000         13310 ns/op       10218 B/op         206 allocs/op
BenchmarkJsonIter-8                     500000          2948 ns/op        3594 B/op           4 allocs/op
BenchmarkJsonIterPool-8                 200000          6126 ns/op        6040 B/op         144 allocs/op
PASS
ok      github.com/thinkeridea/example/iouitl_readall    12.716s

这里使用了两个 json 包, 一个是标准库的,一个是 jsoniter (也是社区反馈效率最高的),对比两个包使用 sync.Pool 和不使用之间的差异,发现标准库 json 包使用后内存有少量减少,但是运行效率稍微下降了,差异不是很大,jsoniter 包差异之所谓非常明显,发现使用 sync.Pool 之后不仅内存分配更多了,执行效率也大幅度下降,差了将近3倍有余。

是不是很奔溃,这是啥情况 jsoniter 本身就使用了 sync.Pool 作缓冲,我们使用 jsoniter.NewEncoder(buffer) 创建一个序列化实例,但是其内部并没有直接使用 io.Writer 而是先使用缓冲序列化数据,之后写入 io.Writer, 具体代码如下:

// Flush writes any buffered data to the underlying io.Writer.
func (stream *Stream) Flush() error {
    if stream.out == nil {
        return nil
    }
    if stream.Error != nil {
        return stream.Error
    }
    n, err := stream.out.Write(stream.buf)
    if err != nil {
        if stream.Error == nil {
            stream.Error = err
        }
        return err
    }
    stream.buf = stream.buf[n:]
    return nil
}

这样一来我们使用 bufferjson 序列化优化效果就大打折扣,甚至适得其反了。

再次感谢 “wxe” 网友的提问,这里没有使用实际的应用场景做性能测试,主要发现在性能测试中使用 http 服务会导致 connect: can't assign requested address 问题,所以测试用使用了函数模拟,如果有朋友有更好的测试方法欢迎一起交流。

转载:

本文作者: 戚银(thinkeridea

本文链接: https://blog.thinkeridea.com/201902/go/you_ya_de_du_qu_http_qing_qiu_huo_xiang_ying_de_shu_ju_2.html

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阅读 848发布于 2月1日
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