microbenchmark 笔记

背景

Fluent Bit 在代码中有将时间转化为浮点数（单位秒）再和 0.0 对比判断时间是否为 flb_time_zero 的初始值。在这个场景下用整型运算应该更快，但在提交 PR 前还是需要用数据说话，所以先来 benchmark 一下。

环境准备

这次我使用了 Google 维护的 benchmark 库，使用 Conan 管理依赖并用 CMake 构建。先安装一下：

sudo port install pipx cmake
pipx install conan

然后准备 conanfile.txt 和 CMakeLists.txt，可以参考我的仓库 benchmarks。

benchmark 单元编写

static void BM_Nano(benchmark::State& state) {
    struct flb_time out_time = {0};
    flb_time_zero(&out_time);
    bool flag;
    for (auto _ : state) {
        flag = flb_time_to_nanosec(&out_time) == 0L;
    }
}

只要把需要测试的代码放到 for 循环内就会自动测试这段代码的性能。但测试结果出来后有点奇怪：

-----------------------------------------------------
Benchmark           Time             CPU   Iterations
-----------------------------------------------------
BM_Nano         0.249 ns        0.249 ns   1000000000
BM_Sec          0.248 ns        0.248 ns   1000000000

运行了几次时间上都差不多，难道现代 CPU 的浮点性能这么强了？感觉有点不对劲，试着加上一个 BM_None 测试做对比，代码里直接赋值 true 不做任何运算：

for (auto _ : state) {
    flag = true;
}

测试出来结果和其他两个都相同，数据肯定是有问题了。

排查原因

打开 Compiler Explorer，添加 benchmark 库，一看编译出的汇编就明白了。

整个 for 循环都被优化掉了。。。

解决方案

在网上搜索如何阻止编译器优化某部分代码，发现最简单且相对通用的方式是使用 volatile 关键字，那给 flag 变量加上 volatile 试试。

汇编变长了，但还是没生成浮点运算。看来还不够 volatile，再加到函数参数上试试：

总算看到要 benchmark 的函数被上色了！再跑一遍 benchmark 试试？

-----------------------------------------------------
Benchmark           Time             CPU   Iterations
-----------------------------------------------------
BM_None         0.242 ns        0.242 ns   1000000000
BM_Nano         0.372 ns        0.371 ns   1000000000
BM_Sec           1.11 ns         1.11 ns    623846997

果然如我所料，浮点运算的性能还是要差一些的，于是提交 PR #4535，搞定收工。